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浦项提升生产过程智能化程度
信息来源:世界金属导报2021-09-07A02      时间:2021-09-07 00:00:00

光阳厂建成热轧人工智能中心

近期,浦项钢铁公司光阳厂在热轧板生产线上建成“热轧人工智能中心”,将远程开展设备控制的核心操作。该厂将以热轧全工序为起点,对冷轧和涂镀等整个轧制工序引入智能钢厂技术。

热轧人工智能中心是一个远程操作室,基于人工智能、物联网等智能技术的远程控制,可以控制热轧厂设备。即使不去现场,也能远程实时控制设备,有助于实现工作模式的创新。

随着第四次工业革命兴起,加之新冠肺炎疫情的影响,光阳厂热轧部正在加速推进炼铁工艺的数字化转型,决定在汽车板技术中心内新建热轧人工智能中心。为此,热轧部正在逐步推进热轧全工序的智能自动化。

与此同时,光阳厂选定热轧三分厂为智能工厂的示范厂,目前既可以在厂内轧制操作室进行现场操作,又能通过热轧人工智能中心进行远程控制,建立了轧制工艺的双重操作体系。此外,光阳厂还采用了Smart Wave控制技术,利用实时监控影像在精轧工序中检测和控制钢材的形状。

光阳厂热轧部以热轧工序为起点,实现从加热到卷取的热轧全工序的综合监测和远程操控。根据热轧厂智能化及运营经验,光阳厂将在冷轧部、电镀部等轧制全工序实现操作自动化。

借助热轧人工智能中心构建数字双重操作体系,将让热轧操作成为开启未来的起点,有助于实现可持续发展的高科技智能钢厂。同时,浦项通过举办智能技术竞赛,由钢铁厂各部门的工程师分享技术成果和诀窍;通过举办工程技术会议,支持员工分享技术,提升能力;通过构建智能钢厂,致力于成为受尊敬的百年企业。

开发“质量影响因子分析系统”

近期,浦项钢铁开发了“质量影响因子分析系统”,可以快速准确地找出质量缺陷的发生原因,进一步提升质量管理。

在出现产品质量缺陷时,利用作业数据分析质量波动核心原因因子,应对质量缺陷。只有迅速找出导致缺陷的作业条件,才能提前防止缺陷的大量和重复发生,因此分析质量影响因子至关重要。要找出质量影响因子,必须统计分析优良品与次品之间作业变量值(代表作业条件的数据项目)是否存在显著差异,并根据工作经验和知识进行解析。

以往,负责产品质量的质量技术部工程师直接收集作业变量,将收集的数据转化为分析所需的变量形式后,运用多种分析技术,直接找到了质量影响因子。从数据收集、分类到分析、解析,工程师不仅需要投入大量的时间进行质量影响因子分析,而且需要丰富的统计知识和工作经验,因此经验较少的新员工在寻找缺陷原因时遇到了很大的困难。

对此,浦项以制造执行系统MES 3.0(Manuf acturing Execution System 3.0)为基础,统一管理钢厂生产和质量信息的实时数据,构建了“质量影响因子分析系统”,以期提高质量管理效率。

质量影响因子分析系统通过确定质量指标,并推断相关的质量影响因子后,将直接收集两者之间关联性分析所需的数据,并进行自动统计分析,最后将分析结果以邮件形式进行发送。

通过引进该系统,无需手动收集和加工分析重复数据,使处理时间从2小时缩短到30分钟。根据数据类型,自动采用差别化分析技术,缩短了分析时间,能够更迅速地应对质量缺陷。此外,摒弃了依赖个别工程师业务经验的传统方式,分析精度也有所提高。

目前,浦项厂在21个质量指标和487个作业因子的分析中使用了质量影响因子分析系统,提高了质量管理工作的效率和准确性。该厂质量技术部表示,通过引进该系统,可以轻松分析并掌握质量影响因子,今后有望彻底解决固有缺陷的问题。

利用设备故障预知系统提高作业稳定性

近来,浦项钢铁公司在浦项厂利用设备故障预知系统 PRI SM (PRognost i cs and heal th management Initiative f or Smart Maintenance,智能维护预测和健康管理计划)提高作业稳定性,该系统通过自动化逻辑来反映5400多种设备的管理诀窍,主动检测设备异常情况并通知管理人员。该套系统是由浦项厂炼钢设备部自主研发的。

通过将技术知识系统化,实现了更加定量的设备管理,除了预知故障外,还利用1300多个设备传感器对数据进行实时监控,随着功能的不断升级,自动计算出3800多种更换周期,使设备管理更加高效。

自成功开发以来,通过6个月的试运营,目前PRISM已扩大应用于七家碳钢及不锈钢连铸分厂,实现了稳定运营。此外,根据PRISM进行设备管理的结果,已经预防了100多起设备故障。

与此同时,即便发生设备故障时,通过事前预防性维修,也可以减轻维检人员的工作负担。一直以来,设备管理原本依靠员工的技术积累,通过应用PRISM,在浦项和光阳两大钢铁厂都取得了很好的应用效果,在降低潜在故障风险的同时,也提高了安全性,真正构建起人工智能化的维检体系。 (翩跹)

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