Исследование цеха ОБН методами машинного обучения — от сырых архивов до верифицированного прогноза качества готового продукта
Карбонизация аммонизированного рассола — центральная стадия метода Сольве. Лабораторный контроль качества выполняется раз в смену. Если что-то пошло не так, оператор узнаёт с задержкой в 4–8 часов. Задача исследования — научить модель предсказывать качество продукта заранее.
Цех ОБН — отделение бикарбоната натрия. Данные с января 2024 по февраль 2026 года. 461 461 наблюдение из производственных журналов.
Парсинг 786 рабочих книг Excel. Четыре версии форм лабораторного контроля. Автоматическая проверка качества каждой записи.
Прогноз качества готового продукта — содержания хлоридов, влажности, степени декарбонизации — на основе исторических данных процесса.
Работа разделена на два независимых контура — данные и моделирование. Каждый этап проверяется независимым аудитором перед переходом к следующему.
Парсинг архива, нормализация, создание канонических слоёв: суточные агрегаты, отчётные KPI, вычисленные физические показатели. Паспорт для каждого из 33 целевых показателей.
Трёхуровневый анализ стабильности распределений: год к году, по кварталам, по скользящим окнам (PSI/KS). Выявление реального смещения режимов процесса.
Построение прогностических моделей на зафиксированном разбиении данных. Признаки только из замороженного словаря. Строгая проверка на отложенной выборке.
Воспроизводимая граница наблюдаемости химических показателей подтверждена на двух независимых цехах. Механические показатели прогнозируются надёжно.
Модели проверены на 158 днях данных которые не участвовали в обучении. Коэффициент детерминации R² показывает долю объяснённой вариации — чем ближе к 1, тем лучше.
Индекс стабильности популяции (PSI) измеряет насколько изменилось распределение показателя относительно базового периода. Значения выше 0,25 означают критическое смещение режима.
Монотонное падение среднего: 79,8 → 76,6 за два года. Реальный физический сдвиг режима.
Год к году — стабильный показатель. Квартальные колебания объясняются сезонностью фильтрации.
Механические показатели качества продукта — содержание хлоридов и влажность на транспортёре — прогнозируются с высокой точностью (R² до 0,86). Химические показатели внутри карбоколонн остаются ненаблюдаемыми из доступных датчиков — и это подтверждено независимо на двух цехах производства.
Прогноз механических downstream-показателей — влажность и хлориды на выходе из центрифуг и транспортёра. Модели обобщаются на новые данные без переобучения.
Химический состав суспензии внутри колонн не наблюдаем из текущих датчиков. Это физическое ограничение — не алгоритмическое. Нужны дополнительные измерения.
Перенос лучших моделей на основную линию 66. Интеграция с системой советника оператора V8 которая уже работает на колонне K5 в реальном времени.