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    科技新進展:首鋼京唐熱軋數字化智能制造系統

    發布時間:2022/05/07

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    一、研究的背景與問題

    隨著新一代信息技術的不斷突破和智能化向制造業的加速滲透,我國冶金企業已全面進入綠色與智能制造的新階段。2021年,國家“十四五”發展規劃明確提出了產業數字化發展要求,同年4月,中國鋼鐵工業協會組織成立了鋼鐵智能制造聯盟,引領和規范鋼鐵企業數字化轉型發展。鋼鐵企業的數字化轉型已不是選修課,而是助推企業高質量發展的必由之路。

    熱軋生產過程是鋼鐵全流程承前啟后的重要工序,也是企業建設“云-邊-端”高效協同管控體系的關鍵,熱軋數字化智能制造系統對推進“鐵鋼軋”全流程高質量智能工廠建設具有重要意義。針對當前普遍存在多源異構數據融合與追溯難閉環、生產過程控制與質量溯源非協同、面向多目標決策的精益化管控不精細等痛點問題,具體體現在:

    1、現場數據體量龐大、數據殘缺和無效項過多,缺乏相應的大數據平臺對數據進行統一且有效的采集、清洗、歸集和存儲。傳統的離線存儲方式需要大量物理硬盤,殘缺數據無法實時還原及重現,并且數據安全性無法得到保證;

    2、現場數據歸集多采用時間維度,相應的數據時空轉換技術不成熟,難以滿足實物質量分析和溯源過程中使用空間維度數據的需求;

    3、產品質量異常,無法實現精準定位溯源,控制系統L1/L2大多由第三方承建,底層模型黑箱瓶頸難以突破;監控預警場景定制化差異需求大,關鍵參數零散分布于不同系統導致現有技術無法統計全流程工藝設備狀態;

    4、設備運維停留在傳統的人工點檢+周期更換模式,重點設備監控停留在耳聽眼看的階段,一些先進的設備測振、測溫、圖像識別技術未能得到應用;復雜設備系統依靠單一的儀表閾值進行報警,缺乏劣化趨勢和狀態的模型判斷;

    5、軋線、磨輥間、鋼卷庫、質檢等生產單元自動化程度低,存在著大量可用智能裝備代替的人工操作,如加熱爐板坯核對、鋼卷質量判定等,工作效率低、操作失誤多;

    6、安全、環保、消防各模塊分散管理,設備系統多,系統集控技術落后,后臺監控人員多,緊急狀態下人員協同慢;

    7、能源和成本統計方法簡單、粗放,部分能源點統計未能實現自動采集,能源消耗靠簡單的系數來進行標準成本的分攤,成本統計無法精確到卷、班組、區域;

    8、鋼卷入庫、下線、裝車、作業無自動計劃,物流無自動優化,作業流程無信息化跟蹤,操作人員多、效率低下;

    9、生產管理、質量管理、設備管理、成本管理、KPI指標管理和安全管理等各個維度的數據不同域,無法跨域聯合分析,需人工拷貝、合并、分析。

    因此,亟需匯聚車間級全流程數據,涵蓋軋輥間、設備運維、能源環保、消防安全、運營管理及智慧決策開發需求,支撐主軋線及公輔等生產作業單元智能協同管控,建立基于精益化管理的熱軋數字化智能制造系統。

    二、解決問題的思路與技術方案

    基于上述背景,本成果依托首鋼京唐1580mm和2250mm兩條熱軋產線,以“數據敏捷共享、應用高效協同、可移植推廣”為指引,以“數據下沉、分層設計、標準化”為導向,覆蓋熱軋全流程、全量數據與全專業應用,建設涵蓋數據數據平臺和業務應用的熱軋智能車間,整體功能架構如圖1所示。

    圖1熱軋智能車間整體功能架構

    車間級工業互聯網平臺向下聯動各工序、多物理空間的設備及系統,整合全量數據采集、壓扁、處理、存儲等關鍵技術,數據涵蓋主軋線、鋼卷庫、磨輥間、供水、供電、介質泵站;向上為質量智能管控、設備智能運維、機器人/智能視覺裝備應用、環保/安全/消防智能監控、能源成本智能管控、無人庫區/智能物流等業務提供數據共享服務,實現監控、診斷、分析、溯源、優化等全生命周期智能化建設,提升生產制造效率、設備運行效率和質量經濟效益,降低產品能耗和勞動強度。

    本成果熱軋智能車間整體技術架構具有如下特點:①邊緣側數據匯聚;②邊緣側數據應用具有成本低、效率高的優勢;③邊緣側數據應用易與控制系統協同,質量管控利于落地;④在企業整體業務架構中,形成了“中臺業務架構”,與跨工序工廠級的質量、設備、能源等一體化管控平臺形成了高效的邊-云協同模式,利于全局資源的優化配置;⑤邊緣側全量數據平臺支撐了工藝、設備、生產、質量、能源等更多維度的數據挖掘和系統優化。

    熱軋智能車間整體架構主要包含基于工業互聯網的大數據平臺架構設計、數據的采集與大數據平臺接入、數倉建設與數據治理、應用場景開發四個核心部分。

    1、基于工業互聯網的大數據平臺架構設計

    基于項目現場實際情況和自有技術群,深度構建基于多維技術協同的工業互聯網體系,整合多協議轉換、設備協議統一接入以及大數據統一存儲等復雜關鍵技術,縱向聯動L0-L4級數據,橫向聯動各工序、多物理空間的設備及系統,實現全面細粒度管控要求。

    通過研發多協議轉換技術體系,集成常用協議諸如TCP/IP、OPC、MQTT和多種JDBC到一個功能模塊中;研發設備協議統一管理體系,兼并融合了現場設備和機組所用軟件常用SDK和接口,為軟件與多協議轉換模塊中的協議建立映射關系;研發數據通信統一設計體系,為現場設備和機組所用軟件、設備協議統一管理功能模塊、多協議轉換功能模塊構建統一的數據通信結構和網絡拓撲。

    2、數據的采集與大數據平臺接入

    基于開源消息中間件Kafka進行重構開發,優化了原有Kafka能力,與此同時引入流計算、分布式計算及批處理等多框架,實現對數據的高效接入、清洗、存儲與應用等功能;使用自研優化的Kafka集群接入高頻高吞吐量數據,經過幾輪迭代和優化,達到以10ms頻率接入“10萬+”一級點位數據。而對于低頻的關系型數據,根據數據適配的數據結構,通過協議轉換模塊抽取到數據后,寫入到集群對應的Mysql、Postgres等數據庫中。

    3、數倉建設與數據治理

    在數倉建設方面,引入差值存儲、異構存儲和比對存儲的不同存儲方式來進行優化存儲體量和邏輯,在保證可以快速檢索數據的前提下,實現最小體量的存儲,做到絕不浪費“1KB”資源。圍繞數據狀況、數據使用邏輯、數據來源判定與梳理等多個維度,設計血緣網絡拓撲、數據治理邏輯與規則等,通過對數據血緣的細粒度劃分建設數倉。

    在數據治理層面,結合大數據Lambda和Kappa數據處理架構,基于熱軋數據和業務特性,構建針對不同維度數據進行快速處理和出入庫處理操作的處理流程。

    4、應用場景開發

    (1)質量智能管控。通過深度解析過程控制底層機理模型,形成執行層閉環管控,實現工序內部窗口或工序間的定制化智能輔助決策;通過基于規則引擎的制造過程工藝質量多變量在線監控與預警,實現全工序生產關鍵參數的異常監控與實時報警;建立面向生產穩定性和質量高精度提升的優化集群工具和一鍵式解決方案,實現多工序耦合質量綜合評價。

    (2)設備智能運維。關鍵設備在線狀態監測與預警技術:包含主電機多維監測預警技術、關鍵設備在線振動監測預警技術等。通過異常狀態的實時智能報警技術,提高設備運維人員對設備狀態的感知能力,實現在線監測、工況評估、數字評價和故障診斷。

    傳感器故障智能診斷技術:包含關鍵傳感器校驗技術、伺服閥故障預判技術等。圍繞現場傳感器、執行元件開展數字化賦能研發,深究設備動作原理,分類制定故障預判規則,逐步形成設備故障智能診斷技術。

    (3)機器人、智能視覺裝備應用。面向場景的深度學習和機器視覺算法模型技術:通過不斷訓練迭代模型,最終形成工業場景下高識別率、可用的算法模型。

    各類智能裝備檢測技術:如板坯號自動識別技術,板坯尺寸、中間坯扣翹頭、鋼卷邊部缺陷等智能檢測技術、曲線和視頻同步回放技術等。

    (4)能源和成本智能管控。能耗輥耗監控與自動評價技術:包括精細化能源管理、分區域管控、工藝和控制節能系統,實現單板坯能耗歸集量化,能源管理細化到每一卷帶鋼、每一個設備、每一個區域和子系統。

    基于低輥耗的磨輥間作業模式:實現智能供輥、配輥、排產、探傷跟蹤、軸承座維護,打破了傳統的人工計時跟蹤的控制模式;實現磨輥車間的全流程數據可視化、跟蹤、分析、預測功能,覆蓋車間軋輥、軸承座組件、砂輪及工藝技術規則。

    (5)環保/安全/消防智能監控。環保/安全/消防設備集控技術:加熱爐煙氣檢測系統、廠區煤氣監測系統、電氣室和電纜隧道監控系統統一集控,監控人員得到優化。

    重點場所無人化點巡檢技術:通過無線網絡將各主電室電氣設備運行溫濕度進行遠程監控,實現廠區基于環境、整體洞悉安全風險的敏捷態勢感知。

    電纜頭溫度感知監測預警技術:通過電纜頭工作溫度的升降變化反映電力設施的運行狀態和物理特征的變化,及時發現電纜頭處溫度變化狀態。

    (6)數據報表智能分析。生產綜合報表一鍵式分析技術:實現囊括生產、質量、設備、成本、指標和安全管理等各個維度的報表一鍵分析。

    (7)無人庫區和智能物流。智能入庫系統:根據產出鋼卷流向、質量判定情況、庫內各跨區功能以及庫區空跺位數量,實現產出鋼卷自動分配庫區、自動分配垛位,以滿足后續鋼卷處置要求,減少了無效倒運、高效周轉的要求。

    智能發運系統:根據庫內待轉庫計劃和交貨期先后順序,開發鋼卷智能發運系統,實現發貨計劃單系統自動生成,物流系統根據計劃單派車,做到運力與計劃的動態匹配。

    車輛動態管控系統:針對裝車發運自動化程度低、等待浪費的情況,實現系統自動分配庫區和運輸車輛的實時管控,形成運輸計劃和實績的閉環管理,支撐了運輸車輛的全流程數據分析。

    三、主要創新性成果

    該項目經過3年多的技術攻關,取得重要科技創新如下:

    1、研究并建立了基于工業互聯網的開源重構數據壓扁體系,首創數據下沉的邊緣側大數據協同管控平臺,攻克了熱軋實時、海量、高頻、異構數據和多接口協議復雜的難點,首次提出面向數據血緣關系可溯源治理的資產大盤可視化技術,解決了L0-L4海量數據多層次、多維度、多模態等難以融合的問題,實現了熱軋生產過程質量診斷、設備預警、生產過程的協同控制。

    2、研發了熱軋板形、溫度、幾何尺寸、表面質量等過程診斷的機理模型集群,通過數據平臺形成在線閉環自適應,拓寬拓深了當前質量管控的維度與深度,實現了面向生產過程智能化的閉環控制,建立了在線監控、預警、評級、診斷與優化的質量閉環管控系統。

    3、研究并建立了基于全量數據下沉的多業務協同創新高效管控體系,實現了生產、設備、能源、安全、環保、成本等多目標近端側的協同優化,有力支撐“云-邊-端”一體化協同管控。

    四、應用情況與效果

    首鋼京唐熱軋數字化智能制造系統由首鋼集團有限公司、北京首鋼自動化信息技術有限公司和首鋼京唐鋼鐵聯合有限責任公司提出,并于2020年7月在京唐熱軋1580mm和2250mm兩條產線上線,現場應用如圖2所示?;跇I務主體、技術中臺架構以及多源異構數采方案的“首鋼京唐熱軋數字化智能制造”項目經歷了需求調研、藍圖設計、平臺設計、開發測試、數據收集、用戶測試、人員培訓、上線準備等階段,已經成為京唐熱軋智慧管控和技術人員產品開發、工藝研究必不可少的重要工具。中國鋼鐵工業協會組織科技成果鑒定,專家組一致認為“該項成果總體技術達到國際先進水平”。

    圖2 熱軋數字化智能制造系統應用

    熱軋數字化智能制造系統大幅提升了產品質量穩定性,提高了企業的技術創新能力,形成了標準化、模塊化、可移植的數字化工廠構架,可以通過對生產全流程的分析提升資源使用率,并在其它產線推廣和應用,提升上下游產業的經濟效益。項目的成功落地,帶動京唐熱軋車間節約人力成本20%,設備故停時間下降3%,生產效率提升10%以上,整體運營成本下降5%-10%。

    該項目成果支撐了工信部“建設圍繞鋼鐵行業的智能制造標準試驗驗證公共服務平臺”建設任務,負責智能工廠平臺落地和驗證;入選工信部工業互聯網領航應用案例;同時被中國計算機學會評為優秀解決方案。項目主持制定行標3項和團標2項,獲得授權發明專利6項、實用新型專利2項,軟件著作權24項,發表論文8篇。通過自主研發標準化、模塊化、可移植的車間級智能制造系統,支撐跨車間工序的持續集成,促進冶金和其它流程制造企業的智能化建設,推廣應用前景廣闊。


    信息來源:首鋼集團有限公司、北京首鋼自動化信息技術有限公司、首鋼京唐鋼鐵聯合有限責任公司


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