冶金企業智能生產線建設研究

宋志斌

（河鋼集團承鋼分公司自動化中心，河北 承德 067000）

1 冶金企業智能生產線建設概述

隨著市場的劇烈變化，想要實現公司客戶高端、產品高端的目標，需要解決當前用戶高質量、多品種、小批量產品需求與金屬冶煉企業大規模、連續性生產的矛盾[1]。如何開展個性化定制，解決大生產與小批量之間的矛盾，是公司亟需解決的問題，但現有系統對這方面的支持能力相對不足。智能生產線建設已成為驅動冶金企業創新發展機制、突破增長極限、保障企業持續穩定發展的主要動力。

針對前期需求調研，制定智能生產線建設主要包括如下3個方面的內容：①以大數據技術為核心的冶煉廠數據庫建設；②3D可視化建設；③以設備智能監控、生產能源智能平衡、質量智能管控、成本智能分析為目標的冶煉廠生產線智能化平臺建設[2]。將搭建冶煉廠智能生產線數據庫平臺和3D可視化建設作為第一階段的建設內容,通過搭建基于大數據技術的數據庫平臺，整合并挖掘數據價值，實現數據高度感知，為智能生產線建設提供數據支撐，通過3D可視化平臺建設，搭建基于云服務集成統一的可視化平臺,實現生產過程全程可視化，關鍵設備參數監控，提升生產組織效率，設備管理水平。

2 智能生產線總體架構

智能生產線總體架構結構共分為三層平臺建設、分別是數據采集層、大數據管理層、生產線智能化應用層，各個平臺內部業務集中，管理集中，具備良好的可操作性，平臺間耦合度較低，職責分工明確，具備良好的可擴展性，下面分別對這三層架構進行介紹。

2.1 數據采集平臺

數據采集平臺是智能工廠架構的底層組件，負責從各個自動化與信息化系統中獲取數據。數據采集平臺需要具備PLC采集能力、PDA/QDR/ODG文件采集和解析能力、開放協議解析采集能力、監控視頻采集能力、數據庫采集能力、文件系統采集能力和主動文件上傳與主動數據錄入功能。

（1）PLC數據采集，可以采用專用的網關機設備進行，目前市場上的網關機一般支持主流的通訊協議，比如西門子S7-200、西門子S7-300、西門子S7-400、西門 子 S7-1200、OMRON(歐姆龍HOST-LINK)、GEETHERNET(GE以 太 網)、ABETHERNET/IP CIP協 議(SLC500系 列)、AB-LOGIC-TCP(5000系 列)，特殊 的PLC通訊協議需要具體分析。

（2）IBA-PDA數據采集，需要產線具備IBA-PDA服務器，這種采集方式可以提供較快的數據采集頻率，但是一般為數據包數據上傳，數據會根據數據包的生成時間有一定延遲。

（3）針對儀表數據采集，現場二次儀表需滿足一般的通用的通訊協議，比如Modbus_RTU、DL/T 614-1997、DL/T 645-2007等協議。

（4）共享數據采集一般是指從其它系統數據庫采集數據，需要該系統開放訪問數據庫的權限并且根據需求提供相對應的數據及格式。

通過全面的數據采集，將數據源從原有生產相關系統擴展到冶金企業信息化體系中的方方面面，使工廠數據庫不再局限于提供過程追溯能力，而是可以提供真正意義上產品全生命周期追溯。

2.2 大數據管理平臺

大數據管理平臺應具備數據存儲分析功能、數據處理功能、數據發布功能，其中數據存儲分析包括三個集群，分別是原始數據存儲集群、結果數據存儲集群和大數據分析挖掘集群。

2.3 冶煉廠智能化應用平臺

冶煉廠智能化應用平臺是智能化生產線建設的頂層設計，通過將大數據處理平臺中的數據進行深入挖掘，開發面向業務，面向用戶的智能軟件，為不同層級的業務管理人員提供決策支持，通過面向不同業務的應用層智能系統的開發，實現生產過程3D可視化、重點設備監控、生產過程的能源平衡等功能。

2.3.1 設備智能監控分析

針對軋線中關鍵設備（如電機、軸承、風機）等，通過安裝相關的檢測設備（振動、溫度、壓力等傳感器），對其中的振動、溫度、轉速、電流、電壓等信號值進行實時采集和集中顯示，并根據歷史趨勢以及安全閾值進行預警。主要功能包括電氣、液壓、機械等不同模塊的顯示預警，利用工業大數據平臺，實時采集設備相關的數據，并將其存儲于大數據平臺，利用相關的數據挖掘手段，實時對設備狀態、故障預測以及整體維修等進行分析。

2.3.2 能源智能管理

按照扁平、高效、集中統一與高度融合的基本原則，實現1780產線能源管控模式、能源管控系統設計與實施，通過能源數據采集、能源在線動態監控、實現卓有成效的管理應用，整體目標如下：①整合冶煉廠現有能源管理資源，優化和建立能源集中管控模式；②以數據采集平臺為數據支撐，實現能源設備在線過程監控、能源調度、能源管理一體化管控功能，建立安全、穩定、經濟、高效的智慧能源管理系統；③以計量檢測為基礎，改造提高能源系統的技術裝備水平；④完善企業的計量、能耗指標考核及評價體系，實現能源一級計劃管制和智能運行。

2.3.3 質量智能管控。

以大數據管理平臺為為基礎，緊密結合實際生產情況，實現智能生產線的質量數據的整理和歸集；實現過程數據分析和判定，提高過程控制能力，實現質量的預判；實現質量判定功能，提高質量判定精度，根據質量判定規則實現質量等級劃分、質量報表等。在使用過程中，可根據自身管理現狀（包括數據準備情況）逐步深化質量管理。

2.3.4 成本智能分析

冶煉廠生產線成本智能分析的重心應放在了生產加工環節，通過精益化管控，達到降低產品成本的目的。工序級成本分析是面向車間級精益管理的重要管控，通過對生產環節各類成本、能源相關數據的采集、在線監測，動態診斷生產運行過程中的成本狀況；結合統計學、人工智能方法構建成本分析、評估模型；制定降本增效措施，深入挖潛并提煉降本潛力。最終為管理層動態把握生產成本狀況，降本增效提供決策支持。通過建設智能生產線工序及成本的評估，可以動態掌握成本細節，精細化制定標準成本，多維度進行成本核算（時間、班組、產品），高效分析成本差異，評估成本水平并挖掘成本最優生產區間，預測未來成本變化趨勢。