随着顾客需求的日益提高和市场竞争的日益激烈,企业在战略上越来越侧重于过程质量改进。在工业生产中,设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离,引起质量等级和缺陷损失非常巨大,特别是在工艺流程复杂的制造业,如大型钢铁、汽车、电子等行业,尤其需要“及时发现和预测异常,迅速控制和分析质量异常的原因,进行生产过程改进,稳定生产过程,减少产品质量波动”。质量决策系统(QDS)从质量入手,结合海量产品质量数据,进行全过程质量数据分析,让企业从数据信息中实现质量智能化管理。
目前,我国钢铁企业已经逐步实现生产自动化,管理信息化,随着“工业4.0”概念的提出,企业正逐步向制造智能化迈进。QDS系统通过大数据技术,帮助企业构建“互联网 ”的质量管理平台,提升对产品质量的管控能力,是企业通往智能制造的必经之路。
1质量决策系统(QDS)
上海汇赋科技推出的质量决策系统(QDS),面向于制造企业,基于“互联网 ”理念,紧密结合生产制造领域,通过连接各类生产过程的上下游工序以及同一工序内的各个环节,收集各个环节的数据,形成质量大数据中心,并在此基础上结合专家系统,进行深度数据挖掘、数据分析,最后将分析结果应用于现场,力图成为质量管家。QDS主要分为数据收集、智能分析、智能决策和智能执行四大功能模块。
1.1 数据收集
数据收集是实现QDS系统的关键。在生产过程中会产生大量的工艺数据,从对产品质量有影响的数据入手,利用各种技术实现机器之间的通信,将海量数据通过网络及软件方法自动传送到QDS系统。QDS系统收集来源于与生产过程相关的各个系统数据,并使用HADOOP技术进行海量明细数据的存储,解决了以前数据存储速度慢、实时性低的问题,为之后的质量分析打下强大的数据基础。
1.2质量分析决策
QDS系统通过对影响产品质量的关键输入/输出工艺变量及中间过程进行监控,支持现场质量技术管理人员高效监控、诊断分析和改进生产过程,从而稳定生产过程,减少产品质量波动,最终实现产品质量的持续改进。质量分析系统包括质量报告、质量监控、质量分析、质量评价和质量预警等。
质量报告:从数据中心中读取数据,并以图形、表格的形式显示,实现重点质量报表展示功能,反映业务管理信息。并能以预定义的格式通过Web、Email或文件服务器发布。系统根据质量诊断、质量判定、违规报警等为每个产品出具质量报告。
质量监控:利用统计分析工具,监控生产过程是否处于受控状态,判断过程质量的稳定状态。
质量分析:根据物料走向,进行物料全过程的生产履历追溯。可查看、分析每个关键工序影响质量的关键工艺参数的分布;质量检验特性及判定结果的追溯;各批次生产过程设备运行状态追溯;指定缺陷数据追溯;通过多维度,多角度将用户关注的数据进行整理展现,可任意拖拽,选择数据范围,快速查看360度的质量/产品信息。
质量评价:按照给定的原则对工艺质量指标进行统计分析,做出综合工序能力评价,以便后续工作的改善。
质量预警:过程质量预警是将过程工艺参数纳入到过程质量监控体系,统计关键工艺参数的违规记录、异常原因。
1.3智能决策
QDS系统可以同专家系统结合,将专家系统的模型结果进行实际应用。通过现场收集的实时数据,QDS系统利用专家系统的模型,进行实时决策,将决策结果反馈给现场系统,避免已经发生过的质量问题重复发生。
1.4智能执行
QDS系统分析制定出决策,配合业务系统执行。
上下游沟通:QDS系统收集上游工序的数据,进行分析、决策,并将诊断预警、统计判定等结果传递给下游工序,让下游工序在生产之前得到信息,采取相应的处理措施,避免本工序发生的质量问题继续流入下工序。
质量问题的协同处理:QDS系统将质量问题的处理网络化,针对产生的质量问题,分析判断生成质量报告。在处理的每个环节,QDS系统都会附带上相关的数据信息和图片信息,处理人员只需要确认即可,避免了过去在质量问题的处理中时间、人力资源的耗费。在某钢厂应用该模块以后,质量问题的处理从过去的平均12天缩减到现在的平均3天。
信息互联共享主动推送:QDS利用互联网技术,能够将生产过程中产生的质量预警及信息报告主动推送给各个终端,方便用户随时随地查看质量信息,及时制定决策进行质量控制和管理,推送方式包含了邮件报告、移动应用、短信平台等,真正意义上实现数据信息互联共享。
2 QDS系统的应用
QDS系统通过对影响产品质量的关键输入/输出工艺变量及中间过程进行监控,实现全过程统计控制,保证生产过程稳定受控,支持现场操作人员及质量技术管理人员高效监控、诊断分析和改进生产过程,从而稳定生产过程,减少产品质量波动,最终实现产品质量的持续改进。QDS系统帮助企业及时、准确掌握各工序产品的质量情况,将传统的结果型质量管理模式变为事前预测的过程型质量管理模式,从而有效地降低生产成本、提高产品质量。
2.1全生命周期追溯应用
某集团在制作桑莱斯牌枪式聚氨酯泡沬填缝剂喷雾罐身时发现一长15mm枣核状孔洞,为此,向供应商A钢厂投诉,投诉板包10501045801,规格0.23mm×915mm×1036mm、镀锡量1.1/2.8、调质度MRT-4CA,板状供货。A钢厂接到投诉以后,技术人员通过钢卷型号使用QDS系统,首先查找出钢卷的生产路径——4月30日在酸洗机组生产结束,5月3日在连退机组生产结束,5月4日在电镀锌机组生产结束,5月6日在横切机组生产结束,随后成品出厂。
技术人员查阅了工序参数,QDS系统显示工序参数超标率在接受范围内,各机组的主要过程参数图形显示在画面中,当时生产过程稳定,没有出现大的异常。
技术人员再查阅了空洞检测及跟踪情况,QDS系统跟踪情况如下:
酸轧机组显示:孔洞仪在距离带尾500m处有一孔洞,该孔洞和投诉孔洞位置相符合,由于孔洞横向、纵向发生部位满足孔洞卷在冷轧厂内向下游机组流转的标准AE13004,并且酸轧机组也不能进行钢卷剪切,因此,此卷正常放行至连退机组进行生产。
电镀锡机组显示:针孔仪在此卷电镀锡机组头部395m出现一针孔,与酸轧机组检出的孔洞位置一致,针孔位置满足流转标准,在QDS系统上提示横切机组进行剪切。
横切机组:针孔仪正常投用,同样发生了此针孔,按照操作规程,横切机组应该进行分垛处理。
技术人员又通过QDS系统调阅了横切机组的现场操作及其标准,发现现场操作记录上未出现分垛处理的操作,因此,发生此次问题的原因是横切机组操作人员未按照操作规定对该卷进行分垛处理。
自投产以来,孔洞缺陷一度是影响冷轧产品质量的关键缺陷之一,孔洞发生率在10%以上、最高时超过20%,在此次质量问题的解决过程中,QDS系统起到了一定的作用,也让管理层更加重视QDS系统的应用。后续,厂里通过QDS系统分析孔洞相关数据,统计孔洞大小、面积等反馈热轧工序,为缺陷攻关起到关键的支撑作用;另外每天缩短技术人员1-2h的工作量,大大提高了工作效率。第二年上半年累计孔洞发生率为8.31%,大幅降低。
2.2上下游工序的沟通
QDS系统在上下游的沟通上也发挥着重要的作用,下面以一个案例说明。
在7月1日以来的20多天里,B厂冷轧工序的QDS系统预警了23卷钢卷,这些钢卷有边浪。技术人员通过QDS系统,分析发现因为热卷来料厚度局部波动,导致冷轧轧后产品局部不良,有明显可视边浪,且伴有5-20mm的厚差,不满足产品放行标准,进行机组封闭,全部为出钢记号是DQ0650A1/K1的料。因此,冷轧技术人员把这个问题传递给热轧技术人员,让其来解决厚度局部波动的问题。
热轧技术人员利用QDS系统分析了这些钢卷的重点过程参数,系统预测带钢厚度波动与终轧温度有关系,通过分析发现,带钢厚度波动点与终轧温度的低点位置对应,突变基本发生在带钢头部80m左右位置(较为固定)。然后对冷轧反馈卷中同批次厚度和板型正常卷与封锁卷进行终轧温度低点的统计,板型不良卷对应位置的终轧温度低点都在860℃以下,均值为854℃,而同批次的板型较好卷的终轧温度低点则大多高于860℃,均值为863℃,板型正常卷与不良卷的温度低点有明显差异。
技术人员经过进一步分析发现,带钢头部80m左右位置,折算成中间坯长度对应为头部4m,与F0到除鳞箱的距离较为吻合,认为在F0咬钢时存在一定的速降,此时板坯在除鳞箱内经高压水冲击时间相对较长产生温度低点,是导致轧制力变化及带钢厚度波动的根本原因。根据上述分析,带钢头部均存在不同程度的温度低点,特别是薄规格、高终轧温度的钢种更加明显。通过QDS系统对近段时间薄规格的钢卷进行分析,发现2.0mm规格的SPCC、MR-2-2普遍存在头部厚度波动和温度波动情况。对此,该厂技术部召开了相关会议,研究了针对此质量问题的措施,部分措施如下:跟踪机架间冷却水投用的影响;通过增加F0轧机的超前速度、降低F0负荷来提高F0的咬钢速度,以此减少中间坯在除鳞箱冲击的时间。
采取措施后,冷轧技术人员对后续钢卷边浪问题进行了跟踪,2个月后,此类质量问题没有重复发生。
3智能制造的起点
“工业4.0”是互联网与制造相结合而诞生的生产制造新理念,我国也提出了 “中国制造2025”这一类似的概念,而其核心都是智能化制造。产品质量是企业生产制造的根本,也是实现智能制造的关键。企业对产品质量管控能力的高低决定了企业能否真正踏上“工业4.0”的道路。
QDS系统结合“工业4.0”的理念,从产品质量控制和管理入手,通过对生产过程中各工序环节的质量跟踪和分析预警,结合专家系统进行以质量为中心的全过程控制,减少产线上影响产品质量的人工干预,实现产品的质量智能化管理,为企业智能制造的成功转型打下坚实的基础,让企业站上“工业4.0”的起点。