萊鋼煉鐵廠關鍵參數模糊控制模型的實踐

徐春玲 呂宏偉 李秀海 李 琳 李 娜

1.前言

由于行業機構重組、企業兼并、人員整合，有時會發生由于一個優秀管理層人員的調動，造成一個團隊績效的瞬間轉變，甚至帶來區域績效下滑。這種情況形成的階段性管理混亂，即潛伏了管理斷層，也必定會影響企業整體效益。

精益管理與模糊控制是實現優質高效生產的兩大助力。鋼鐵企業由于生產工藝線路配置復雜、個體獨立性較強，適于區域化管理，而整體匹配性較高的要求適于扁平化管理，因此，設立關鍵參數可明確區域化管理績效目標，設立模糊區間可理順扁平化控制閾值，二者相輔相成，更能有效固化既得管理利益。

山東鋼鐵股份有限公司萊蕪分公司煉鐵廠，擁有6座1080m3高爐、3臺105m2燒結機、1臺265m2燒結機、1座60萬噸鏈篦機-回轉窯，老區原料系統主要負責四座高爐、三臺105m2燒結機的原料供應，二區原料系統為一臺265m2燒結機供料并與老區原料場相連，產線龐雜，且其中的每一個體都有各自的特點，個體與整體的匹配運行是整體生產線高效運行的基礎性條件。

2.關鍵參數模糊控制模型的創建思路

按照“從上往下”的原則，逐級分解關鍵績效指標到基層（個體），確定關鍵參數；按照“從下往上”的原則，逐級歸納整合關鍵參數最佳控制區間，明確控制區間；按照“專家審核、數據支撐”的原則，通過科學、系統的系列函數公式，審核整體匹配性、理順關鍵參數控制閾值；明確建立關鍵參數模糊控制模型，個體推行區域自主管理，整體推行扁平閾值管理，通過科學調控關鍵參數，精準預測關鍵績效指標，實現高效穩產。

按照“從下往上”的原則，逐級歸納整合關鍵參數最佳控制區間，明確控制區間。

3.實施步驟

3.1 按照“從上往下”的原則，確定關鍵參數

最上層關鍵績效指標，要能夠代表企業整體最大化效益，對該管理層崗位人員績效有衡量作用，有較強的可測算性，能夠有效控制，否則會造成整體管理走偏或缺失；下層的關鍵績效指標匯總能夠代表上一層關鍵業績指標，分解后最下層關鍵績效指標即為關鍵參數，運用分類法對關鍵參數進行系統整理，確定權重關系，明確責任人。考慮到企業“原料→燒結→高爐、球團→高爐”的主體生產工藝配置特點，重點對各主體生產車間進行了關鍵參數標定：首先，由廠職能科室承接公司指標要求，確定廠級關鍵績效指標，并分解到高爐車間級關鍵績效指標；第二步，由廠職能科室牽頭，協調兩區高爐車間研討，確定燒結關鍵績效指標、球團關鍵績效指標；第三步，由廠職能科室牽頭，協調兩區燒結車間研討，確定原料關鍵績效指標；第四步，由各車間承接廠級相關指標要求，確定車間級關鍵績效指標，并分解到崗位關鍵參數。具體實施步驟如下：

首先，由廠技術科承接公司指標要求，運用CE矩陣法，組織骨干技術人員，對“硅含量、錳含量、磷含量、硫含量、鈦含量、砷含量、銅含量”進行權重打分（見表1），按照“二八原則（見圖1）”，確定硅含量、硫含量為關鍵績效指標；結合實際情況，實際確定廠控一級KPI指標為硅含量、一類品率和三類品率；根據客戶需求，增加磷含量、砷含量為廠控一級KPI指標。

圖1 權重打分柏拉圖

第二步，由廠技術科牽頭，協調兩區高爐車間研討，確定燒結關鍵績效指標為“堿度、FeO”；確定球團關鍵績效指標為“TFe、轉鼓、篩分”（方法同上）。

第三步，由廠技術科牽頭，協調兩區燒結車間研討，確定原料關鍵績效指標為：“TFe、SiO2”（方法同上）。

第四步，由各車間承接廠級相關指標要求，確定車間級關鍵績效指標，并分解到崗位關鍵參數。其中，以高爐車間為例，高爐車間承接廠級相關指標要求，確定車間級關鍵績效指標為“硅含量、一類品率和三類品率”，結合高爐工藝流程分析（見表2），對流程圖選出的21個輸入因子進行打分（見表3），篩選關鍵因子15個（見圖2），其中過程績效類4個，補充確定“配料堿度、硫負荷、鼓風動能、理論燃燒溫度”為廠級KPI指標體系的三級指標，過程控制類（關鍵參數）11個納入車間重點管控體系，分解到崗到人。

圖2 權重打分柏拉圖（2）

3.2 按照“從下往上”的原則，明確控制區間

以高爐車間關鍵參數“風量、風溫”為例：

第一步，收集數據。充分挖掘現有技術資源潛力，加裝自動程序，采集“風量、風溫”并生成“折線圖”，建議采點頻率1個或每組/15分鐘（確保每班30個或組以上），自動計算每班Cpk或Ppk，儲存更新期為一個月。

第二步，數據分析。在Mintab程序中，制作控制圖：“統計-控制圖-單值的變量控制圖-I-MR”；光標移到“變量”欄單擊，激活選擇左側變量數據，單擊“確定”。

在Mintab程序中，計算過程能力：“統計-質量工具-能力分析-正態”；光標移到“單列”欄單擊，激活選擇左側變量數據；“子組大小”輸入“1”；“規格下限”、“ 規格上限” 輸入相應數據；單擊“確定”。

第三步，合理區間。累計1-3個月的基礎數據后，結合相關標準要求，如工藝技術規程明確規定：正常情況下標態風量：2300m3/min-2600m3/min、高爐全用最高風溫等，分析計算各參數的平均控制區間為合理區間（見圖3）。

表1 權重打分表

圖3 1#高爐基礎數據分析圖

結論確定：關鍵參數“風溫”合理區間為1150℃-1250℃，關鍵參數“風量”合理區間為1#高爐2300m3/min -2600m3/min、2#-4#高爐1800m3/min-2100m3/min、5#-6#高爐2200m3/min-2500m3/min。

3.3 專家匹配審核

組織骨干技術人員，對關鍵績效指標、關鍵參數等相關支撐數據進行復核；復核無誤后，組織相關行業專家技術人員，從專業理論知識、計算依據公式等方面，審核整體匹配性；審核匹配后，組織管理決策人員逐級理順關鍵參數控制閾值。以原料車間為例，實施步驟如下。

首先，復核支撐數據。原料車間承接廠級相關指標要求，確定車間級關鍵績效指標為“TFe、SiO2”，對20個流程輸入因子打分，篩選關鍵因子8個，其中關鍵參數6個、績效指標2個。骨干技術人員復核確定“料種準確率”數據類別不一致，不當合并，建議為“卸料準確率、堆料準確率、供料準確率”。

其次，審核整體匹配性。根據經驗，混勻料SiO2波動是制約燒結堿度的要因（燒結關鍵績效指標為堿度、FeO），Tfe波動每降低0.1%，燒結礦產量提升0.28%，固體燃耗降低1.2%，高爐產量提升0.56%。結合原料工藝配置，因此審核結論為：原料車間整體匹配性基本達標，主要問題是部分非關鍵控制參數未列入流程圖。如：布料層數、配比料種數等，需在實際工作中進一步完善。

表2 產品過程流程圖

表3 權重打分表

最后，逐級理順關鍵參數控制閾值。控制閾值原則：望目型指標，確定允許波動區間；望小型指標，確定允許最大值；望大型指標，確定允許最小值。按照“從上到下為主、從下到上為輔”的原則（可有效杜絕畏難推諉等現象），結合行業對標情況，針對既定“關鍵參數、控制區間”，逐級理順關鍵參數控制閾值（如混勻料SiO2允許波動±0.3%），策劃CE矩陣表，組織管理決策人員進行賦值打分，平均分值均在合格區域內，可納入關鍵參數模糊控制管理。

3.4 推行關鍵參數模糊控制管理

關鍵參數模糊控制管理，就是在個體內要強化推行區域自主管理，在整體上要強化推行扁平閾值管理，通過科學調控關鍵參數，精準預測關鍵績效指標，實現高效穩產。在實際生產中，受各種因素（必然系統性的、偶然突發性的等）影響，各種關鍵過程控制參數或多或少都存在一定的波動，傳統允許范圍控制波動屬于絕對平均類控制，便于微觀精確控制，但容易忽略其實際波動對整體效果的影響。為便于統籌管理，在相對獨立的“原料、燒結、球團、噴煤、高爐”工序之間設定質量控制門，明確質量門管控關鍵質量指標和控制標準。

4.推行效果

4.1 有效提高了過程質量管控水平

分析燒結關鍵績效指標FeO、老區原料關鍵績效指標TFe、SiO2，過程質量管控水平均得到顯著提高。以燒結關鍵績效指標FeO為例，過程西格瑪水平改善前0.93，改善后1.90；Cpk、Ppk改善后0.91、0.68，改善前0.47、0.35。

4.2 經濟效益顯著

據計算，煉鐵節焦效益約196.87萬元/年，燒結節焦效益約182萬元/年，降低返礦減少二次加工成本約94.5萬元/年。

4.3 探索了一條企業管理新途徑

通過明確設立關鍵參數、合理區間控制、宏觀閾值管控，不僅便于精準預測關鍵績效指標，也及時固化了先進管理思路、措施，進而有效杜絕因管理人才流動造成的階段混亂、管理斷層等亂象發生。

5.結語

按照“從上往下”的原則，逐級分解關鍵績效指標到基層（個體），杜絕畏難推諉，確定關鍵參數；按照“從下往上”的原則，逐級歸納整合關鍵參數最佳控制區間，杜絕形式主義，明確控制區間；按照“專家審核、數據支撐”的原則，理順關鍵參數宏觀控制閾值，創建并推行關鍵參數模糊控制模型，通過科學調控關鍵參數，精準預測關鍵績效指標，實現高效穩產。系列改善，使生產過程質量管控水平得到顯著提高，固體燃料消耗量有效下降，不僅減少了生產成本，尤其在當前環保壓力越來越大的形勢下，更有極大的社會效益。因此，關鍵參數模糊控制模型具有較高的推廣價值。