对此 ， 浦项以制造执行系统MES 3.0（Manufacturing 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 PRISM （PRognostics and health management Initiative for 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 。
本文摘选自本报2021年第34期A02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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