首钢智造的理论探索与实践

作者:北京首钢自动化信息技术有限公司,混合流程工业自动化系统及装备技术国家重点实验室首钢分实验室 钱宏智,郭雨春,胡丕俊

摘要:通过回顾首钢发展历史及在搬迁调整过程中工业化与信息化的深度融合发展历程,介绍了两化深度融合对新首钢、新工艺与新技术的支撑。通过分析新的发展时期,钢铁企业面临的问题,开展了首钢智能制造的理论探索与实践,并提出了对三点热点问题的冷静思考。

关键词:两化融合;智能制造;大数据分析;技术应用;创新驱动

1 引言

自中华人民共和国成立至20世纪末,首钢逐渐从手工作业发展到电气化时代,再到自动化加初级信息化时代,完成了从工业1.0到工业3.0的跨越[1]。

1958年石景山钢铁厂更名为石景山钢铁公司。1964年建成中国第一座顶底复吹转炉和全球第一家高炉喷煤装置,结束了有铁无钢的历史。1972年建成容积为1200立方米的4号高炉,提高了炼铁机械化与自动化水平。1978年后,首钢率先实现承包制,成为经济体制改革试点。1984年建成三级计算机网络系统,公司生产经营管理其中包括财务、计划等10个专业系统全部实现了计算机化,使全公司580多项管理业务应用了计算机。初步实现了信息资源共享和办公自动化。20世纪九十年代,首钢开始了第二波次的自动化信息化建设新阶段。引进了IBM ES/9000及AS/400计算机,取代了旧的计算机系统,分别配置于总公司及北钢、特钢、矿山等各个子公司,并成功实现了远程联网。首钢公司级新计算机管理信息系统,采用客户端/服务器体系架构以及集中分布式相结合的网络拓扑方式,将总公司和各个子公司实现了网络连接。

21世纪以来,首钢的发展面临着搬迁调整的历史重任。首钢钢铁主业的搬迁调整有两个主要特点:一是钢铁产业的产品结构调整,由以长材生产为主向以高端板材生产为主转变;二是钢铁产业的地域布局调整,由集中在北京石景山地区向北京顺义及河北多地域转移。与此相适应的管理模式也发生了明显的变化:一是对高端钢铁产品生产经营的管理;二是集团对“一业多地”多法人公司的管理。这些变化对首钢自动化、信息化建设提出了新的要求。

2 两化融合对新首钢、新工艺、新产品的支撑

2.1 新首钢新格局

首钢在搬迁过程中,实现装备与工艺的升级,采用新一代钢铁流程工艺技术及装备。通过不断实践与完善,单元技术成熟先进,界面技术高效可靠,全流程高水平系统集成优势正在显现。为实现高效率、低成本、低能耗、绿色环保的生产高品质钢材产品的目标奠定了基础。按中国钢铁协会钢材品种统计分类总计23类,首钢产品覆盖20类。如表1所示。     

2.2 两化融合战略

在首钢“一业多地”的大格局下,结合时代特点与新技术发展趋势,首钢制定了明确的两化融合战略——以业务需求为导向,坚持战略引领、创新驱动、整体优化、持续完善的两化融合方针,以全流程应用紧密集成,全流程业务协同高效为两化融合目标。坚持自主创新、集成创新,不断推进数据、技术、业务流程、组织机构的互动创新和持续优化,推进两化深度融合,打造公司新型能力,提升公司核心竞争力。

首钢智造的理论探索与实践

表1 首钢产品结构表

2.3 具体工作

首钢钢铁业的信息化与自动化按照典型的五级架构体系进行建设,用以支撑生产管理的全部业务,通过覆盖产品制造全流程的物流、工作流、资金流与信息流的集成融合,促进企业管理创新、提升企业运营的质量和效益。系统架构如图1所示。

首钢智造的理论探索与实践

图1 钢铁业五级系统架构

自动化固化工艺、优化控制。首钢集团在搬迁建厂的同时,同步设计建设了覆盖全流程的自动化、信息化系统,各产线基础自动化覆盖率达100%,生产工艺数据自动数采率达95%以上,自控投用率达95%以上,各工序自动化固化工艺实现对工艺设备的精准、优化控制、按照MES系统的生产指令,完成生产任务。

信息化固化管理、优化流程。在两化融合管理体系的支撑下,在制造执行系统和企业资源计划系统的高效集成下,建立订单管理、生产计划与调度等优化模型,支持企业模型化智能分析决策、企业资源配置的优化、生产过程的精细化管理、成本和质量的动态跟踪、原材料和产成品配送的供应链管理优化,支撑精益制造、敏捷制造、综合集成制造等生产模式的创新。

生产过程实现一体化质量管控。按照质量一体化设计理念,质量管理体系架构的设计采用了冶金规范数据库“标准+α”的理念,形成冶金规范数据库。通过实施生产和质量管理,实现了将质量标准、计划、生产、质检判定、物流等业务在系统内的紧密集成,将一贯质量管理的概念贯穿于生产全过程。

实现工厂级四流同步。根据钢铁企业的特点建立了基于精细化管理理念,四流合一的集成化管理体系。实现了连续化大规模生产条件下的能流、物流、信息流和资金流的时时协同,实现了以产销一体化为导向的生产全过程状态的动态跟踪。适应了首钢集团装备大型、流程紧凑的工艺流程特点。

实现协同制造。从钢铁制造全流程角度,建立适合于首钢集团的各专业智能生产协同制造平台。通过优化、整合现有的各种形式的规则、策略、途径等信息,形成全流程的各专业策略包,包括质量设计、高级计划排产、生产排序、库存管理/数据仓库、质量检验规则,为厂级的智能制造提供服务。

2.4 实施效果

经过十几年的建设,首钢已经形成了基本功能完善的信息化、自动化体系及平台架构。通过财务管理系统、产销系统、物流系统、质量管控系统等支撑了首钢集团资源计划的集中性、集团整体的协调性、运作的灵活性、各实体各专业管理反映的高效性、各级决策的科学性,实现了主要业务运作的流程固化和优化,支撑了新首钢、新工艺、新产品的发展。

3 智能制造的思考与实践

3.1 钢铁企业面临的问题

当前钢铁企业面临着三大难题。第一是钢铁工业的环保压力。中国钢铁工业能源消耗约占我国工业总能耗的23%,二氧化硫排放量约占工业部门总排放量的8%。通过科技创新,与2000年比,重点钢铁企业的吨钢综合能耗下降约27%,吨钢SO2排放量降低78%,吨钢烟粉尘排放下降89%,吨钢CO2排放下降40%,缩小了与国际先进水平的差距。但由于钢铁产能增加太快,产业规模过大,布局极不合理等因素,导致钢铁企业能源消耗总量和污染物排放总量居高不下[2]。特别2015年1月1日新环保法的实施,更增加了钢铁企业能源环保的压力。

第二个难题是产能过剩。中国钢铁行业增长迅速,据中钢协统计,2015年我国粗钢产量已达到8.0383亿吨,占世界比重的49.61%,人均粗钢产量586kg/人,是世界人均值的两倍还多。2017年前5个月,销售利润率仅2.68%,在所有行业中垫底。主导产品的附加值低,产能严重过剩。缺乏“超高纯、超均质、超细化”的高附加值钢铁产品。

第三个难题来源于企业内部,即当前用户需求的高质量、多品种、小批量产品与大型钢铁企业大规模、连续性、批量化生产之间的差异更为显现。如何实现大型钢铁企业柔性化、高效率、低成本稳定生产,满足当前用户千差万别的多样性需求是钢铁企业自身面临的重要问题之一。

总之,面对环保压力与市场压力的外在压力,与企业柔性化生产内部压力,钢铁企业需要结合“中国制造2025”国家发展战略,推进钢铁企业智能制造,提高钢材产品质量和档次,实现由生产商向生产+服务商转变,实现冶金行业转型升级。

3.2 智能制造的理解

结合钢铁工业流程特点,钢铁工业的智能制造应该是:结合钢铁流程特点,打通钢铁厂内各工序单元关联,优化现有钢铁企业完整自动化信息化系统,解决钢铁企业内部流程界面问题与信息孤岛问题,以三流合一为抓手[3~5],利用先进信息化与钢铁生产的深度融合技术手段,构成一个包括设计、订单、计划、生产、销售、财务、服务在内的智能化的动态运行系统。实现信息深度自感知、智能化自决策、精准控制自执行、自适应等功能,可有效优化钢铁制造流程结构,提升全流程运行过程界面优化合理、动态有序,协同高效的智能化控制和管理水平。最终实现产品绿色化、生产智能化与质量品牌化。

3.3 智能制造具体实践

精耕细作工业化和信息化融合服务,应用物联网、大数据、云计算、智能建模控制和虚拟现实仿真等技术,围绕企业组织管理和产品生产制造,重点开展智能工厂、智能装备、智能物流、智慧服务等核心业务的研发与实践,为客户提供更深层次的咨询与增值服务,帮助客户从传统制造向制造+服务进行转型,实现多工厂生产设计协同、资源协同和制造协同,从而增强企业的整体竞争力[6]。发展线路图如图2所示。

首钢智造的理论探索与实践

图2 首钢智能制造发展线路图

首钢与国内16家大型国有钢铁企业、知名研究院设计院以及高等冶金院校,按照产、学、研、用方式,组合科研攻关团队,开展钢铁流程绿色化关键技术、钢铁流程关键要素协同优化和集成应用等九大类国家级钢铁流程智能化关键技术研发。

在开展关键共性技术研发的同时,结合首钢实际情况,我们推进开展了硅钢一冷轧智能工厂示范项目的建设。项目通过产品智能设计、工厂柔性化生产、面向客户价值的精准营销服务、全流程质量管控与溯源、关键装备服役质量预警与管控、能源管理智能决策及协同管控、绿色安全环境智能监控、大数据平台、基于物联网的数据采集与集成融合平台、生产过程和工艺系统功能安全评估等十个方面建设实现硅钢一冷轧智能工厂数字化智能化,实现研发、制造、营销、能源、质量、设备、绿色、安全等全生命周期所有环节的整体提升。

项目的核心是将物联网、大数据、云计算、智能装备应用等技术有机结合起来,搭建功能完备的企业大数据中心,为智能工厂服务层和应用层的各项功能提供基础数据保障;在应用层中,通过一系列智能化技术的应用,构建以产品智能设计与工厂柔性化制造和营销服务为核心,以质量、设备、能源、绿色安全为有效支撑的硅钢一冷轧工厂产销研体系。改变为客户服务的模式,基于务联网(IOS)为用户提供云服务,针对产品的高柔性化生产和客户定制的发展趋势,建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。

3.4 热点问题的冷思考

第一,观念的转变。智能制造是钢铁企业在新时期新形式下,实现供给侧改革与企业转型升级的重要手段。在实现智能制造过程中,企业需要注重培育数据驱动的新型钢铁生产体系,需要从过去重视的“材料、工艺、成本”向现在重视的“服务、知识、数据”转变。这背后,是钢铁工业领域信息化与工业化不断深入融合、企业沉淀了大量的带有工艺特征与数据特征的工业大数据资源的结果。

第二,补齐短板。智能制造不能一蹴而就,需要注重分析企业实际特征,确定所处阶段,发挥长板优势效应,补齐短板。实施过程中特别注重补齐装备的智能化与基于物联网的传感器部署等方面的短板,以获得大量的工业大数据资源,为基于工业大数据分析的先进应用提供海量丰富的数据资源,实现钢铁企业形成产品+服务的新的发展模式。

第三,协调发展。钢铁企业工业大数据的发展,应该基于工业互联网与工业物联网的整体框架中推进,涉及连接、数据、安全、应用,连接是基础,数据是核心,安全是保障,应用是价值。这四个方面是一个有机整体,需要整体推进、稳步推进,才能达到工业大数据分析应有的水平与目的,才能产生应有的价值。

4 结论

智能制造为企业插上了腾飞的翅膀。目前,首钢的智能制造仅仅是个开始,今后的路更长,但是我们有信心在“中国制造2025”及“互联网+”的指引下,通过生产智能化、设备智能化、运营管理智能化、经营决策智能化,实现钢铁生产全流程闭环的自动化控制与智能化管理,达到生产精细化、服务个性化、管理知识化的三化目标。最终智能制造会在钢铁行业内落地生根,开花结果。

作者简介:

钱宏智(1980-),男,内蒙古赤峰人,冶炼高级工程师,工学博士,现就职于北京首钢自动化信息技术有限公司,研究方向是面向铸坯质量的冶炼智能控制系统研发与应用。

郭雨春,计算机与自动化控制高级工程师,现任首钢自动化信息技术有限公司自动化研究所总工程师,从事冶金企业自动化和信息化项目。

胡丕俊,教授级高级工程师,工学硕士,现任北京首钢自动化信息技术有限公司副总经理,主管公司工业智能化领域。

参考文献:

[1] 首钢党委组织部, 首钢档案馆. 首钢足迹(上册、下册)[M]. 北京:中央文献出版社, 2009.

[2] 中国工程院. “钢铁工业绿色发展工程科技战略及对策”研究报告[M]. 北京:中国工程院,2014.

[3] 制造强国战略研究项目组. 制造强国战略研究·综合卷[M]. 北京:电子工业出版社,2015.

[4] 制造强国战略研究项目组. 制造强国战略研究·领域卷(二)[M]. 北京:电子工业出版社,2015.

[5] 制造强国战略研究项目组. 制造强国战略研究·智能制造专题卷[M]. 北京:电子工业出版社,2015.

[6] 钱宏智, 胡丕俊, 李亮举, 邱成国. 首钢智能制造探索与实践[J]. 冶金自动化,2017, 41 ( 2 ) :22 – 26, 35.

摘自《自动化博览》2018年2月刊

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