自組織生產模式助力鋼鐵工業數字化轉型

2026-03-29 20:54:28

　　劉獻東

　　作為歐洲鋼鐵行業數字化轉型的13個重點科研基金項目之一，自組織生產類RFCS（歐洲煤鋼研究基金會）項目關注生產線及設備的自動協調和產出的優化。自組織生產整合了資源、設備和人員，基於它們與主計算機的密切互動，提高了自動化程度，實現了對生產網絡的實時控製。

　　自組織生產類RFCS項目包括以下7個主要子項目：

　　一是長材產品的網絡物理生產優化係統（CPPS）項目。

　　muqian，gangtiexingyedeshengchanjishuyidadaoyidingshuiping，yaoxiangjinyibudegaishan，xuyaoduigongyiliuchengjinxingzhengtiyouhua，erbujinjinshigaishandangegongyiliucheng。yinci，gangtiexingyebixukaifachushihezhenggegongyiliuchengdejishumoxing，yixunqiudianxing、多準則的解決方案。把工藝流程控製模型、材料質量模型、物流/調度模型和通信（計算機、軟件、網絡）等模型整合並用於生產優化，能夠實現對各種變化的快速反應。

　　為降低能耗、suoduanshengchanshijianbingtigaochanpinzhiliang，gaixiangmuweiwangluowulishengchanyouhuaxitongshejikaifaleyigexunifangzhenpingtai。gaixiangmuzaiansailemitaerweiyuxibanyahemansitadedeliangjiagongchangzhongdedaolekaifaheshijiyingyong，tigaoleliuchengliandelinghuoxing、生產效率，改善了質量並節省了能源。

　　二是預測性傳感器數據挖掘項目。

　　預測性傳感器數據挖掘項目旨在開發新的方法和工具，以提高產品質量、降低製造成本。該項目的主要功能有：通過識別質量缺陷的主要形成原因，以優化製造工藝、預測產品質量及降低成本。該項目主要關注外觀、內在質量和機械性能3個方麵的指標，一方麵識別質量異常的主要原因，以優化製造工藝；另一方麵挖掘數據，預測產品質量情況，以更好地表征產品特性。

　　該項目從大量複雜的數據中提取知識，基於相當長時間內（2年~3年）的高頻（1赫茲~10赫茲）時間序列記錄，獲取相關數據信息（如平均澆鑄速度）用於統計分析。

　　為了自動大量分析這些時間序列數據，該項目提出了5個圍繞主軸構建的綜合解決方案：設計和管理大數據庫類型；從時間序列中提取特征，開發用於構建高級指標的算法，以更好地表征影響質量的工藝現象；對機器學習進行描述性和預測性分析，以查明質量不合格的原因並實現更好的預測；開發分析型服務器，以加快模型構建、優化模型管理，並為流程專家和數據挖掘專家之間的交流提供支持；實現知識資本化和有價值的統計知識管理，規範和優化工藝知識與統計知識之間的交流。

　　三是通過增強自動程序監控能力檢測鋼結構缺陷項目。

　　該項目旨在開發新穎的設計方法、係統、程(cheng)序(xu)和(he)技(ji)術(shu)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，通(tong)過(guo)集(ji)成(cheng)感(gan)測(ce)和(he)自(zi)動(dong)化(hua)技(ji)術(shu)實(shi)現(xian)鋼(gang)結(jie)構(gou)建(jian)築(zhu)物(wu)的(de)自(zi)動(dong)檢(jian)測(ce)。該(gai)項(xiang)目(mu)將(jiang)延(yan)長(chang)工(gong)業(ye)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)的(de)使(shi)用(yong)壽(shou)命(ming)並(bing)降(jiang)低(di)檢(jian)查(zha)成(cheng)本(ben)，通(tong)過(guo)使(shi)用(yong)先(xian)進(jin)的(de)工(gong)具(ju)改(gai)善(shan)人(ren)工(gong)作(zuo)業(ye)環(huan)境(jing)，提(ti)高(gao)生(sheng)產(chan)安(an)全(quan)性(xing)。

　　該研究的主要內容包括：通過圖像處理、熱成像和振動測量的數據融合，實現鋼結構的幾何形狀和條件虛擬化；開發機器人和自動係統（如無人機和地麵移動機器人）等用於檢測鋼結構缺陷的軟件；嵌入傳感器係統，采用納米等技術，使鋼結構能進行自評估和自診斷；等等。

　　四是一貫製鋼水溫度控製項目。

　　一yi貫guan製zhi鋼gang水shui溫wen度du控kong製zhi項xiang目mu旨zhi在zai開kai發fa一yi個ge覆fu蓋gai電dian弧hu爐lu和he鑄zhu造zao工gong藝yi全quan過guo程cheng的de操cao作zuo專zhuan家jia係xi統tong，從cong而er在zai精jing確que控kong製zhi鑄zhu造zao溫wen度du的de同tong時shi，實shi現xian節jie能neng和he減jian少shao物wu料liao消xiao耗hao。操cao作zuo專zhuan家jia係xi統tong可ke幫bang助zhu操cao作zuo員yuan評ping估gu溫wen度du信xin息xi的de準zhun確que性xing和he可ke靠kao性xing，並bing提ti出chu進jin一yi步bu的de測ce量liang建jian議yi和he餘yu下xia工gong藝yi步bu驟zhou的de最zui佳jia化hua操cao作zuo建jian議yi，從cong而er幫bang助zhu操cao作zuo員yuan以yi最zui佳jia方fang式shi處chu理li溫wen度du異yi常chang變bian化hua。具ju體ti效xiao果guo如ru下xia：提高鑄造溫度命中率精度；優化資源效率，減少電能消耗；減少對澆鑄速度的幹擾，提高鋼的生產率和質量。

　　五是新型自動模型識別和在線參數自適應項目。

　　該項目提出了可擴充係統的概念，旨在應用自學習方法，實現基於模型的產品性能在線控製。該項目采用了遺傳算法、多項式模型、迭代學習控製方法和前饋控製等技術，並在熱軋—層流冷卻、層流冷卻—酸洗—冷軋、退火線—熱鍍鋅3個作業線上得到了實際應用。

　　六是控製熱軋產品幾何形狀的簡明數據係統項目。

　　該項目旨在開發一個新的工具，對全部工藝路線不同設備的地圖進行客觀說明和分析，並生成適用於自動控製、決策係統的簡明數據係統。目前，熱軋板材、卷帶材的平麵度和尺寸精度的測量係統已得到廣泛應用，通常采用等高線圖或“地圖”的(de)形(xing)式(shi)向(xiang)軋(zha)機(ji)操(cao)作(zuo)員(yuan)和(he)技(ji)術(shu)人(ren)員(yuan)提(ti)供(gong)直(zhi)觀(guan)的(de)顯(xian)示(shi)。該(gai)項(xiang)目(mu)試(shi)圖(tu)開(kai)發(fa)的(de)工(gong)具(ju)將(jiang)用(yong)於(yu)集(ji)成(cheng)不(bu)同(tong)測(ce)量(liang)工(gong)藝(yi)及(ji)設(she)備(bei)的(de)幾(ji)何(he)形(xing)狀(zhuang)信(xin)息(xi)，並(bing)進(jin)行(xing)直(zhi)觀(guan)簡(jian)明(ming)的(de)表(biao)達(da)，以(yi)有(you)利(li)於(yu)在(zai)線(xian)控(kong)製(zhi)和(he)技(ji)術(shu)調(tiao)查(zha)。

　　七是鋼鐵生產的集成動態能源管理項目。

　　由於電網在同一天的不同時間內、butongjijiezhijiandoucunzaibodong，zaijiashangkezaishengnengyuandexingqijinyibuzengjialedianwangdedianlibodong，ergangtieyoushiyongdiandahu，xuyaojiyudianwanghejiagedebodongduinengyuanjinxingdongtaiguanliheyouhua。gangtieshengchandejichengdongtainengyuanguanlixiangmutongguoduijiezhinengdianwang，yinrulinghuodefuhekongzhijishuhechengxu，congerjiangdidianlichengben。

　　該項目的目標包括：開發以能源成本為重點的生產計劃；預測能源需求，優化生產流程從而最大程度地減少不平衡（預定功率與實際功率之間的偏差）；實現最小化峰值負載；對電網異常事件進行合適的處置。

　　該項目的主要開發內容包括：確定預測方法、模型；采用代理係統；在4種不同生產類型的鋼廠中實現實際應用。

　　《中國冶金報》（2021年1月22日 02版二版）

來源：中國冶金報-中國鋼鐵新聞網

編輯：宋玉錚

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