Прокатный стан 2000, один из важнейших технологических агрегатов ЧерМК, впечатляет своими размерами. В отличие от таинства домны, преобразования металла, творящиеся в листопрокатном цехе, более зримы и почти осязаемы. Выскочившие из нагревательной печи прямоугольные заготовки раскаленного металла, так называемые слябы, попадают на километровую «беговую дорожку», рольганг, где с ними производятся разнообразные манипуляции — сплющивания, обжимания, обрезания. Чтобы стальной пациент изредка взбадривался и не терял сознание, его то и дело поливают водой. К финишу 10-метровый, 25 сантиметров в толщину сляб прибывает в виде широкой, до 1850 мм, полосы горячекатаного стального листа длиной с футбольное поле и толщиной, запрошенной клиентом, — от 1,2 до 25 мм. «С учетом допусков», — добавляет начальник участка ЛПЦ № 2 Анатолий Кадулин, и неправильное ударение придает его словам особый вес и шик.

Еще тепленький (около 800 градусов Цельсия, на старте марафона было 1250) раскатанный лист сматывается автоматическими моталками в рулон весом до 36 тонн и отправляется по назначению: конечным потребителям либо в дальнейший передел — цех холодной прокатки.

Стан 2000 изготовлен в далеком 1975-м советским монопольным производителем подобных агрегатов — Новокраматорским заводом тяжелого машиностроения. После пяти десятилетий плотной эксплуатации от исходного изделия осталась уже, вероятно, только станина корпуса.

«За последние пять лет мы стан модернизировали кардинальным образом, — рассказывает Николай Савенков. — Из больших работ нам осталось только одну печь из трех обновить, а так, в принципе, имеем практически новый стан».

Череповчане вряд ли грешат против истины, когда называют стан 2000 самым автоматизированным подобным агрегатом в России. Не стоит специально пояснять, что он работает круглосуточно, а каждая минута его простоя стоит чрезвычайно дорого. Обеспечивают работу монстра всего 60 человек в смену — гигантских размеров цех выглядит пустым.

Основными действующими лицами являются машины, автоматы и вездесущий искусственный интеллект. Но все они подчиняются разуму и командам металлургов. Чтобы вы представили уровень четкости, которой череповчанам удалось добиться в работе столь сложного многосоставного агрегата, как стан 2000, приведем лишь одну цифру: пауза между прокатками здесь составляет невероятные 8−12 секунд, а комплект внушительных валков весом около тонны каждый меняется за 13 с половиной минут.

Разберем, на чем базируются эти достижения.

«Один из инструментов автоматизации — это „Автотемп 2.0″, искусственный интеллект, который позволяет минимизировать непроизводительную паузу между „хвостиком“ одного раската и "головой“ следующего, — объясняет „кухню“ листопрокатного производства Николай Савенков. — Сегодня эта программа позволяет в полностью автоматическом режиме вести выдачу заготовки с нагревательных печей в прокатку по черновой группе, задавая именно ту паузу, которая технологически необходима для данной марки стали и размера заготовки».

Совершенно очевидно, что достичь столь филигранной работы исполинского агрегата без вмешательства всемогущей цифровизации невозможно. Давайте проследим, где и как умные программы помогают металлургам.

Прежде чем управлять чем-то, надо четко понимать, чем именно ты управляешь. Поэтому базовым кирпичиком автоматизации прокатного производства является непрерывный сплошной рентгенографический мониторинг заготовки в течение всего времени нахождения ее на конвейере. Все данные о профиле, размере, температуре полосы снимаются в режиме онлайн и поступают в аналитическую систему, которая транслирует надлежащие настройки в управляющие системы оборудования. Операторам остается контролировать происходящее, впрочем, не сильно расслабляясь, — они могут и должны своевременно вмешаться в процесс автоматической прокатки в случае нештатных ситуаций. Либо самостоятельно внести точные корректировки в параметры работы агрегата, если, по их мнению, автоматически выставленный режим работы не является оптимальным.

Контрольный блок управления качеством продукции стана представлен нейронной сетью разработки IT-функции «Северстали» с романтическим наименованием VERA. Имя сбивает с толку: на самом деле «сетка» на веру не принимает ничего — с помощью камер видеослежения программа классифицирует 19 классов поверхностных дефектов движущегося раската (плены, трещины, раковины и другие), определяя их параметры. Сведения о дефектах выводятся на специальный экран оператора.

В неясных, противоречивых ситуациях к решению задачи «брак — не брак» подключается оператор, указывая модели на ее ошибки либо подтверждая подозрения недоверчивой «сетки», тем самым дополнительно обучая «Верочку». Система VERA позволяет, таким образом, вовремя заметить брак и не пустить раскат на дальнейшие технологические переделы.

Работает здесь и предиктивная модель, позволяющая избегать неожиданных остановов стана. С помощью модели анализируется поток данных с датчиков температуры, расположенных на стане, и на их основе формируется краткосрочный прогноз температурного режима. Если показатели отклоняются от потолка нормы, оператор получает специальное оповещение. Горизонта прогнозирования отказа достаточно, чтобы принять необходимые меры и предотвратить внеплановую остановку проката.

Еще один помощник металлургов в производстве готовой продукции — программа автоматического регулирования скорости травления. Столь неаппетитно именуется процесс обработки стальной полосы соляной кислотой, в ходе которого устраняются либо высветляются для дальнейшего устранения пропущенные системой VERA дефекты. «Определить оптимальную скорость травления — задача совсем нетривиальная, она зависит от марки и толщины стали и ряда других параметров, — объясняет Николай Савенков. — В результате автоматизации этой операции производительность в цехе холодной прокатки на том же самом оборудовании выросла на 8 %».

Не забудем подчеркнуть, что автоматизация и предшествующая ей цифровизация любого участка предваряются тестом на окупаемость всего мероприятия, бизнес-план проходит защиту у главного акционера. Помимо рентабельности, проект оценивается с точки зрения влияния нововведения на ожидания и запросы конечных потребителей череповецкого металла. Прошедший эту воронку план увязывается с планом работ диджитал-подразделения комбината. После такого «чистилища» шансов у проекта сорваться, не исполниться практически нет.

Сама замена людей на алгоритмы — процесс вовсе не автоматический. Вот, например, автоматизация средней части травилки в цехе холодной прокатки от начала разработки до внедрения в эксплуатацию заняла год. Вводили ее сначала в режиме просмотра, потом потихонечку начали заводить автоматику, затем людей приучали к тому, чтобы они отрывались от кнопок и начинали просто следить за показателями работы машин на экране.

Савенков разгорячился не на шутку: «Возможности людей ограничены, и скорость реакции на изменения процесса не позволяет людям работать в таких параметрах. У естественного интеллекта нет такого, как у машины, процессора, и он не может с такой скоростью и так тщательно и непрерывно обрабатывать огромное количество данных, которые определяют технологический процесс. Посудите сами — мы толщиномером снимаем толщину листа с нереальной для человека точностью, и эта информация моментально дает реакцию на гидронажимное устройство клетей прокатного стана, регулируя его усилие. В подобных ситуациях стараемся сделать так, чтобы человек наблюдал и вмешивался в процесс только тогда, когда что-то идет не так».

Запомним эту крайнюю позицию. И выскажем предположение, что бескомпромиссность Николая Юрьевича, вероятно, не столько следствие его мировоззрения и психотипа, сколько объективные вводные технологий сталепрокатного производства. Но есть и другие.

В конвертерном производстве технологии принципиально другие, и соотношение прав и ответственности в паре «человек — машина» иное. Мы уже упоминали выше предмет законной гордости цеха выплавки — систему автоматического выпуска плавки. «Раньше выпуск осуществлялся вручную, — объясняет процесс начальник Центра технологического развития Дирекции по металлургическому производству Алексей Краснов. — В конвертере металл находится внизу, под шлаком, так как его плотность меньше. Искусство заключается в том, чтобы выпустить весь металл из конвертера, но так, чтобы не допустить попадание шлака в ковш. Теперь этот процесс автоматизирован: конвертер наклоняется с определенной скоростью на определенный угол, рассчитываемый программой. Оператор лишь следит за работой системы по монитору на пульте управления. А цифровой помощник помогает увеличить выход годной жидкой стали, соответственно, снижает ее себестоимость».

Как устроен процесс? На выпуске установлены инфракрасные камеры, которые считывают температуру струи металла, по разнице температур программа определяет появление шлака из конвертера, шлак значительно холоднее металла, это окончание выпуска плавки. Далее программа рассчитывает правильный угол наклона для выпуска (это первый шаг для выпуска плавки). В доавтоматическую эпоху оператор определял границу между металлом и шлаком буквально на глазок — раскаленный металл светится отличным от шлака ярко-бордовым цветом и искрит совсем по-другому. «Люди выполняли эту операцию тоже неплохо, — заступается за естественный интеллект Алексей Краснов. — Сюда ставили опытных рабочих — подручных сталевара седьмого разряда. Но дело в том, что каждый оператор выполнял эту операцию чуть по-разному. Кто-то завершал выпуск раньше, чем нужно, кто-то чуточку позже. Если часть металла оставалась в конвертере, то приходилось отказываться от операций по уходу за футеровкой конвертера с помощью раздувки шлака азотом, что снижает стойкость футеровки конвертера. Если переборщил в другую сторону и вместе с металлом выпустил в ковш часть шлака, тоже плохо, шлак крайне негативно влияет на качество стали. Автоматизированный выпуск привел к тому, что все плавки стали выпускаться стандартно, одинаково. В результате стойкость футеровки была около 4−4,5 тысячи плавок конвертера, а сейчас 7 тысяч. Колоссальная экономия».

«Человек теперь в принципе не может вмешаться в процесс?» — не уставали мы пытать спешащего возвратиться к своим прямым обязанностям начальника Центра технологического развития. «Вмешаться, конечно, можно. Человек все равно главный. Как только оператор возьмется за джойстик, конвертер, как авиалайнер, сразу же выходит из режима автопилота. Но смотрите, в чем штука, — отвечает Алексей. — Одним из KPI оператора, прописанных в его мотивационном пакете, стоит обеспечение минимум 95 % выпуска плавок в автоматическом режиме. Поэтому без острой необходимости операторы мотивируются в работу программы не вмешиваться».

Каждый эпизод «ручного управления» вносится оператором письменно в журнал смены, и по итогам месяца подобные кейсы специально анализируются. В результате подобных «разборов полетов» программный комплекс цеха донастраивается, «умнеет».

Есть подсказчики и попроще — здесь их зовут калькуляторы. Это своеобразные модераторы технологического процесса: есть калькуляторы подачи ферросплавов, температуры, шихтовок. Они дают возможность снижать затраты на производство и получать необходимый химический состав стали с максимальной точностью. Так, калькулятор легированных ломов позволяет рассчитать оптимальное количество легирующих материалов, которое необходимо добавить в плавку для производства той или иной марки стали.

Кажется, мы забыли упомянуть, что процесс выплавки стали в конвертере также автоматизирован. «Модель сама отдает материалы, сама перемещает фурму и сама регулирует расход материалов. Человеку остается только нажать на кнопку и сказать про себя: «Горшочек, вари!» — улыбается Алексей Краснов.

И все же тема нештатных ситуаций никак не могла покинуть наше подсознание. «Куда смотрит оператор в процессе плавки — на „маску“ АСУ „Плавка“ в компьютере, куда выводятся основные параметры работы конвертера, или все-таки на сам конвертер?»

«Хороший вопрос! — заводится с пол-оборота Краснов. — Надо смотреть, конечно, и на конвертер тоже. Автоматическая система может не заметить повышенного шлакообразования в агрегате, а человек заметит. Он увидит необычно сильное выделение газов из конвертера, увидит непривычное свечение и странное искрообразование. Даже звук нештатная плавка производит особый. Визуальный контакт с агрегатом — через стекло с главного поста управления — сохраняется».

Таким образом, ответ на предельный вопрос — можно ли добиться полностью безлюдной, абсолютно автоматизированной работы металлургического комбината — с позиции сталеплавильного передела, скорее, все-таки отрицательный.

На прощание Алексей Краснов и его коллега Роман Мокин поведали нам еще один необычный факт. Оказывается, не менее важную роль в расширении ареалов цифровизации в сталеплавильном производстве наравне с айтишниками играют металлурги-технологи, которым, чтобы правильно поставить задачу IT-подразделению, пришлось пройти курсы основ программирования. Это оказалось проще, чем пытаться обучить айтишников премудростям металлургии.

Более того, возглавляет IT-команду «Северстали» (команду более чем в 3000 IT-специалистов, на секундочку!) сегодня вовсе не айтишник по базовому образованию. В начале 2017 года 35-летний Сергей Дунаев вернулся в компанию, возглавив Дирекцию по развитию цифровых технологий. А первое появление Сергея на комбинате датируется 2006 годом и требует отдельного рассказа.

Сегодня трудно представить, что всего 20 лет назад информационное поле ЧерМК представляло собой причудливое лоскутное одеяло из советских АСУТП, бесчисленных изводов офисной программы 1С и прочих коробочных и самописных программных продуктов, почти никак не состыкованных друг с другом.

«Информатизация в зачаточном виде, конечно, проникла на комбинат еще в советские времена — ни один агрегат не существовал без какого-то датчика, который что-то куда-то передавал. В 90-е годы хлынул „зоопарк“ самых разных систем — писали сами, привозили все подряд. Персоналки — только начальникам. Интернета не было, какие-то кусочки внутренних сетей, связь компьютеров по модему. Я, конечно, эти времена не застал, но то тут, то там такой палеолит еще встречался и в 2006—2007 годах, когда я пришел в компанию», — рассказывает Сергей Дунаев.

Мозг и соматика Дунаева, как у классных микропроцессоров: выполняют несколько задач параллельно, оттенки разных эмоций тоже накладываются друг на друга. Сергей смотрит вроде бы на вас, но если приглядеться, то, скорее, сквозь вас, а в следующее мгновение — уже внутрь себя, при этом фокус взгляда беспрестанно меняется. Вся фигура его подвижна, и это будто подчеркивает редкую стремительность ума и природный артистизм героя. Полуторачасовая беседа с Дунаевым частенько походила на шоу — мы хохотали в голос, с трудом удерживая нить рассуждений. Стоящая рядом с рабочим столом собеседника его 12-струнная гитара изредка резонировала громким звукам.

Сергей окончил Московский государственный университет управления по специальности «менеджер-экономист». «Мне повезло, что я не в 1971-м, а в 1981-м родился — шансов лечь на Перовском кладбище было уже поменьше. К моменту совершеннолетия способы заработать деньги были уже менее опасными. Каких только работ и занятий я не перепробовал — ведь студентам вечно не хватает кэша, и его остро хочется. У меня мама, бабушка, прабабушка были бухгалтерами, и я начал подрабатывать этим ремеслом. Однодневкам лепил нулевую отчетность, реальным фирмам помогал ставить бэк-офис. Распечатать, в налоговую слетать — тогда все на бумажках было, туда-сюда. Так как в целом я зануда и педант, получалось плюс-минус неплохо», — уголками губ и глаз улыбается Сергей, выдавая в своем характере гомеопатическую долю лукавства.

Амбиции, впрочем, у Дунаева были с младых лет изрядные. Подтянув за лето английский, Сергей со второй попытки устроился работать аудитором в PricewaterhouseCoopers, освоив азы МСФО — еще экзотического тогда в России свода финотчетности по международным стандартам. Но продержался там всего год, не нащупав гармонии своего дерзкого, пусть и системного психотипа с регламентами «динозавра» «Большой четверки». «Ушел работать „в клиента“ — классическая история, — делится Дунаев. — Сначала в „Еврохим“, в „Северсталь“ следом. Сегодня я „Прайсам“ благодарен — хороший системный подход у ребят был. В печенку впечатали базовые принципы — что должно быть в листке данных, критерии открытия/закрытия информации, правила обеспечения доверия данных. Ну и МСФО — блестящая школа».

Качественное взросление информационной сферы «Северстали» произошло в ходе внедрения единой системы управления предприятием, так называемой ERP-системы ведущего мирового провайдера, немецкой компании SAP.

Переход на унифицированную всеобъемлющую информационно-управленческую систему начался в 2007 году в подразделениях «Северсталь Ресурса» (СР) — сначала на "Воркутаугле", позднее на "Карельском окатыше" и "Олконе". И не без деятельного участия Дунаева, занимавшего тогда позицию тимлида команды «Финансы» в проектном офисе ERP. Процесс завершился успешно, но чего это стоило, знают только Сергей и его коллеги: «На стадии внедрения дело доходило до того, что у нас просто не бились цифры — выручка в сбыте не совпадала с моей выручкой в финансовом блоке. И не могла биться — мы мучительно переползали из старой модели окукленных информационных ячеек в новую интегрированную систему информационно прозрачного предприятия».

В 2011 году было решено масштабировать опыт внедрения ERP из ресурсных активов на сам комбинат. Команда Дунаева, насчитывавшая на пике более четырех сотен бойцов (включая внешних экспертов и консультантов), отвечала за миграцию данных: как перетащить их из разрозненных старых систем в одну большую новую. Плюс обучить пользователей уверенно и безошибочно работать с новой системой. Отныне сотрудник должен был нести совершенно другой уровень ответственности за то, что он вносит в систему, она ведь теперь работает не только на твоем этаже, а в периметре всего комбината. С совершенно другим взаимоотношением подразделений и цехов между собой. Единая информоболочка способствовала формированию общей культуры ЧерМК — «локоть» коллег стал близким и зримым, вот он, в колоночке справа на экране компьютера. И теперь нет никаких частных косяков подразделений. Косяк соседа — твой косяк, а твой — его, и оба — общие.

«Старт был кровавым, — с демонической улыбкой вспоминает Дунаев. — 5700 человек пользователей. Незнакомое окно выскакивает на компьютере — как реагировать? Иконку не находим, которая по инструкции должна быть вот здесь, — что делать? Приходили люди со складов с кипами бумажных накладных, нужно было им помочь и научить вколачивать данные в систему. Квинтэссенцией истории стал эпизод в начале 2012 года, через три с лишним месяца после запуска системы. Мордашов зашел в народ и спросил у кого-то из специалистов, как там SAP, и
услышал в ответ: «Алексей Александрович, офигенно! Уже теперь только на три дня закрываем отчетность дольше, чем до SAP». Ответ этот главный акционер нет-нет да вспоминает и сегодня. Но постепенно с традиционных 14 дней время закрытия сократилось до семи, потом до трех, что соответствует лучшим практикам в мире, мы стали получать международные сертификаты по качеству данных внутри системы".

Около года после формального запуска ERP ушло на притирку пользователей к системе, притирку самой IT-службы к взаимодействию с системой и пользователей с ней, а также на бессчетные доработки. Сейчас все участники процесса вспоминают тот период с волнением — как время беспощадного героизма.

До осени 2014 года Дунаев возглавлял SAP-практику «Северстали», а потом, захотев новых впечатлений и, как признался нам, больших денег, ушел к вендору — в российское представительство SAP, где увидел процесс информатизации крупной российской промышленности с другого ракурса, расширив свой кругозор и компетенции. Но «Северсталь» из поля зрения не терял и, получив инсайдерскую информацию о предстоящей вакансии IT-директора компании, сделал свой выбор.

Незадолго до возвращения Сергея главным акционером была вброшена ультрамодная тема диджитализации — Мордашов привез ее из Давоса-2017. Инструменты диджитал — прежде всего нейронные сети, совершенствующиеся в процессе машинного обучения, — казались необычными, не вписывались в привычную повестку информатизации и автоматизации производства. Одно время на комбинате работало обособленное диджитал-подразделение с собственным директором, но потом, с переходом ИТ к так называемой кластерной модели, когда кластер отвечает за своего внутреннего клиента под ключ, весь ИИ ушел под С. В. Дунаева.

Воспользовавшись тем, что перед нами теперь уже опытнейший специалист по цифровизации производства, мы напали на Сергея с мучившими нас вопросами.

«Можно ли убрать человека из ныне гибридной человекомашинной системы? Можно! — азартно отвечает Дунаев, и всякое подобие улыбки слетает, хотя и ненадолго, с его лица. — Почему не убирают? Во-первых, это очень дорого. Из условной тысячи ситуаций 900 легко алгоритмизируется, а сотня — тяжело. Из этой сотни десять — архитяжело».

«Но в принципе, упоровшись, и с ними справиться можно. Все эти разговоры про „другой цвет неправильной плавки“, „другие искры“, „другой звук“ я слышу на комбинате, сколько себя помню. Что это — красивые байки? Выдумки? Нет, конечно, — продолжает Сергей. — Речь идет скорее об отклонении параметров плавки. Большинство этих процессов в принципе можно алгоритмизировать, а значит, запрограммировать и перепоручить целиком машине. С теми же процессами, которые по своей физической или химической природе в принципе не подлежат алгоритмизации, можно поступить следующим образом: ретроспективно проанализировать миллионы плавок, смоделировать процессы, вывести на основании этого показатели, на которых можно попробовать обучить нейронную сеть. И даже такой финт может не дать требуемой точности. Но вы представляете, сколько это будет стоить? Есть и более фундаментальный вопрос — цена ошибки ИИ. Что делать, если твой ИИ сработал не так, как тебе нужно? Когда человек облажался, понятно, что делать: разбор, депремирование, выговор. А за ошибку ИИ кому давать по голове? Тому, кто его использовал? Тому, кто его написал? Тому, кто поставил на него задание? Самому И И, может быть, надо выписать штраф, включив в обучающую его модель опции вознаграждения и наказания? Уровень нашего осмысления взаимодействия с ИИ пока сильно отстает от возможностей и скорости развития этой технологии».

Итак, на ЧерМК нет сверхзадачи минимизировать число занятых рабочих. Есть сверхзадача обоюдными усилиями ИИ и ЕИ повысить производительность труда. И вторая — по списку, но не по значимости — убрать людей со всех опасных и вредных участков производства. И с обеими задачами наши герои успешно справляются.