钢铁行业智能化转型专题之四
基于工业互联的钢铁全流程质量管控系统
专题协办：达涅利冶金设备（中国）有限公司
山东钢铁股份有限公司莱芜分公司炼钢厂投产于1984年 ， 具备年产850万吨钢的能力 。 近年来 ， 该厂紧盯智能制造前沿技术 ， 加快智能化升级步伐 ， 取得显著成效 ， 为推动企业高质量发展提供了有力保障 。 其中 ， 120吨转炉智能出钢、基于激光烟气分析的智能炼钢等技术达到世界先进水平 ， 智能精炼填补国内空白 ， 为国内钢铁企业推进智能制造提供了有益借鉴 。
顶层设计系统化
该厂清晰地认识到 ， 大力发展智能制造 ， 建设智能工厂是大势所趋 。 该厂先后制定了《智能制造五年规划》、《智能制造示范产线实施方案》 ， 稳步推进智能工厂建设 ， 见图1 。
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图1 炼钢厂智能化建设推进历程
在整体推进过程中 ， 该厂也发现了几个比较突出的问题：一是工序间基础智能水平参差不齐 ， 数据信息可靠度低 ， 信息孤岛现象严重 ， 未形成全链条一体化管控；二是受炼钢工序工艺流程复杂、工序间参数变化大以及数据信息多源异构等因素影响 ， 贯穿于全流程的智能制造实施难度大；三是“平台化、生态化”能力建设不足 ， 大数据分析、智能决策等与智能制造还有较大差距 。 为此 ， 该厂在各个工序择点突破的基础上 ， 着力推进“炼钢-精炼-连铸”智能制造示范产线建设 ， 该项目也被纳入山东省智能制造示范项目 。
自2020年以来 ， 该厂在集合众智、集采众长的基础上 ， 制定了《“智慧炼钢”创建纲要》 ， 主要是通过“三路并进”打造智慧钢厂 。 一是坚持以人为本的文化体系 ， 就是把智慧理念融入到企业文化 ， 最终形成以先进的企业文化促进全员思维转变 ， 推动智慧车间、智慧工序、智慧钢厂全面发展；二是坚持集约智能的生产体系 ， 就是在所有生产环节中 ， 综合运用5G、工业机器人等前沿技术 ， 对日常生产经营的所有活动和需求 ， 进行智慧感知、互联、处理和协调；三是坚持科学高效的管理体系 ， 就是将管理实际需求与先进技术充分结合 ， 确保业务流程更加规范、便捷、高效 ， 逐步实现管理业务自决策自执行 。
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过程控制智能化
该厂致力于推进新旧动能转换 ， 推进信息化、人工智能、大数据、物联网等先进技术在钢铁制造现场的融合落地 ， 形成“智能+协同”生产制造模式 ， 切实将“人、机、料、法、环”多维度连接起来 ， 使上下道工序生产均衡高效、外部订单与内部生产无缝衔接 。
智能精炼方面 ， 该厂设计了“钢包全程吹氩自动对接、钢包自动加盖、数据自动测量”等工艺技术 ， 为精炼工序创造条件 。 构建了精炼智能化冶金控制模型 ， 包括温度预报模型、合金加料模型、成分预报模型、造渣模型、底吹氩模型等 ， 全程吹氩测温取样机器人自动作业 ， 确保了精炼工序的成分、温度合格率达到99%以上 。
在智能连铸方面 ， 该厂通过基础自动化应用、过程智能化控制管理 ， 在各环节进行密集的集成与整合 。 开发了一系列关键技术 ， 包括结晶器专家预报系统、倒角结晶器、三次冷却、角部钝化、智能机器人应用等技术 。 目前 ， 正在推进无人连铸平台项目 ， 目的是实现钢包水口液压缸拆装、中间包测温、取样、定氢、烧氧、覆盖剂投放、结晶器保护渣投放等操作的自动化控制 。
管理协同智慧化
为了实现管理协同智慧化 ， 该厂自主开发了“炼钢厂精益运营管控系统” ， 为生产调度、质量管理、设备及能源管理提供统一的数字化服务 。 在原来各专业模块化管理的基础上 ， 重点对各工序的数据源进行了规范与统一 ， 保持数据的唯一性和规范性 ， 最终形成企业标准数据资源、单一数据资源 ， 保证互联互通 。 然后根据专业需求进行能力层与应用层的开发 ， 对数据深度分析、综合利用 ， 科学决策 ， 支撑各项业务不断持续优化 。
一是建立智慧办公系统 。 它融合了数据中心、报表管理、公文审批、物流管理等多方面功能 ， 具有集成化、个性化、流程化的特征 。
二是建立安全管控信息系统 。 它涵盖了“基础管理、安全教育、隐患排查、应急管理、风险管控、职业卫生、现场5S”等专业管理模块 ， 做到了客观评估并预警安全风险、隐患排查在线统计分析等 。
三是建立智能排产管理系统 。 通过对实际生产数据进行分析 ， 开发基于“规则+算法”的智能排产系统 ， 实现生产作业计划的自动编制 ， 优化了分钢种最佳工艺路径 ， 促进炼钢产能释放 ， 降低过程能源损失 。
四是建立内部市场化信息管控系统 。 先后建立“价格、预算、计量、核算、考核”五大体系 ， 将市场交易的竞争和风险机制引入内部管理 。 形成了厂级、车间级、班组级、个人四级市场主体 ， 每个市场主体根据标准成本 ， 核算出每炉次的成本盈亏情况 ， 最后根据作业人员的不同角色 ， 进行利润提取 ， 利润每班叠加 ， 纳入考核系统 ， 实现了指标货币化管理、薪酬自动计算与分配 。 打造出一套具有炼钢特色的“一键式”绩效管理系统 ， 实现薪酬的自动计算与分配 。
五是建立质量跟踪专家判定系统 ， 对生产过程中影响钢水、铸坯质量的参数和异常事件进行跟踪 ， 确定各种异常对铸坯的影响程度和相应的处置办法 ， 形成动态决策 ， 提高质量管理追溯性和规范性 。
六是建立设备运行综合管理系统 ， 对设备点检、润滑、检修、故障、备件等五大模块进行融合 ， 实现设备状态的预知、预控、预测、预评 ， 达到设备管理的有效性、经济性和科学性 。
七是建立能源信息管理系统 ， 它包括高精度能源计量、能耗监测预警及分析、历史数据查询等功能 ， 形成能源生态内外感知、精准控制 ， 确保了能源的有效利用 。
智能化产线建设降低了职工劳动强度 ， 也促进了各项指标实现新突破 。 转炉碳温双命中率＞90% ， 智能炼钢比例＞96% ， 智能出钢成功率＞85% 。 其他指标如转炉石灰消耗、工序能耗等也有明显改善 。
经过十余年的智能化产线建设 ， 该厂也深刻认识到 ， 一是必须夯实基础：原料条件稳定性、设备计量精度、数据准确性是生产过程智能化的基础 ， 必须做到精料供应、精准计量、精确数据；二是必须做到强化管理：智能工厂建设不仅是技术层面的开发 ， 更多的是管理能力的延伸 ， 要通过持续的精益管理 ， 保证整个系统的性能最优；三是必须做到内外结合：完全依赖外部资源进行整体嫁接 ， 难以实现自身的良好运用 ， 建设过程需要以自身特点开展自我创新及合作实践；四是逐步推动人机互动：繁重、重复且需要及时反馈的工作交由机器完成 ， 而人可以集中精力进行更具创新的工作；五是做到兼容并进：智能制造并非对原信息系统的完全否定 ， 而是通过数据标准的整合与统一 ， 做到系统的完善和兼容 ， 实现数据的互联和共享；六是追求共享协同：智能制造不是单一工序的建设目标 ， 铁钢轧共同发力、一体运行才能发挥更大作用；七是笃行久久为功：智能工厂不可一蹴而就 ， 领导者的定力和毅力是关键 。 （何进 韩圣鹏）
本文摘选自本报2021年第8期B06部分内容 ， 若要详细了解更多相关行业和技术信息 ， 请关注本报纸质报纸每期A版和B版内容 ， 或者登陆本报手机APP客户端 ， 或者本报网站新址：http://www.worldmetals.com.cn/电子报阅读全文 。 转载请注明出处 。
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