Ottimizzazione del Processo Produttivo in ABS: manutenzione predittiva pannelli Danarc

Il progetto proposto assume un ruolo cruciale all'interno dell'azienda ABS, Acciaierie Bertoli Safau, parte integrante del gruppo Danieli e specializzata principalmente nell'attività di steelmaking, ovvero la produzione dell'acciaio. L'obiettivo principale del lavoro è consolidare una conoscenza dettagliata del processo produttivo della produzione dell’acciaio in tutte le sue fasi. ABS ha adottato una strategia proattiva orientata alla prevenzione di eventuali anomalie. Nell'ambito di questa strategia, l'attenzione si focalizza sull'individuazione e sul monitoraggio delle perdite d'acqua nell'impianto di raffreddamento del pannello 3 del forno fusorio Danarc. La decisione di concentrarsi su questo specifico aspetto del processo produttivo deriva dalla rilevanza a garantire il controllo ottimale e la gestione efficiente delle operazioni. La rottura del pannello di raffreddamento richiede interruzioni per riparazioni, con impatti diretti sulla produttività. Al fine di mitigare tali impatti, il progetto si propone di automatizzare il processo di individuazione delle anomalie, consentendo agli operatori di monitorare lo stato del pannello ogni 10 minuti. Nello specifico il progetto si articola, dunque, sul corretto sviluppo di modelli avanzati in grado di intercettare le perdite del circuito di raffreddamento nel pannello 3 e monitorare lo stato di salute dei sensori in modo da escludere falsi positivi. Per questo, ci si basa su tre modelli distinti. Inizialmente, un modello di Anomaly Detection è impiegato per discriminare alert veri (come rotture del pannello) da quelli generati da altre problematiche, come outlier nei dati o malfunzionamenti dei sensori. Successivamente, due modelli specifici monitorano le temperature del refrattario sotto il pannello 3. Se il modello di rilevamento delle anomalie non segnala problemi relativi ai dati di temperatura del pannello, vengono attivati entrambi i modelli di temperatura del refrattario. Se almeno uno di essi evidenzia un'anomalia significativa rispetto alla temperatura prevista, si genera un'allerta; se entrambi i modelli indicano una deviazione, si genera un allarme di possibile perdita.