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多項舉措!浦項提升生產過程智能化程度
發布時間:2021-09-14 15:19 作者:admin 點擊量:
近期,浦項鋼鐵公司光陽廠在熱軋板生產線上建成“熱軋人工智能中心”,將遠程開展設備控制的核心操作。該廠將以熱軋全工序為起點,對冷軋和涂鍍等整個軋制工序引入智能鋼廠技術。
熱軋人工智能中心是一個遠程操作室,基于人工智能、物聯網等智能技術的遠程控制,可以控制熱軋廠設備。即使不去現場,也能遠程實時控制設備,有助于實現工作模式的創新。
隨著第四次工業革命興起,加之新冠肺炎疫情的影響,光陽廠熱軋部正在加速推進煉鐵工藝的數字化轉型,決定在汽車板技術中心內新建熱軋人工智能中心。為此,熱軋部正在逐步推進熱軋全工序的智能自動化。
與此同時,光陽廠選定熱軋三分廠為智能工廠的示范廠,目前既可以在廠內軋制操作室進行現場操作,又能通過熱軋人工智能中心進行遠程控制,建立了軋制工藝的雙重操作體系。此外,光陽廠還采用了Smart Wave控制技術,利用實時監控影像在精軋工序中檢測和控制鋼材的形狀。
光陽廠熱軋部以熱軋工序為起點,實現從加熱到卷取的熱軋全工序的綜合監測和遠程操控。根據熱軋廠智能化及運營經驗,光陽廠將在冷軋部、電鍍部等軋制全工序實現操作自動化。
借助熱軋人工智能中心構建數字雙重操作體系,將讓熱軋操作成為開啟未來的起點,有助于實現可持續發展的高科技智能鋼廠。同時,浦項通過舉辦智能技術競賽,由鋼鐵廠各部門的工程師分享技術成果和訣竅;通過舉辦工程技術會議,支持員工分享技術,提升能力;通過構建智能鋼廠,致力于成為受尊敬的百年企業。
開發“質量影響因子分析系統”
近期,浦項鋼鐵開發了“質量影響因子分析系統”,可以快速準確地找出質量缺陷的發生原因,進一步提升質量管理。
在出現產品質量缺陷時,利用作業數據分析質量波動核心原因因子,應對質量缺陷。只有迅速找出導致缺陷的作業條件,才能提前防止缺陷的大量和重復發生,因此分析質量影響因子至關重要。要找出質量影響因子,必須統計分析優良品與次品之間作業變量值(代表作業條件的數據項目)是否存在顯著差異,并根據工作經驗和知識進行解析。
以往,負責產品質量的質量技術部工程師直接收集作業變量,將收集的數據轉化為分析所需的變量形式后,運用多種分析技術,直接找到了質量影響因子。從數據收集、分類到分析、解析,工程師不僅需要投入大量的時間進行質量影響因子分析,而且需要豐富的統計知識和工作經驗,因此經驗較少的新員工在尋找缺陷原因時遇到了很大的困難。
對此,浦項以制造執行系統MES 3.0(Manufacturing Execution System 3.0)為基礎,統一管理鋼廠生產和質量信息的實時數據,構建了“質量影響因子分析系統”,以期提高質量管理效率。
質量影響因子分析系統通過確定質量指標,并推斷相關的質量影響因子后,將直接收集兩者之間關聯性分析所需的數據,并進行自動統計分析,最后將分析結果以郵件形式進行發送。
通過引進該系統,無需手動收集和加工分析重復數據,使處理時間從2小時縮短到30分鐘。根據數據類型,自動采用差別化分析技術,縮短了分析時間,能夠更迅速地應對質量缺陷。此外,摒棄了依賴個別工程師業務經驗的傳統方式,分析精度也有所提高。
目前,浦項廠在21個質量指標和487個作業因子的分析中使用了質量影響因子分析系統,提高了質量管理工作的效率和準確性。該廠質量技術部表示,通過引進該系統,可以輕松分析并掌握質量影響因子,今后有望徹底解決固有缺陷的問題。
利用設備故障預知系統提高作業穩定性
近來,浦項鋼鐵公司在浦項廠利用設備故障預知系統 PRISM (PRognostics and health management Initiative for Smart Maintenance,智能維護預測和健康管理計劃)提高作業穩定性,該系統通過自動化邏輯來反映5400多種設備的管理訣竅,主動檢測設備異常情況并通知管理人員。該套系統是由浦項廠煉鋼設備部自主研發的。
通過將技術知識系統化,實現了更加定量的設備管理,除了預知故障外,還利用1300多個設備傳感器對數據進行實時監控,隨著功能的不斷升級,自動計算出3800多種更換周期,使設備管理更加高效。
自成功開發以來,通過6個月的試運營,目前PRISM已擴大應用于七家碳鋼及不銹鋼連鑄分廠,實現了穩定運營。此外,根據PRISM進行設備管理的結果,已經預防了100多起設備故障
與此同時,即便發生設備故障時,通過事前預防性維修,也可以減輕維檢人員的工作負擔。一直以來,設備管理原本依靠員工的技術積累,通過應用PRISM,在浦項和光陽兩大鋼鐵廠都取得了很好的應用效果,在降低潛在故障風險的同時,也提高了安全性,真正構建起人工智能化的維檢體系。