В Топливном дивизионе печи используются в производстве топливных таблеток (для твэлов, используемых в реакторах на АЭС), которое в свою очередь представляет собой важный этап отраслевой технологической цепочки. Наличие модели данных, позволяющих по косвенным признакам понять, что в печи начались процессы деградации внутренних элементов из-за высокотемпературного режима и агрессивной химической среды, даст возможность не только предотвратить аварийную остановку оборудования, но и снизить риск неравномерного «пропекания» таблеток и производственных потерь. Благодаря прогнозированию мы можем сократить брак и простои до 50%, а ресурс самих печей увеличить на четверть за счет увеличения межремонтных интервалов.

Мы обогащаем технологические данные с помощью данных, получаемых от физическо-химической расчетной модели печи. В нашем случае мы выстраиваем термодинамическую модель печи с учетом химического состава и объемов подаваемых газов, вида и толщины футеровки — то есть благодаря тесному сотрудничеству с заводами стремимся учесть максимум производственных и конструктивных факторов эксплуатации оборудования, влияющих на срок эксплуатации и стабильность работы.

Автоматизация документов входного контроля — это такой «низко висящий фрукт», в смысле очевидности возможности применения технологии искусственного интеллекта, но от этого не становящийся менее привлекательным.
Сейчас, в нарастающем дефиците высококвалифицированного персонала, на наш взгляд, необходимо искать именно те решения, которые, с одной стороны, позволят высвобождать сотрудников экспертного уровня для решения задач обеспечения качества выпускаемой продукции, а с другой — обеспечат стабильный контроль документации по входящему потоку МТО (сырье, топливо, метизы, инструменты и т.д.), что является отправной точкой для всего процесса обеспечения качества.
При этом мы закладываем решение не как точечный инструмент, а как универсальный функционал семантического анализа документов. После минимальных доработок его можно будет применять в других бизнес-процессах — для проверки договоров, технической документации, внутренних регламентов или отчетности. Это создаёт дополнительный потенциал для применения ИИ-решений в самых разных областях отрасли.