Adelina 是谢韦尔钢铁公司 3 号连续酸洗线 (NTA-3) 自 2019 年 11 月以来使用的数字模型，现在加入了 Ruban，这是一种基于深度强化学习算法的新型人工智能代理。这两款产品均由谢韦尔公司内部使用开源应用程序开发。
阿德琳娜和鲁班现在并行工作；阿德琳娜（Adelina）控制装置的速度，鲁班（Ruban）调整速度以达到最佳效果。据Severstal称，这种合作关系使生产过程更加灵活和安全，因为模型和代理能够每秒调整装置的速度，并对任何不可预见的情况立即做出反应。
“Adelina 模型已经达到了我们的预期，表明 NTA-3 的生产率初步提高了 5% 以上。 2020 年 3 月，我们在该装置生产了创纪录的酸洗金属产量——超过 130 吨。引入 Ruban 剂后，我们的生产率进一步提高了 1.5%，我们估计并行使用这两种技术每年可以额外提供超过 80kt 的金属。对于平轧产品生产中最重要的单位之一来说，这是一个显着的增长。”俄罗斯谢韦尔钢铁公司首席执行官叶夫根尼·维诺格拉多夫 (Evgeny Vinogradov) 说道。
Ruban 与经典的机器学习模型不同，它不仅从历史数据中学习，而且通过探索 NTA-3 的数字孪生来独立学习。该装置的运行速度在很大程度上取决于通过的钢带的参数——轧辊的长度、宽度和厚度、钢种和温度等因素。 Ruban 从不同参数的组合中学习，这些参数是由生成对抗网络专门为其创建的，该网络使用两个神经网络来生成新数据。它还制定生产计划并为培训目的创造独特的情境。为了有效学习，代理被分配了基于奖励和惩罚的培训系统； Ruban 尝试寻找奖励金额尽可能超过惩罚的解决方案。
Severstal 首席数字官 Boris Voskresenskii 评论道：“使用强化学习来控制生产单元的情况并不普遍，特别是在冶金领域。我们相信 NTA-3 使用人工智能是俄罗斯实践中的第一个此类案例。引入数字工具后 NTA-3 记录的性能改进证明数据驱动的方法在行业中拥有广阔的前景，我们正在朝着正确的方向前进。”
