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鞍鋼鲅魚圈厚板全流程智能工廠建設(shè)實(shí)踐

2022-12-14 07:33:36李新玲王若鋼趙立軍姚震張坤應(yīng)傳濤
鞍鋼技術(shù) 2022年6期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)品質(zhì)量智能設(shè)備

李新玲,王若鋼,趙立軍,姚震,張坤,應(yīng)傳濤

(鞍鋼股份有限公司鲅魚圈鋼鐵分公司,遼寧 營口 115007)

所謂智能工廠,不同時期有不同定義,當(dāng)下的智能工廠應(yīng)該是精益、柔性、綠色、節(jié)能和數(shù)據(jù)驅(qū)動,是一個可不斷挖掘靈活性、互聯(lián)性和透明度等多種特性的解決方案。《中國制造2025》戰(zhàn)略明確主攻方向是推進(jìn)完備的制造業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新,支持依托優(yōu)勢企業(yè)建設(shè)重點(diǎn)領(lǐng)域智能工廠、數(shù)字化車間。鞍鋼集團(tuán)適時制定“數(shù)字鞍鋼”建設(shè)總方案。鲅魚圈鋼鐵分公司全面落實(shí) “數(shù)字鞍鋼”整體規(guī)劃,推進(jìn)厚板工序數(shù)字化車間建設(shè),積極推動中厚板領(lǐng)域智能工廠創(chuàng)新發(fā)展。

1 智能工廠策劃

1.1 策劃目標(biāo)

智能工廠策劃的目標(biāo)是建設(shè)國內(nèi)首條智能制造示范、人工智能應(yīng)用示范中厚板生產(chǎn)線,目的是讓產(chǎn)線“效率更高、成本更低、質(zhì)量更優(yōu)和愉悅交付”。

1.2 策劃思路

厚板智能工廠按照“一個網(wǎng)絡(luò)、兩類融合、三種集成、四種支撐”的建設(shè)思路,運(yùn)用移動物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)傳感監(jiān)測等先進(jìn)技術(shù),建成全工序生產(chǎn)運(yùn)行自動化、設(shè)備故障預(yù)控化、管控決策智能化、工廠管理可視化、全要素協(xié)同化的“五化”智能工廠。

(1)一個網(wǎng)絡(luò):面向智能工廠的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng);

(2)兩類融合:信息系統(tǒng)與智能裝備的深度融合、虛擬制造與實(shí)物制造的融合;

(3)三種集成:數(shù)字化工廠垂直集成、產(chǎn)品全生命周期集成、制造網(wǎng)絡(luò)集成;

(4)四種支撐:云計算平臺、大數(shù)據(jù)平臺、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)安全保證。

2 智能工廠建設(shè)實(shí)踐

智能化工廠建設(shè)從質(zhì)量管理、設(shè)備管理、制造協(xié)同、安全環(huán)保和仿真預(yù)測五個維度開展工作,共形成工藝在線控制、數(shù)字化精益研發(fā)、設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測與分析、工序負(fù)荷平衡等21個智能化項(xiàng)目,見圖1所示。

圖1 智能工廠項(xiàng)目Fig.1 Intelligent Factory Project

2.1 全流程數(shù)據(jù)匯聚融合

在推進(jìn)智能工廠建設(shè)時,按照三個層級進(jìn)行構(gòu)架:

第一步搭建一個網(wǎng)絡(luò)平臺,讓全工序設(shè)備具有計算、通信、精確控制、遠(yuǎn)程協(xié)調(diào)等功能,具備與虛擬網(wǎng)絡(luò)融合的基礎(chǔ)條件。

第二步是過程數(shù)據(jù)匯集,對煉鋼到軋鋼的18個工序的質(zhì)量、設(shè)備、生產(chǎn)制造、能環(huán)進(jìn)行全流程數(shù)據(jù)匯聚融合,動態(tài)數(shù)據(jù)采集,規(guī)范數(shù)據(jù)管理。

第三步做好三個集成,即圍繞 “低碳綠色制造、愉悅交付體驗(yàn)”的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)從設(shè)計到交付縱向集成、鋼軋多工序一體橫向集成及產(chǎn)品全生命周期端到端集成。

2.2 工序動態(tài)實(shí)時管控

在完善基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)搭建和匯集數(shù)據(jù)后,開展工序動態(tài)實(shí)時管控,首先利用海量數(shù)據(jù)建立大數(shù)據(jù)產(chǎn)品全流程質(zhì)量管控平臺,實(shí)現(xiàn)煉鋼到厚板產(chǎn)品制造過程關(guān)鍵工藝參數(shù)的在線監(jiān)控和報警。其次,在設(shè)備管理上對軋機(jī)主電機(jī)、主軸、壓下、機(jī)架輥等關(guān)鍵設(shè)備的溫度、振動、位移和扭矩等208個重要指標(biāo)進(jìn)行在線實(shí)時監(jiān)控,動態(tài)感知設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。如厚板軋機(jī)主軸的扭矩是非常關(guān)鍵一個控制參數(shù),軋鋼過程中經(jīng)常出現(xiàn)瞬間超出極限值的情況,而操作工看到的只是計算平均值,瞬間的峰值無法監(jiān)測,長期疲勞服役狀態(tài)下導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行風(fēng)險劇增,在大數(shù)據(jù)設(shè)備精準(zhǔn)運(yùn)維項(xiàng)目中,在主軸上增加數(shù)據(jù)傳感裝置,實(shí)現(xiàn)了動態(tài)監(jiān)測和采集,并形成趨勢預(yù)警反饋給生產(chǎn)操作人員,這樣顯著提升了設(shè)備運(yùn)行的安全性。第三,對全工序水、電、煤氣等能源介質(zhì)消耗進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測,對環(huán)保指標(biāo)排放實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)控和預(yù)警。

3 數(shù)據(jù)挖掘建模

以構(gòu)建基于“狀態(tài)感知-實(shí)時分析-自主決策-精準(zhǔn)執(zhí)行-學(xué)習(xí)提升”的智慧制造系統(tǒng)為主線,從制造協(xié)同、智能設(shè)備、智慧質(zhì)量、能環(huán)分析四個方面開發(fā)了設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維和故障智能診斷等28個數(shù)學(xué)模型,下面重點(diǎn)介紹其中6個模型。

3.1 產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)字化評級判定系統(tǒng)

產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)字化評級判定系統(tǒng)的功能是根據(jù)實(shí)際產(chǎn)品質(zhì)量結(jié)果與預(yù)設(shè)目標(biāo)差異進(jìn)行評分判定,并找到改進(jìn)空間和關(guān)鍵影響因子。

(1)產(chǎn)品質(zhì)量在線多維智能評判

建立了基于規(guī)則/機(jī)器學(xué)習(xí)的厚板產(chǎn)品多維產(chǎn)品質(zhì)量在線精準(zhǔn)評判知識庫與評判引擎,對產(chǎn)品特性在線評級判定。

(2)工藝參數(shù)自學(xué)習(xí)優(yōu)化模型

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的工藝與產(chǎn)品質(zhì)量一致性分析,通過知識樣本庫進(jìn)行自學(xué)習(xí),持續(xù)完善工藝規(guī)范。

(3)工藝質(zhì)量耦合判定

工藝質(zhì)量耦合判定主要對合金成分、連鑄坯斷面、加熱爐溫度、開軋溫度、壓下量、輥縫、軋制速度、冷卻流量、熱處理溫度等關(guān)鍵因素進(jìn)行判定。

3.2 基于AI技術(shù)的視覺識別系統(tǒng)

基于AI技術(shù)的視覺系統(tǒng)模型可實(shí)現(xiàn)對鋼板表面質(zhì)量進(jìn)行連續(xù)檢測和判定,對表面缺陷的尺寸、位置、類型和缺陷圖像等信息進(jìn)行視覺識別和分析,表面缺陷檢測率可達(dá)到95%,缺陷識別率可達(dá)到90%,這一技術(shù)的應(yīng)用徹底改變了傳統(tǒng)人工抽檢的方式,也大幅提升了缺陷檢測、識別的精準(zhǔn)度。

3.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能預(yù)報模型

中厚板生產(chǎn)過程中組織演變?yōu)椤昂谙洹睜顟B(tài),這是長期困擾整個行業(yè)的一個技術(shù)難題。此數(shù)學(xué)模型就是通過建立了鋼板生產(chǎn)過程中組織演變數(shù)字映射系統(tǒng),以快速獲得全局域最優(yōu)工藝參數(shù),用于生產(chǎn)過程精準(zhǔn)控制,從而實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品從試錯研發(fā)向精益研發(fā)的巨大轉(zhuǎn)變,大幅提升了產(chǎn)品研發(fā)效率、精確度。數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能預(yù)報模型見圖2。

圖2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能預(yù)報模型Fig.2 Data-driven Performance Prediction Model

3.4 質(zhì)量異常一鍵式追溯與診斷模型

質(zhì)量異常一鍵式追溯與診斷模型對產(chǎn)品質(zhì)量異??蓪?shí)現(xiàn)一鍵式分析與異常診斷,對保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性意義重大。例如,2022年2月初,鲅魚圈鋼鐵分公司厚板部在生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)個別牌號產(chǎn)品的力學(xué)指標(biāo)出現(xiàn)波動,在工藝人員對各工序關(guān)鍵參數(shù)確認(rèn)未發(fā)現(xiàn)異常后,通過質(zhì)量異常一鍵式追溯與診斷模型進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)加熱爐煤氣熱值是影響此性能的關(guān)鍵因子,并計算給出最佳控制范圍。由于高爐休風(fēng)后厚板加熱爐煤氣由高焦混合變成了焦?fàn)t煤氣,熱值同比升高了20%左右,后期將此參數(shù)完善到了質(zhì)量控制方案中,目前這套模型已經(jīng)作為工廠產(chǎn)品質(zhì)量異常分析的重要工具。

3.5 設(shè)備精準(zhǔn)運(yùn)維及故障智能診斷系統(tǒng)

設(shè)備精準(zhǔn)運(yùn)維及故障智能診斷系統(tǒng)模型的作用是通過關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的大數(shù)據(jù)監(jiān)測,對設(shè)備運(yùn)行能力、狀態(tài)及功能精度、薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行分析,確 定故障診斷結(jié)論。遠(yuǎn)程故障智能診斷模型見圖3。

圖3 遠(yuǎn)程故障智能診斷模型Fig.3 Intelligent Remote Fault Diagnosis Model

3.6 維修策略科學(xué)預(yù)測模型

維修策略科學(xué)預(yù)測模型的作用是基于設(shè)備狀態(tài)、功能精度分析以及歷史變化趨勢等數(shù)據(jù)信息,對設(shè)備狀態(tài)的變化趨勢與故障案例進(jìn)行匹配和判斷,為生產(chǎn)線提供設(shè)備智能管理與維修策略的科學(xué)預(yù)測。設(shè)備點(diǎn)檢人員也可以在手機(jī)APP客戶端實(shí)時獲取設(shè)備關(guān)鍵數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)。

4 虛擬仿真工廠

4.1 建立數(shù)字孿生工廠

建立數(shù)字孿生工廠就是在真實(shí)軋鋼的同時,基于豐富的歷史和實(shí)時數(shù)據(jù)、先進(jìn)的算法模型模擬出一個同步虛擬軋鋼的仿真工廠,實(shí)現(xiàn)從實(shí)到虛數(shù)字孿生,從而使基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)運(yùn)行、物料跟蹤、設(shè)備監(jiān)測和能源消耗等清晰可視。

4.2 基于大數(shù)據(jù)的虛擬工廠運(yùn)營

在建立工廠實(shí)時模擬仿真基礎(chǔ)上,開展工序協(xié)同優(yōu)化、仿真模型預(yù)測及客戶服務(wù)價值延伸等可視化運(yùn)營管理模式,工廠管理部門可實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策,客戶可獲取預(yù)測交期?;诖髷?shù)據(jù)虛擬工廠運(yùn)營見圖4。

圖4 基于大數(shù)據(jù)虛擬工廠運(yùn)營Fig.4 Virtual Factory Operation Based on Big Data

5 智慧運(yùn)營集控

經(jīng)過四年來智能工廠建設(shè),完成了預(yù)設(shè)70%的項(xiàng)目,此時需要一個集中展示的平臺。按照“先聚集、后遠(yuǎn)離、云管理”的設(shè)計理念,建設(shè)了一個智能化生產(chǎn)運(yùn)行集控中心,將5500產(chǎn)線、3800產(chǎn)線、熱處理生產(chǎn)線主要操作崗位深度融合。集控中心內(nèi)設(shè)有三套操作臺、一組大屏幕可對生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)高清晰監(jiān)控、生產(chǎn)設(shè)備遠(yuǎn)程操作,還設(shè)有兩個智慧島,可根據(jù)產(chǎn)線生產(chǎn)運(yùn)行、產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備狀態(tài)等大數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果,進(jìn)行科學(xué)分析、診斷和預(yù)警,是目前國內(nèi)中厚板首個跨產(chǎn)線、跨區(qū)域生產(chǎn)運(yùn)行集控中心。同時,增加了取樣機(jī)器人、無人吊車等無人化、少人化項(xiàng)目的投入,部分區(qū)域已實(shí)現(xiàn)了無人化值守。

6 結(jié)語

當(dāng)下建設(shè)智能化工廠可借鑒的經(jīng)驗(yàn)非常少,為了避免走彎路,首先要規(guī)劃好具有前瞻性的未來場景。圍繞目標(biāo)場景,展開工作就會減少無效的投入。鲅魚圈中厚板未來的場景是,積極踐行中厚板智能工廠新模式,努力完成鞍鋼數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級和打造數(shù)字生態(tài),在制造端實(shí)現(xiàn)云管理,由中心計算機(jī)來控制生產(chǎn),改進(jìn)質(zhì)量、指導(dǎo)停機(jī)等。產(chǎn)品端通過數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)工廠與用戶零距離交往,讓用戶實(shí)時了解其所訂購產(chǎn)品的生產(chǎn)狀態(tài),從而不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量與服務(wù)。

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