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北科工研--冶金行業鋼軋一體化全流程智能制造系統
  • 點擊數:1347     發布時間:2024-03-10 11:01:38
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冶金行業鋼軋一體化全流程智能制造系統是通過打通全流程物料跟蹤,實現物質流、信息流、能量流的高度融合,實現一切業務數字化,一切數字業務化的目標,以鋼板數字畫像、KPI體系模型、體系融合為基礎,結合數據治理,以質量和成本為中心,發揮崗位協同、業務協同價值,降低生產成本、減少質量損失、提升生產效率、管理效率,實現提質降本增效、示范引領作用。
關鍵詞:

產品概述:

冶金行業鋼軋一體化全流程智能制造系統是通過打通全流程物料跟蹤,實現物質流、信息流、能量流的高度融合,實現一切業務數字化,一切數字業務化的目標,以鋼板數字畫像、KPI體系模型、體系融合為基礎,結合數據治理,以質量和成本為中心,發揮崗位協同、業務協同價值,降低生產成本、減少質量損失、提升生產效率、管理效率,實現提質降本增效、示范引領作用。

該項目的主要研究內容包括:基于鋼鐵工藝知識的數據治理技術、基于遺傳算法的余材余坯智能替代技術、鋼軋全流程質量過程管控技術、基于物料的產品能耗核算與分析技術、鋼軋一體化成本核算技術、基于規則的工藝精度評價與分析技術、多業務協同PDCA管控技術。具體關鍵技術如下:

1、基于鋼鐵工藝知識的數據治理技術,是在存儲層實現各類型數據的分類存儲,包括實時數據、關系數據以及非結構化數據,并建立生產消息中心,打通整個區域節點中各個層面之間的數據通信關系。提供應用開發平臺、注冊中心、服務監控、運維管理等工具,構建基礎開發平臺。通過時空變換、數據模型等工作實現多主題數據模型及物料數字畫像,為智慧智慧應用提供數據服務。主要包括:

(1)基于IOT的高頻、多源、多協議數據采集網關和邊緣側數據融合處理,實現自動化、信息化、能源、環保、設備等系統的多源異構數據接入,同時實現協議轉換、函數計算、數據緩存、任務調度等工作,最終完成各類型數據的數據采集。

(2)基于物料族譜的多粒度數據融合語義規則的統一存儲與服務模型,實現高頻/低頻實時曲線、統計數據等多粒度數據、非結構化數據融合與服務,以完成跨工序變批次、時空變換、規則引擎、特征值提取與異常識別等數據治理工作,滿足邊采集、邊融合、邊服務的業務需求。

(3)從生產工序、生產要素及其時間歷程三個維度,對各類數據進行預處理及整合,形成物料的質量、能耗、設備、生產等各種主題相關聯的綜合數據服務,構建多角度“數字畫像”,并建立全面的KPI指標體系,從而實現大規模底層數據應用的高效分析,為事業部協同運營以及公司智慧運營中心提供數據支撐。

2、鋼軋全流程質量過程管控技術,是實現質量監控、質量分析、質量優化的最優決策方法和閉環管理模式,達到質量和效益提升的目的。主要包括:

(1)事前評估:通過質量評估完成歷史類似訂單一次合格率、非計劃率等關鍵指標的質量評估。

(2)事中監控:通過過程判定和過程監控實現質量的在線判定與監控,與信息化系統對接,避免批量質量問題發生,實現質量的事中控制。

(3)事后分析:通過質量分析和數據追溯對質量缺陷數據進行確認與追溯,實現根因分析和問題定位。基于智能機器學習算法,實現多類復雜問題的質量風險評估,進而降低取樣率、提高成材率。

(4)事后處置:結合根因分析結果對現有工藝參數進行整定優化,實現完整的PDCA質量閉環管理。

3、基于遺傳算法的余材余坯智能替代技術,是通過對全月訂單進行鋼軋一體化排產,進行智能產線分配,實現資源全局優化。考慮不同排產模式(保產量、保交期等)及品種結構等因素,通過智能排產模型,實現高效、低成本生產。主要包括:

(1)建立包括煉鋼、熱軋、精整、熱處理的完整制造規范,為鋼軋一體化計劃實施打下良好的基礎。

(2)實現熱軋產線余坯、余材的自動替代,通過在線智能替代功能大幅提高余坯、余材的處理效率,同時有效提高余坯余材替代成材率。

4、基于物料的產品能耗核算與分析技術,是以鋼水、坯料、鋼板全流程物料跟蹤為基礎,將能源數據、生產數據、物料信息三個維度數據進行高度耦合,建立工序級、設備級、產品級能源消耗的精準核算和能源過程消耗動態管控,實現能源介質監測的可視化、能耗數據核算的數字化、能源消耗過程管控和預測的智能化、能耗數據分析挖掘的模型化,提升能耗核算能力、能耗管控能力、數據分析能力。主要包括:

(1)建立全流程各工序的產品能耗核算,實現生產過程各種能介用量按工序、設備、鋼種、訂單科學統計到單件物料,實現能耗到爐次、到板坯、到鋼板。

(2)建立多維度的能耗成本優化分析,實現生產能耗的精準分析對比,對能耗水平進行評估,對能消異常跟因進行追溯,為節能優化的閉環管理提供支撐和依據。

(3)利用機理模型和大數據分析方法,對產品能耗進行預測;

(4)建立生產節能管理系統,實現節能制度的監控和評估,提高節能管理水平。

5、鋼軋一體化成本核算技術,是通過建立智能化的成本核算系統,對成本的業務數據進行沉淀形成優秀樣本庫和成本數據庫,逐漸形成數據資產,為生產運營及決策管理提供可靠的基礎分析數據。主要包括:

(1)成本核算:核算作為建設重點,主要是按工藝路線以MES實績為依據,以現場電氣公輔的采集數據(工業大數據平臺數據)交互為支撐,把過程成本細分到每個爐次、每塊板坯、每塊鋼板上,細化成本顆粒,以支撐不同的業務板塊需求。

(2)標準成本:按照成本數據計算規則,將日常生產的所有品種規格的成本數據進行記錄存儲,形成成本數據庫,包括各工序異常、質量異常成本、各種非計劃成本數據及挽救成本數據等。

(3)成本預測:基于智能成本核算形成產品規格標準模型,建立智能成本預測系統,實現對所有品種規格及訂單效益進行預測,實現對成本、效益完成情況的跟蹤與分析。

6、基于規則的工藝精度評價分析技術,是從設備狀態精準掌控的角度出發著力推進設備運行維護智能化,探索建立預知狀態維修體系,實現設備“更好的狀態、更優的投入、更高的效率”,實現設備物聯、系統互聯、狀態可視化,實現基于智能決策、智能管理的設備管理模式,促進維修成本穩步下降。主要包括:

(1)設備精度管理:實現設備精度的全過程管理,包括設備精度標準管理和維護、設備檢測記錄處置等;實現設備精度維護的數字化、自動化和智能化,輔助設備工藝主題分析,為設備數字運維提供基礎數據;依據設備精度標準,對設備服役過程進行實時監控,對精度變化趨勢進行分析預警,實現全過程參數精度趨勢的預警功能;

(2)設備工藝精度評價:建立一套設備工藝精度評價指標體系,明確指標含義、落實評分規則及權重分配;以生產過程中關鍵設備產生的實時數據為基礎,針對評價指標對數據進行預處理、計算、評價評分,搭建產線設備及功能的服役過程精度評價模型,對其服役過程精度變化和狀態演變趨勢進行監控和預警;通過與生產穩定性、產品質量和控制精度等過程數據之間進行關聯分析,發現設備服役質量與生產狀態之間的影響規律,為設備精度和功能的管理提供依據,實現設備管理和生產組織智能化;

(3)工藝主題分析:在設備工藝精度評價數據基礎上,綜合質量、生產、精度測量、點檢數據、設備狀態監測數據等內容對板材事業部實施范圍內關鍵設備、工藝利用大數據分析、深度學習等智能學習算法進行綜合分析、預警和評價,發現影響產線生產穩定性的相關因素;

(4)運維可視化:通過收集各功能模塊數據結果與內容,提供至運維可視化模塊,方便設備管理人員對設備整體進行多維度掌握,提高設備管理效率。

7、多業務協同PDCA管控技術,是結合客戶價值與企業價值,集成生產、質量、能源、成本、設備等多業務、多維數據,通過KPI指標分解模型,制定廠處級KPI目標與車間級KPI目。通過結合各生產線運行、各項業務執行數據、信息,KPI指標更新模型按照年、月、日、班、時、產品產出顆粒度對各級、各項KPI指標進行更新,對異常指標的上下級KPI運行進行監控,實現指標異常原因的精準定位,以及對上級指標影響的趨勢預測。主要包括:

(1)指標體系:以產量、效益、成本、安全和環保5大關鍵指標為主題建立KPI層級體系,按照業務協同及支撐需求,將各處室的KPI指標融合到對應主題的層級體系中,通過目標驅動的方式促進各個處室及生產廠高效協同。

(2)目標策劃:通過對公司戰略目標,事業部整體目標及行業對標結果等信息制定KPI指標,同時通過指標評價模型對指標制定策略進行優化,將優化后的KPI指標按照KPI體系模型分解到事業部及各個生產廠,并通過KPI過程監控及分析模型來協同各個部門進行業務協作,為KPI指標達成提供系統支撐。

(3)目標監控:依據各項KPI指標歷史結果,對KPI計算結果范圍設置最低閾值,當KPI指標計算結果超出最低閾值時,實現報警提示,同時對KPI指標結果所對應項進行異常追溯。

(4)分析決策:當發生異常情況時,按照層級體系逐級溯源波動原因,精準定位異常指標,為異常處理提供精準導向,及時制定與實施處理措施,為生產運行“精準把脈,及時止損”。

 

性能特點:

冶金行業鋼軋一體化全流程智能制造系統,圍繞質量和成本為主線,建設智慧成本、智慧質量、智慧能源、智慧運維、智慧生產以及協同運管模塊,以KPI指標為導向,提升降本增效能力,系統報警準確率≥95.4%;質量評估偏差10%以內的準確度≥88%;性能及探傷缺陷的質量分析準確率≥88%;常規產品成本預測準確率,預測值≤±1%達到100%。

 

適用領域:

冶金行業鋼軋一體化全流程智能制造系統,適用于鋼鐵冶金行業煉鋼-寬厚板、煉鋼-熱連軋等工藝流程智能工廠建設,滿足煉鋼、軋鋼產線數字化建設需要。

 

 

推薦理由:

本產品主要在三個方面體現創新性。

第一個創新性是構建了鋼軋一體全流程智能制造新模式。該產品的應用,打破鋼軋工序邊界和業務邊界,將鋼軋全流程物質流、能量流、信息流進行融合貫通,實現從原料到最終產品數據的無縫銜接,全流程產品能耗核算和動態管控,產品全生命周期多維信息的一鍵追溯。

第二個創新性是,針對多源異構等數據難題、感知短板等業務難題以及生產黑箱等工藝難題,打造自主知識產權的具有行業特色的工業互聯網平臺,并形成三項關鍵支撐技術,包括:工藝驅動的邊緣計算和數據治理技術、基于AI的狀態感知與多區集控技術、面向多業務協同的數字孿生技術。

第三個創新性是,針對企業數據應用能力不足問題,充分發揮我們公司多專業技術研發能力,應用了大數據、神經網絡、機器學習等前沿的數據分析技術,與鋼鐵冶金工藝結合,深度挖掘數據價值,構建多維數據應用模型,發揮數據應用價值,產品包括751個應用功能和179個機理和數據模型。

在產品開放性、可靠性和穩定性方面,得到了行業和專家的高度認可。由王國棟和干勇兩位院士領銜,中國金屬學會,中國鋼鐵工業協會,分別對產品進行評價和鑒定,總體達到國際領先水平。與主流時序數據庫進行穩定性測試,兼容性好,運行穩定。并經過三級等保認證。


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