Datana XP

Сделали новый сайт https://datana.ru/. Практически на коленке, активно используя nocode и вайбкодинг.

Предыдущий - был нашим первым - создавался в 2020 году, когда мы сами слабо понимали, чем занимаемся. Поэтому в 2026 году возник огромный разбег между. НЕПОНЯТНО, кто эти люди, и что они делают. Мы даже новых знакомых отправляли исключительно в этот канал, а не на сайт.
Основная задача была это исправить.

Считаем, что справились. А когда он устареет, сделаем снова. Это оказалось не сложно. Сложно - работать на площадке, делать реальные дела.Все фотки и видео на сайте нашего авторства.

ВАЖНО - у нас появился канал в MAX. Приходите, чтобы не потеряться https://max.ru/id9717079152_biz

У нас идет проект на металлургическом комбинате - Контроль заполнения стальковша. Делимся интересным фактом.

При выпуске металла из конвертера/печи сталевар на глаз определяет уровень заполнения стальковша и в нужные по технологии моменты добавляет раскислители, эти материалы связывают кислород и выводят его соединения в шлак.
Проблема в том, что сталевары ошибаются в моменте отдачи материалов.

Мы реализовали ПАК на основе CV, который точно определяет уровень заполнения в реальном времени. Звучит просто. Но почему тогда опытные сталевары ошибаются?

Провели испытание нашей модели

1️⃣ Взяли несколько кадров, снятых ПАК-ом на разном уровне металла с той самой точки, где смотрит сталевар обычно
2️⃣ Показали по очереди 15-ти сталеварам и записали их мнение об уровне металла (см видео)
3️⃣ Проанализировали (см график)

На графике видна диагональная линия - это истинный уровень металла в ковше, определенный нашим ПАК с шагом 10%.
На каждом шаге фигура - это распределение мнений сталеваров об уровне. Ширина талии говорит о множестве идентичных мнений, а высота об их разбросе.

Выводы:
📝 при низком и среднем уровне наполнения (10-70%) сталевары сильно завышают оценку
📝 при почти полном ковше (80-100%) их мнение совпадает, ошибка незначительна

Важно, что по технологии материалы отдают именно при уровнях 10-70%, и там ошибка критична.

А наш ПАК не ошибается 💯

Контроль сварного шва - это мелькало в сторис и постах, но без деталей. Вот они.

Для крупного металлурга реализовали одноименный проект. Посчастливилось. И то потому, что западный вендор ушел, не доделав работу. Хорошо, что есть Datana, верно? (да)

На Агрегате Непрерывного Горячего Цинкования (АНГЦ) нужно обеспечить непрерывность, это понятно из названия. Технология такая: подача и разматывание рулонов, стыковая сварка, очистка, отжиг и цинкование. Этап сварки - ключевой, ведь любой дефект может повлечь разрыв прямо в агрегате, а это = простой. А ведь подаются листы металла разного химсостава, толщины... думать надо!

Наша задача – обеспечить непрерывность за счет системы контроля стыковой сварки, на лету анализирующей качество каждого шва. Быстродействие системы - критично. В случае "плохого" шва у оператора есть менее минуты на все нужные действия: осмотр шва, подогнать резак, прижать, вырезать негожий шов и положить полосы для новой сварки. Не успел = простой.

Основа нашей системы - два высокоточных лазерных датчика и пирометр. Все три собирают данные за один проход, одновременно.
Первый датчик сканирует перед местом сварки, проверяя стыкование полос и отсутствие смещений, соосность краев, отсутствие загибов и деформаций на торцах полос, а также зазор между соединяемыми кромками.
Пирометр передает температуру места сварки, что позволяет определить глубину провара.
Второй датчик контролирует уже после сварки, сканируя сам сварной шов.

Оба датчика работают по принципу лазерной триангуляции – лазерный луч проецируется на поверхность металла под определенным углом, а отраженный сигнал фиксируется CCD-матрицей. Каждый датчик делает тысячи срезов поверхности сканируемых полос и шва (в каждом срезе больше тысячи точек), и на основе миллионов точек формируется точная 3D модель шва, что позволяет достичь точности измерений до нескольких микрон на высоких скоростях производственных линий.

Очень важно эти датчики верно разместить, чтобы они смотрели в нужные стороны и были синхронизированы между собой. Точности у датчиков микронные, и установить их идеально попросту невозможно, тем более, а в условиях цеха их "идеальное" положение не продержится долго. Отсюда вытекают доп. задачи для мат. модели.

Собранные данные поступают в алгоритмы анализа сварного шва. которые автоматически на лету рассчитывают 3 параметра перед сваркой и 4 после. На всё менее трех секунд.
И только по 7 параметрам в совокупности можно делать вывод о качестве одного шва.
И мы делаем!

После предыдущего поста и правда получили БУСТ 🚀

...Пришел запрос на эксперимент по применению робота-пылесоса в офисе от солидной химической компании.

Говорю же - телеграмм помогает.

Друзья, Datana развивается в робототехнике! Мы стали официальным интегратором челябинского Центра промышленной роботизации (ЦПР), см. https://промробот.рф/integrators/

Чтобы РФ в 2030 г. смогла войти в ТОП 25 стран по плотности роботизации (Указ от 07.05.2024 г. № 309), на базе различных научных и других организаций формируются некоммерческие ЦПР, которые объединяют самых крутых экспертов и сильнейшие команды.
Важным фактором включения Datana в реестр стало наличие собственных разработок для роботизации металлургии (например, контроль сварного шва и 3D-сканер).

Кстати! Сегодня этому каналу 5 лет! 🎂
С заказчиками и партнерами мы часто знакомились, благодаря ему. Пишем посты реже, чем задумывалось, и вам очень благодарны, что вы с нами.
Телеграм замедляется, а в MAX переехать нам нельзя - нужно иметь минимум 10 тыс подписчиков, чтобы получить в РКН статус А+, и заполнить заяву на Госуслугах.... Поэтому, будет видно.
Но насыпьте бустов по-братски тут - это нужно, чтобы сторисы продолжать делать:
https://t.me/DatanaXP?boost

Продолжение предыдущего поста с техническими деталями по ссылке>>

https://telegra.ph/Cifrovoj-dvojnik-v-razrabotke-kak-my-postavili-na-popa-350-tonnyj-kovsh-i-zaglyanuli-v-ego-slepuyu-zonu-01-19

Читайте!

Продолжение серии постов https://t.me/DatanaXP/349

Решая задачу H3, мы параллельно ведем разработку собственного 3D-сканера футеровки. В комментариях усмехнулись - мол, если задачу решает дальномер, то зачем доп. сложности.
Но есть и другие задачи, и их можно решить махом. Речь про ТОиР - стойкость футеровки конвертеров и стальковшей. Это влияет на вероятность прогаров/простоев, на расход огнеупоров. Прямые эффекты.

Мы не выдумываем велосипед. Есть мировой лидер Vesuvius, есть Ramon (см первое видео), поставляющие манипуляторы с 3D-сканером для этих целей. У некоторых российских металлургов еще остались на ходу.

Так вот, мы делаем аналог. А сейчас дадим краткий статус 1-2-3-4:

1️⃣ Манипулятор: вообще, работаем с отечественными производителями. Это может быть ЧКПЗ и кто-то еще. Но можем и Kuka привезти. Тут есть сложности с гарантией вендора на работу при высоких температурах. Решаем.

2️⃣ Термозащитный кожух: тут у нас собственное запатентованное решение. Мы кожухи продаем уже почти десятками для задач CV в горячих зонах (было выше и вот).

3️⃣ Аппаратный лазерный сканер: тестируем разную аппаратную отечественную базу. выбираем лучшего

4️⃣ Математика - это то, что делает весь этот список материалов 3D-сканером для металлургии. Съемка будет вестись с одной точки, остальное - мистика.
Мы сначала сделали облако точек, а затем совместили 3D-модель стальковша с чертежами его футеровки. Для этого пришлось повозиться с восстановлением отсутствующих данных сканирования, выравниванием модели. Но теперь самое сложное позади. Все делается очень быстро, на лету (см фото и видео)
Уже можно сравнивать «как есть» с «как должно быть» с точностью до миллиметра. Движемся к построению высокоточной карты дефектов.

Почему это наш прорыв?
✅ Работаем с реальными, а не лабораторными данными. Метод не требует идеальных условий.
✅ Фундамент для цифрового контроля готов. Дальше — автоматическое построение карт износа, прогноз ремонтов, экономия материалов.
✅ Тренировка перед главным вызовом — кислородным конвертером. Его геометрия сложнее, а условия съемки суровее. Здесь отработанный стек (сканирование → выравнивание → наложение шаблона) будет критически важен.

Считайте это анонсом. Следующим постом расскажем технические детали этой работы.

Продолжение поста (https://t.me/DatanaXP/342)

Помните про H3? (произносится аш три, а не эн зэ)
H3 – это расстояние от уровня металла в конвертере до сопла кислородной фурмы - такой трубы, через которую направленно подается кислород в конвертер. От этого параметра зависит эффективность продувки: при правильной высоте струя кислорода оптимально взаимодействует с ванной, обеспечивая максимальную скорость и полноту удаления вредных примесей при минимальных потерях полезного железа, энергии и времени.

Но 3D-сканер не единственный способ измерения H3 (через рабочий объем конвертера). Есть и более простой способ - радарный уровнемер. Мы его тоже тестируем и сравниваем результаты. Конечно, им НЕ получится сделать 3D-модель внутренностей конвертера и, значит, НЕ измерить износ футеровки и НЕ снизить расход огнеупоров, НО эффекты по снижению угара сопоставимы. А это около 50 млн/год с одного конвертера!
Мерять будем три высоты: полный конвертер, конвертер после выпуска, пустой конвертер. По этим трем высотам рассчитаем H3. Измерения проводятся каждую плавку, в отличие от 3D-сканера (раз в смену). Полностью отечественные технологии.

Интересно, что выберет в итоге заказчик.
Будем держать в курсе!

Друзья, итоги года! рефлексируем над прошлым прогнозом:

Что удалось:
1️⃣ Сделали внедрение СУУТП в цветной металлургии (Норникель)
2️⃣ Написали научную статью вместе с Норникелем по спектроскопии
3️⃣ Попали с проектом на АмурСталь на телевидение
4️⃣ Запустили направление роботизации и уже провели несколько ТТА
5️⃣ Сделали первые шаги в новых отраслях, идем к проектам
6️⃣ Сделали проект по умной диспетчеризации, оборачиваем в продукт
7️⃣ Получили новый грант от ФСИ на Datana APC (самоадаптация)

Что не удалось:
- выросли по оборотке на 20%, вместо 100%
- не запустили комплексные проекты на ГОК и в химии (в процессе)
- не приземлились на производителей оборудования (в процессе)

Что видим на рынке:
У заказчиков наступает отрезвление - на собственные ИТ-дочки не хватает проектов и ресурсов, сильно режут бюджеты, сокращают кадры. Некоторые вообще пытаются продать внутренних разработчиков целиком.
В целом, наблюдается "смена элит" (новое руководство), приходится выстраивать отношения заново.
Импортозамещение стоит дорого, и тут стадия принятия не наступила окончательно (пока) - 30ый год все ближе.

Почему мы верим в 2026 год - мы создали отличную базу в этом году, проработали ряд тем.
А самое главное - готовим новую бизнес-модель наших проектов, которая перевернет ВСЕ. Об этом расскажем вскоре!

С Наступающим! 🌲

По итогам нашего проекта Вести.Хабаровск выпустили репортаж. Это неожиданно и приятно 🎄
Видео можно посмотреть по ссылке внизу 👇

Искусственный интеллект поможет металлургам Города юности контролировать качество стали

На заводе «Амурсталь» запустили программу «Умного зрения». Развитие цифровых систем теперь – часть стратегии предприятия, которая уже приносит немалый экономический эффект. Как это работает – в специальном репортаже Людмилы Смирновой.

Подробнее на сайте "Вести. Хабаровск"

Обеспечения непрерывности производства с помощью Datana

Если вы отвечаете за транспортировку/стабильность питания фабрики/завода, то вам должно быть интересно.

Закончили проект на металлургическом производстве. Сразу - эффект оказался более 6 млн за 2 месяца. Хотя заказчик при запуске инициативы оценивал 6 млн в год! Вообще, это частая проблема. Если у вас не запускаются инициативы, возможно, вы их просто недооцениваете...

Ладно, к теме.

Производственная и логистическая цепочка состоит из множества операций, и она вариативна. Сумму всех операций на пути назовем поток. Потери возникают из-за нарушения потока (останов, задержка, снижение качества и т.д.). Чтобы ликвидировать нарушение, нужно выполнить компенсацию.
Наша система "Интеллектуальный диспетчер" анализирует параметры потока, определяет нарушения, предлагает компенсации:

1️⃣ Ситуация: Отправка ж\д маршрута с окатышами задерживается на неопределённый срок. Домны продолжают работать штатно на оперативных запасах на колесах и их истощают.
Система отработала:
Зафиксировано отклонение -> “снижение поступления” приведет к дефициту через X часов -> Диспетчер проиграл позитивный и негативный сценарий. Для выбранного сценария получил рекомендацию на подъём сырья со складов.
Результат: штатная работа, без рисков останова производства. Компенсация (подъём сырья со складов) была организована с применением местного вагонного парка без дополнительных расходов, что не тормозило оборот сырья и сделало погрузку дешевле.

2️⃣ Ситуация: Не успели разобраться с задержкой отправки сырья. Как следствие, произойдет сгущенное прибытие.
Система отработала:
Зафиксировано отклонение -> в ночь будет несколько прибытий ->
диспетчер дневной смены заранее запрашивает дополнительные ресурсы для выгрузки избытка вагонов на склад (два кантовщика и бульдозер), ресурсы успеют к моменту прибытия избытка составов.
Диспетчер ночной смены ставит задачу на выгрузку избытка составов.
Результат: штатная работа! избыток оперативно выгружен, порожние составы отправлены поставщику, и интенсивность оборота сохранена, а соответственно и план по отгрузке и потреблению.

Таких примеров много, в том числе по останову ВРУ и прочее. Система не только занимается диспетчеризацией цепочки, но и работает в симуляционном режиме "что-если", покажет последствия принятых решений.

MES будет приносить эффекты с нашим "интеллектуальным диспетчером". Доказано.