游客您好,您还没有登录哦! 免费注册|登录
您的位置:首页  > 编辑推荐新闻  > 正文
全球主要钢企加速应用智能化技术
信息来源:世界金属导报2018-03-06F01      时间:2018-03-18 21:54:20

2018年全球主要钢铁企业计划在钢铁生产、销售全过程中加快智能化技术应用步伐,以进一步提升钢铁产品质量和生产率。

宝钢

2018年是宝钢股份第一轮智慧制造规划执行的第三年,公司将进一步加大投入,推进智慧制造发展进入新阶段。2017年,宝钢股份按照“智能装备、智能工厂、智能互联、IT基础变革”四个方向推进智慧制造并取得显著成效。今年宝钢将继续在既定的四个方向发力,明确了智慧制造主要指标和“全力推进智能制造试点示范任务”等十项重点任务。以“无人化、少人化”为抓手,以点带面、扎实推进;以提升效率为原则,发挥示范引领作用,带动各基地运营优化;以贯彻“多基地管控模式”为动力,支撑多基地“一体化”经营;以大数据、人工智能等技术与钢铁业务结合试点应用为抓手寻求突破。同时,推动新技术与钢铁制造业的结合,开展流程变革策划,由点到面组织实施,促进钢铁运营模式变革;抓试点示范,不断探索,逐步覆盖钢铁制造全流程,形成并推广有效的经验与模式,加速智慧制造进程。

沙钢

沙钢集团早在2011年就启用了“机器换人”计划,目前已经实现机器人自动加渣、机械手自动喷号、机器人快速在线自动测温取样。沙钢计划在未来3-5年内,将采用1000-1500台机器人,分布在重复简单劳动和高温、高粉尘等工况恶劣的岗位,这不仅能减少人力、减轻劳动强度、减少工伤事故,还能大幅提高操作精准度,提高产品品质。

近日,沙钢高端线材全流程智能制造新模式应用项目启动。该项目包括将转炉特钢、开坯修模和棒线车间三个车间的操作完全计算机控制,实现一键炼钢、钢水自动化处理、一键连铸。该项目在沙钢又被细分为87个子项目,目前处于方案设计阶段,计划在2019年建成投产。建成后,不仅将大幅减少人员、改善作业环境,同时还将生产出能填补国内空白的高端线材,进一步提升沙钢的竞争力。

浦项

浦项钢铁公司计划从2018年开始在全公司范围内的高炉、炼钢等各工序全面启动引进人工智能等等先进信息技术的建设规划。今年浦项将根据现场提出的100多项数字化技术改进项目进行集中引进,通过利用先进的人工智能技术,全面建设智能化工厂,避免因人为因素导致的失误或质量不稳定情况的发生,从而提高竞争力。

2017年浦项在镀层工序以及电工钢板生产中易于断带的轧制工序,采用人工智能技术对细微操作进行控制,效果明显。例如,决定镀层厚度的气刀的调整,原来需要根据后序测出的数据反馈进行管理,而采用人工智能技术后,可进行实时管理。另外,钢板上镀层量偏差降低了30%,有力地提升了浦项的钢板制造实力。

浦项将信息技术成果向全公司渗透的同时,从2017年秋季起在全公司各现场采集了100项以上被认为采用人工智能或物联网将对现场产生影响的提案。该公司认为,智能工厂发挥效果,不仅是技术人员,还需要现场的协作配合,因此采取了获取现场助力的形式。浦项认为,今后在充分考虑经济性的同时,除利用以往积累的数据外,还要安装新的传感器,进一步采集数据,进行大数据分析,根据反馈情况进行调整,实现高炉作业自动化等。

JFE钢铁

为加速信息技术的灵活应用,JFE钢铁于2017年10月成立了数据科学项目部,意在将包括炼铁、炼焦、炼钢、轧钢等各领域、各部门的技术研发人员形成合力。数据科学项目部的主要业务包括:确定、推进利用DS(数据科学)的技术开发战略;开展各生产厂和加工厂的设备、工艺、操作、安全、环境防灾等相关的DS技术开发和实用化;相关软硬件的研发和实用化;DS应用所需的基础装备等,并在技术层面上进行

上接封1版

模型试验、数理优化、自动统计处理、模拟、传感器数据通讯以及计算机执行机构等。目前数据科学项目部的研发费用为几亿日元,到4月份开始的新中期经营计划实施后,费用预计将增加到几十亿日元。

此前,JFE已经在西日本制铁所仓敷地区的冷轧工序实施利用人工智能进行设备维护,现已基本达成目标,2018财年,将在全公司范围内进行推广。在生产厂的上游工序,将对高炉煤气等的成分分析与包括员工经验在内的操作技术等数据相结合,构筑新的模型;对高炉、烧结矿、焦炭水分等逐渐变化的原料数据进行分析的同时,对出铁后的铁水、渣等进行成分分析,助力作业人员判断的支撑系统等项目。进一步在全区域实施信息共享,并推广到全公司的原料采购、物流等领域。

在设备方面,实行设备状态监测。连铸、热轧等的设备结构复杂,如果能增加设备维护所需要的如液压、震动等点检的相关数据,通过分析其与标准模型的不同情况,可进行设备诊断。在品质设计中通过利用人工智能对以往的数据进行分析,还可实现技能、技术的传承。在物流领域中,通过将复杂的厂内物流可视化并进行状态监测,就可以实现车辆、物流设施调度的最优化管理。

JFE认为,加速数据科学的应用,需要数据科学的专门人才。不仅需要从事系统开发和数据分析的专业人员,还需要增加可对现状提出改进方案、对现有数据进行分析的技术人员。JFE钢铁计划完善内部教育制度,与集团下属的具有信息技术相关经验的公司开展更为密切的合作。(孟群 张京萍)

分享到:

还没有评论,快来抢沙发!

关于我们                会员服务       版权声明       网站地图

友情链接:    国家科技图书文献中心     燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心     北京科技大学高效轧制国家工程研究中心     东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室     中国金属学会     中国钢铁工业协会     钢铁标准网     冶金信息网     冶金工业信息标准研究院    

本网站所有内容均属世界金属导报社所有,未经《世界金属导报》书面授权,请勿以任何方式转载,否则即为侵权。
地址:(中国)北京市东城区灯市口大街74号(邮编:100730)
京ICP备11022607号-15 Copyright ? 2004-2021 by www.worldmetals.com.cn.www.worldmetals.cn. all rights reserved