传统钢铁生产管理难,数字化打造“智慧钢厂”

我国钢铁行业发展正在承受内外双重压力,钢企变革转型不得不行。2020年9月,我国提出二氧化碳排放力争2030年碳达峰、2060年碳中和的目标,而钢铁正是排碳量最高的制造行业,随着第一个目标期限逼近,留给我们的时间不多了。

在肩负巨大减碳压力的同时,还需警惕能源危机,全球能源储备就像一把达摩克里斯之剑,始终悬在钢企头顶,如近期的乌克兰局势问题,虽然国际能源署(IEA)表示暂时还不清楚其对全球能源市场的影响,但要做好应对的准备。当开源走进死胡同,节流就是唯一的出路。

要想提高能源利用效率,就需改变钢铁生产方式,但传统钢铁制造本身也是有苦说不出。生产工艺复杂,各类信息分散,管理难度大;生产工艺模型全凭经验,没有经过数据分析后统一标准,实际生产数据未能有效利用;设备多,一线员工手动操控、维护,工作环境高风险,安全得不到保障……这些都成为制约钢企转型的重要因素。

面对这些痛点,一众钢企迫切地寻求破解之法。但罗马并非一日建成的,他们首先希望的,是有一套系统能够配合铁区、轧钢生产线基础自动化,实现生产现场的自动数据采集、实时监控及管理,并与其他自动化、信息化、智能化系统及机电一体化之间,能够数据交互和共享。群硕作为企业数字化服务行业的老手,迅速捕捉到这些需求,尝试将5G、物联网、大数据等与传统生产工艺相结合,实现“知-控-管-优”的闭环管理,助力数据价值释放,数据驱动生产和运营,支撑高效炼铁的低成本运行,智能化、大数据技术带动行业转型升级。

保证人员安全的第一步,是将一线工作者从危险的锻造环境里分离出来,同时又需确保生产环节不出差错,让工程师能够远程操控、实时监控,“一图知现场,一键达现场”,这就是群硕对于钢铁制造业数字化构想的开端。首先,建立仿真模拟-过程模型-大数据挖掘-反馈控制的技术架构,对能源消耗、生产质量、设备状况等实时监控、动态分析;通过数据挖掘、模型分析,助力生产流程优化,数值超标时自动预警,让现场人员远离危险,提高人效;对生产运行进行智能感知、智能预警、辅助决策。

海量数据采集与存储

钢铁的生产过程,涉及冶炼、轧钢等多重加工工艺,通过表面观察很难控制程序,以往都是通过试验来积累经验,这种方式直到计算检测技术成熟才被优化。但是信息技术起作用是基于在各阶段收集的数据,这些技术针对不同的控制对象,往往没有采取统一的数据标准,这就导致数据孤岛严重。群硕的工业互联网平台,对百万级工业数据,毫秒级实时、持久性接收,接收后进行清洗分类,通过数据缓存模块实现数据集的分布式存储和快速访问,具备高可用性及容灾能力,保障生产的安全,存储空间无限水平扩展,将数据的价值从工控单元,延展到业务输出。

数据智能分析,多重图表展示

群硕将钢铁生产的关键指数,在工业互联网平台内置成常用图表,主要包括如下内容:

  • 日常操作:日产值、燃料比、熟料比、煤气利用率、装料制度、送风制度、冷却制度等;
  • 日报、月报汇总:原燃料消耗、出渣铁及煤气成分、技术经济指标及操作参数等;
  • 产线设备状态、工作记录、故障记录 ;
  • 人员排班记录;
  • ……
    传统钢铁生产管理难,数字化打造“智慧钢厂”_第1张图片

海量数据虽然已经在上一环节分级分类存储,但如果不运用智能分析,也是很难用于业务输出的。群硕预设了多种经典分析算法,支持自主选择时间区间,画面灵活配置,通过拖拽即可实现不同样式的展示,高度可适配大屏尺寸与分辨率,色彩灵活搭配现场环境,来自定义配置图表。

生产线实时监控、自动预警

自动化生产不意味着生产线可以完全脱离人,员工更多地参与到设备检查、异常情况排除等工作中,工厂的数字化是在自动化的基础上进一步保证生产高效运行、员工人身安全。工业互联网平台支持对生产线实时状态的可视化集中监控,总览生产线监控、设备实时参数、运行状况等,生产实绩实时上传。设计“规则推理引擎”+“工作流引擎”,根据实时感知数据自诊断,工艺参数超过设定时多等级预警,如加热炉煤气超标预警、汽包压力超标预警、轧机减速机过负荷预警,预警无响应时跨级上报、自动报警,严格保障生产现场安全。

在钢铁行业前进至前狼后虎的窘迫之境,群硕以一家软件开发公司的身份,走近了,成为钢铁工程企业的同行者,主动分担推进绿色化、智能化的责任,实现了钢企百万点数据采集和分布式存储,稳定性达到7 x 24小时不间断运行,从传统“局部工序集中的控制”升级为“集中一体化操控中心”,实现无边际生产协同的管理创新,帮助生产工艺分析从“漫长的数据逐一收集、归并、分析对比验证”,升级为“一键获取各种数据源、图形化对比、多数学模型匹配分析”,为工艺专家提供快捷、便利的数据挖掘分析利器,提高了整个工艺调优的效率,引领钢铁行业转型升级。

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