Комментарии 23
Если есть вопросы - задавайте, будем рады ответить :)
Через десять лет люди станут послушно выполнять все рекомендации по шихтовке,
через двадцать лет люди будут уже не в состоянии самостоятельно выбирать шихтовку.
В фаворе будут сайентисты, которые будут гадать на нейронных взаимосвязях, визуализировать слои и строить теории о том, как работает черный ящик.
Зря Вы так, например, через неделю без компьютера средний пользователь CADa обычно вспоминает как правильно чертить руками.
Я о тех временах, когда, пользуясь вашей аналогией, сначала уходит поколение тех, кто хоть когда-нибудь чертил руками, а следующее поколение уже не знает как нарисовать на салфетке образмеренный эскиз, нужен компьютер.
Вот ниже говорят "Модель - просто ещё один инструмент в руках человека."
Раньше модель была теорией, которую приходилось защищать. Время отшлифовывало теории и они становились всё лучше, иногда совершая скачки. Всё это делалось людьми.
Сейчас мы подходим к эпохе черных ящиков, которые будут развиваться внутри себя и умирать не оставляя следа. Теория больше не нужна, есть черный ящик и практика его применения.
Не воспринимайте слишком серьезно мои комменты, это печаль по черным ящикам, заменяющим инженерный и научный подход в производстве.
Ваше опасение понятно, но, на мой взгляд, не обосновано :)
Мы даже в посте постоянно обращаем внимание - модель не есть "истина в последней инстанции" :)
Модель - просто ещё один инструмент в руках человека.
Задача анализа данных и машинного обучения - не заменить, но обогатить человека, его знания и автоматизировать простые и легко формулируемые словесно действия :)
Если угодно - это "станок 21го века" :) и разве люди разучились шить, когда изобрели ткацкий станок?:) Нет, просто механика изменилась :) и появился "инженер по настройке ткацких станков" :)
Всю человеческую историю индивидуальное мастерство "запечатывается" в инструменты. Мастерство при этом не пропадает, просто становится нишевым, а массовый рынок заполняет товар ремесленный.
Но разве это плохо, что литой колесный диск стоит 3-4 тысячи рублей, а 40-50 как его кованые братья? :)
Вы правы, конечно! Искусственный интеллект - благо для человечества, очередной прекрасный инструмент. Только старайтесь следить, чтобы Ваши технологии попадали в руки хороших людей. Из-за ткацких станков люди не разучились шить, но пострадали лионские ткачи, которые стали лишаться работы на своих ручных станках. Обилие ткацких материалов- великое благо, но из тканей, сотканных на новых производительных станках , шили шинели, в которые обряжали обречённых на смерть и убийство людей. Делайте так, чтобы технологии ИИ служили всему обществу, а не кучке жадных безумцев.
строить теории о том, как работает черный ящик.
А сейчас (в горной отрасли) на основе физики строятся теории о том, как работает тот или иной процесс. Но даже линейная регрессия иногда обеспечивает лучшее качество прогноза, чем неоткалиброванная под конкретное предприятие теория.
По причине плохой теории или плохой "калибровки под предприятие"?
Многие формулы из книжек дают ответ, отличающийся от реальности на порядок-другой, и не упоминают калибровку вообще. Уже практический опыт говорит, что в теорию (формулу) необходимо включать поправочные коэффициенты, и подгонять их по экспериментам.
Я чуть-чуть перефразировал бы =)
Теория - даёт тебе точную и строгую формулу с парой констант, которые работают "условно всегда"
При этом в формуле есть множество значений, которые на предприятии ТОЧНО измерить невозможно =)
И если подставлять неточные значения - получается неточный результат: Garbage in - garbage out =)
Дооборудовать более точными измерительными средствами обычно капец как дорого =)
В итоге, как правило, для тех значений, которые не могут точно измерить, подбирают "поправочные коэффициенты", которые дают похожий на правду результат в большинстве случаев =)
А остальную формулу используют "как есть" =)
Как вы устанавливаете связь между конечными показатели кокса и шихтовыми смесями без учёта хода самого процесса коксования? Я так понимаю, этих данных у вас в данный момент нет, а все эти CRI/CSR на самом деле сильно от них зависят.
Мы делаем допущение, что параметры коксования за исключением помола и периода коксования достаточно стабильны :)
Как показывает практика такое допущение вполне оправдано :)
Технологии тоже не высказали к этому допущению критики.
Есть ещё соотношение сухого и мокрого коксования, они в нашем случае специфичны для каждого блока коксовых батарей и тоже фактически не меняются
>> металлургия — непрерывное производство. .... Однако в коксохимическом производстве «непрерывность» отсутствует
вики Доменная печь: >> Важнейшей особенностью доменного процесса является его непрерывность в течение всей кампании печи (от строительства печи до её капитального ремонта) ...
На сколько я понял, в коксохимическом производстве "печь" имеет более "привычное" строение (в бытовом понимании).
Вы пишите про отсутствие "непрерывного производства" в несколько ином ключе
Значит ли это, что печь можно потушить на неделю-месяц и продолжить эксплуатацию без серьёзных последствий?
Значит ли это, что печь можно потушить на неделю-месяц и продолжить эксплуатацию без серьёзных последствий?
Отвечу за автора — нет, нельзя (как и доменную). Остывание разогретых огнеупоров ниже определённой температуры ведёт к их необратимому повреждению, такую печь нужно после остановки её обогрева перекладывать заново. Поэтому коксовые печи, как и домны, работают беспрерывно от пуска до завершения работы или капремонта (перекладки).
Спасибо за то, что ответили :)
Доменная печь и коксовая печь - это разные вещи :) в данном случае это не доменная печь, а именно коксовая, то, что ниже названо "батареей"
Но "непрерывность" с математической точки зрения, то есть отсутствие "скачков" в параметрах, действительно отсутствует, т.к. периодически состав шихты меняется как раз резко, например, при смене сырьевой базы или смены бункера с которого подаются концентраты
За счёт чего модели опирающиеся на предыдущий результат по качеству ведут периодически к драматическим ошибкам :)
Так доменная печь или коксовая батарея?
Напомнило мне один из этапов моей работы на Томских Мельницах. В начале 90-х там появилось молодое перспективное руководство.
И из Томского Политеха туда пришел работать мой преподаватель Д. Эйдензон - большой специалист по системам оптимизации.
Многие не знают - но хлеб Бородинский содержит более сотни компонентов (рецепты домохозяек думают что от силы десяток) и для предприятий, пекущих хлеб, крайне важно, чтобы итоговая продукция была как можно дешевле из набора исходного сырья.
И таки да, написанный софт, считал долго на компьютерах тex времен, но сэкономил немало денег для предприятия.
Можно выделить несколько вещей:
Такого рода трансформация всегда идет "с головы" предприятия, потому что на местах или с среднего менеджмента такие нововведение практически всегда встречаются в штыки.
С людьми, которые в конечном счете будут пользоваться моделями и алгоритма всегда надо проводить работу по разъяснению, как модель работает. Пока они не поймут на чем все основано, будут воспринимать все в штыки
Завоевав доверие производственников последует: "А что еще можете предложить?"
По первому пункту - очень и очень спорно :)
Есть, конечно, ретрограды принципиальные, но в большинстве случаев в руководстве сидят люди, по крайней мере, хорошо понимающие экономику :) и если объяснить им какую пользу для их интересов принесет проект (в данном случае повышение экономической эффективности предприятия) - одобрение получается довольно легко :)
А "в штыки" воспринимаются как правило идеи, которые не учитывают интересов спонсора/ЛПРа :)
И это так не только в бизнесе работает, как правило :)
По второму пункту - тоже все не очевидно, как раз потому, что первый пункт - далеко не всегда справедлив :) и большинство идей проектов "к нам в ИТ" приходят как раз с производства, а мы предлагаем только реализацию :)
И вот в этой ситуации получается прекрасный симбиоз, как получилось с пользователями нашего решения КХП: мы сделали реализацию, технологи используют и отслеживают совпадение поведения модели, их опыта и реальности, и в случае расхождений - приходят и говорят нам где нужны корректировки
И в такой ситуации в третьем пункте будет другой вопрос: не "что ещё можете предложить?", а "а вот это можете?" :)
И это прекрасно, потому что в финале наша общая цель сделать так, чтобы всем было хорошо :)
Было бы очень интересно узнать подробне, как именно вы смотрите и показываете технологам, на что имено опирается сеть в своих предсказаниях.
И наверняка сеть нашла немало зависимостей и закономерностей, которые ранее были не формализованы или вовсе неизвестны. Вы ведёте и перечень и описания? Ищите ли их в получившихся обученых сетях? Публикуете ли статьи, или держите в секрете как ноу-хау?
Во-первых, у нас используется не нейросеть, а ансамбль деревьев решений :)
В статье есть ссылка на библиотеку SHAP - она очень полезна для оценки влияния факторов на работу моделей :)
И строит очень удобные графики, которые мы с технологами нередко обсуждаем.
Что касается новых зависимостей: металлургия - очень старая и стабильная область :) глобальные зависимости уже все описаны, а локальные - непостоянны, а потому их описание не всегда имеет смысл :)
Как правило, если "новая" локальная зависимость сильно изменяет ход процессов, то в ее корне лежит поломка или нарушение регламентов, и это один из результатов ввода в эксплуатацию подобных экспертных систем: они позволяют диагностировать, если привычный ход процесса нарушен :)
А если что-то где-то сломано, то нужно не описывать это, а починить :)
Записать, что была поломка и провести расследование, конечно, тоже нужно, но это уже касается не оптимизации КХП, а задач predictive maintenance ;)
А про публичность и секретность приглашаю пообщаться через две недели на конференцию Saint HighLoad++ 2021, я там как раз чуть подробнее расскажу про технику касающуюся этого проекта и про "направленность на opensource" ;)
Хитрый сплав: как мы соединили дата-сайентистов, разработчиков и технологов и чем это помогло металлургии