《热轧智能制造方案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《热轧智能制造方案（16页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、广州番禺珠江钢管有限公司3352热轧厂智能制造方案目 录1 项目背景12 智能制造行动方案12.1 珠江钢管公司3352热轧智能工厂行动方案12.2 智能工业机器人132.3掌上工厂131 项目背景国务院印发的中国制造2025提出，将来十年，中国将紧密环绕重点制造领域核心环节，开展新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用。支持政产学研用联合攻关，开发智能产品和自主可控的智能装置并实现产业化。依托优势公司，紧扣核心工序智能化、核心岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化，建设重点领域智能工厂/数字化车间。在基本条件好、需求迫切的重点地区、行业和公司中，分类实行流程制造、离散制造、
2、智能装备和产品、新业态新模式、智能化管理、智能化服务等试点示范及应用推广。建立智能制造原则体系和信息安全保障系统，搭建智能制造网络系统平台。珠江钢管公司3352热轧产线配备了国际领先水平的工艺设备和电气自动化系统，控制水平较高，运营稳定，下阶段要实现对客户个性化需求的迅速反映和全面服务，从而形成有特色的智能制造差别化运营服务模式，发明新的利润增长点，提高赚钱能力。2 智能制造行动方案2.1 珠江钢管公司3352热轧智能工厂行动方案2.1.1 珠江钢管公司3352热轧智能工厂总体架构珠江钢管公司3352热轧生产线配备了国际领先水平的工艺设备和电气自动化系统，控制水平较高，运营稳定。为将3352热
3、轧进一步打造为世界一流板带生产基地，应把握老式制造业智能化革新的机遇，建设成智能化示范工厂。从而提高产品附加值，稳定质量、减少消耗，扩大行业影响力。智能工厂架构如图3.1-1所示。智能工厂将涉及硬件设施、基本平台、生产控制层、智能管控层等四个层级，并实现与集团智能管控运营平台的信息交付。 图3.1-1 珠江钢管公司3352热轧智能工厂架构图2.1.2 硬件设施完善既有工业以太网、现场总线等有线通信网络，建设无线通信网络，建立持续的、互相连接的计算机网络、智能设备网络和生产物联/物流网络，所有信息有关者实现基于计算机网络的互联互通。增长配备工业机器人、无人天车等冶金智能装备；根据工艺生产、设备监
4、测、质量管控、能源管理、成本评估、物流调度等规定，配备智能传感器。设立车间级通讯与监视系统、信息显示系统，实现车间管理的透明化和可视化；建设网络信息安全系统，为整个系统安全运营提供方略、技术、机制和保障制度，是集数据中心环境安全、安全网络边界、通信网络安全以及安全管理中心于一体的基本支撑系统。信息安全系统重要涉及计算环境安全系统、区域边界安全系统、通信网络安全系统、入侵防御系统、防火墙系统、漏洞扫描系统和网络防病毒系统。2.1.3 基本平台2.1.3.1工业大数据平台运用既有各类生产、管理、设备数据，结合高效的挖掘和分析工具，用大数据的措施解决生产维护中存在的实际问题。工业制造大数据平台涉及大
5、数据中间件、数据采集系统、数据预解决系统和分析应用可视化框架等构成内容。不同的业务分析系统均基于该平台搭建，平台为业务分析系统提供数据支撑和技术支撑。工业制造大数据平台是多种智能系统的基石，是后续智能工厂有关系统（如机器人、无人值守等）的孵化器。在数字化、网络化、智能化的背景下，工业制造大数据平台可以有效地消除公司内部的数据孤岛，可以高效地接驳公司多种信息系统，建设工业制造大数据平台是公司实现降本增效的必然手段。基于工业制造大数据平台，开发产品质量诊断分析优化系统。对产品质量缺陷进行离线诊断，分析缺陷成因；进行在线诊断，预测缺陷故障。保障生产稳定性和产品质量稳定性。基于工业制造大数据平台，开发
6、能源成本诊断分析优化系统。动态诊断生产运营过程中的成本状况、能源消耗，制定降本增效措施，为管理层提供有效的辅助生产决策。基于工业制造大数据平台，开发设备故障诊断分析系统。研究设备故障规律，形成故障规则和模式，从海量的设备数据中挖掘与这些规则、模式匹配的数据，寻找设备数据的可疑异常，缩小诊断范畴，提高诊断效率，提前预2.1.3.2 仿真平台建立虚拟的仿真平台，以车间全流程的生产过程建模，综合考虑车间的设备布局、工艺路线、物流走向、生产参数、空间避让等所有参与并影响生产过程的因素，统筹决策对生产组织予以指引。采用模拟生产仿真技术手段，在面对复杂的订单需求时，通过仿真模拟可以协助制定出更优化的生产筹
7、划，通过将生产筹划输入仿真模型，迅速模拟目前订单下的生产状况，记录有关数据，通过度析核心数据和整个虚拟生产过程，调节生产筹划并规避不合理状况的产生，反复多次优化订单筹划。采用模拟生产仿真技术手段，在柔性制造需求下可以更有效的减少生产成本。柔性制造下产品的多样性和订单的复杂性会导致设备的空闲或拥堵、在制品或半成品的增长、原料库和产品库的高库存、物流设备拥堵干涉、产品的多次吊运等，从而导致占用大量资金并减少生产效率，大幅提高生产成本。通过定制化的生产仿真模型，可以迅速地模拟目前订单下的生产状况，在规避生产瓶颈的同步，大幅减少原料、半成品、成品库存，提供合理的原材料的外购筹划，减少资金的占用；提供合
8、理的调度运送筹划，减少运送设备的闲置或拥堵。基于仿真平台，对的产品各环节制造过程进行模拟，指引设备工艺参数调节，实现产品质量性能预判，为新产品开发提供指引。2.1.3.3 移动互联平台通过建立移动互联平台，在此平台上建设智能巡检系统、掌上工厂等、远程监控与管理等应用功能。移动应用系统网络架构见图4.3-2。图3.1-2 移动互联平台网络架构2.1.4 生产控制在既有生产线基本自动化、过程自动化系统基本上，实现智能制造精确控制。2.1.4.1智能制造精确控制板材生产精确控制完善及优化：对有关的工艺控制系统则进行完善与优化，开发新工艺控制模型，并根据新技术发展对既有轧制模型系统优化，全面提高板材产
9、品的平面形状、厚度、宽度、板形、性能等指标的精确控制水平。板材生产精确控制智能化：开发在线控制新技术，实现各工序控制模型系统的横向集成以及跨工序的协调，提高产品质量的动态精确控制水平和制造环节的柔性，支撑个性化规模定制生产。运用数据挖掘和机器学习技术，减少控制系统对人工维护和干预的依赖，提高其智能化限度和精确控制水平。2.1.5 智能管控2.1.5.1 高档筹划排产高档筹划排程（APS）的目的是弥合钢铁公司公司级ERP筹划和分厂级MES筹划之间在筹划目的、粒度、单位等方面的断层。特点涉及：1）一体化的筹划和排程管理产品设计的初衷即弥合钢企目前的信息化系统架构中ERP和MES层级、公司级和分厂及
10、筹划之间的断层。使得公司级筹划对分厂而言更具可操作性；使得分厂级筹划排程对公司而言更具透明度。使得事前对工序衔接进行有效筹划和干预成为也许。APS产品功能的重点之一即是通过规则和规则集的定义，以及运用合理的规则引擎使热轧在编制轧制规程时为炼钢提供更对热装热送机会的空间；并运用合理的材料和能力筹划算法在制定生产筹划时统一考虑轧钢和炼钢筹划，做到可操作级（件次级）别的热装热送筹划。2）图形化筹划和排程、调度界面提供图形化的筹划和排程界面，在材料筹划层次，提供所见即所得的材料筹划操作界面，为筹划员提供更为直观和以便的筹划编制和修改界面；能力筹划和调度层次，为筹划员提供甘特图等图形化的操作界面，界面更
11、为和谐、直观。3）智能化运用选择合理的APS等算法并根据钢铁行业的特性进行裁剪和设计，在材料筹划、能力筹划及排程调度三个层次提供筹划的自动计算和调度功能，充足变化钢企筹划重要依赖经验人工线外计算的现状，有效提高筹划的精确性、及时性和交互能力。4）可扩展性以生产筹划、排程调度为核心，兼顾考虑质量管理、能源筹划、设备管理、能源筹划及成本分析、优化的接口。2.1.5.2 智能设备资产管理系统设备资产管理系统面向公司厂级/车间级执行层、管理层和决策层各层面，针对某一特定资产的跟踪管理，能为执行层提供设备方面的多种静、动态数据，并为管理层和决策层迅速、精确、高质量地提供多种优化的设备管理信息。系统重要涉
12、及重点设备状态监控、一般设备点检巡检、设备台帐管理、设备备件管理、设备工单管理等功能。重点设备状态监控对产线上的重要设备，如电气、液压、机械等元器件，将其重要的设备信号，进行远程集中显示，并提供全流程的产品与设备状态监控，便于监控与维护的实行；一般设备点检巡检可根据公司车间的具体状况，制定有关的点检原则、点检筹划，并自动生成点检记录项，同步可根据点检历史信息，进行有关的趋势与数值分析；设备台帐管理构建与生产布局有关的设备功能位置树，构建相应的设备层次构造，并涵盖设备的静态信息、动态信息和非构造化信息，提供涉及设计、购买、安装、使用、报废等全生命周期的设备明细管理，从而实现全厂/车间设备的精细化
13、、透明化管理；设备备件管理实现生产厂级层面的备件库管管理，涉及备件筹划生成、备件合同建立、备件入库/出库，以及库存信息记录等功能，从而便于理清目前库存的真实状况，并可辅助制定库存方略；设备工单管理可根据公司的实际生产状况，制定涉及设备检修等有关的工单流程以及实现过程，可定义常用的故障及解决方案，并与避免性筹划和点检成果相结合，实现工单自动化生成。图3.1-3 智能资产管理总框架图2.1.5.3 核心设备监测通过对核心设备运营状态的检测和分析,判断机械设备的健康状态，对设备的初期故障实时预警，避免发生恶性事故；通过采集的检测信息，对设备的故障因素进行分析，找到引起故障的因素，避免类似故障反复发生
14、。本系统既涉及与设备自有故障诊断的接口，也可集成多种核心设备信号进行集成分析，并可根据生产系统反馈的产品质量对设备状态进行优化预测分析，重要涉及如下功能：1）设备监控钢铁生产全流程核心设备的状态监控，涉及旋转机械电机有关的压力和温度等。2）设备实时诊断：根据采集的设备状态信息，实时反映设备运营状态、磨损状况、健康状况等。3）故障分析与预知维护：运用系统数据分析服务器，收集设备运营的历史状态信息，与生产过程相结合，对设备发生的故障进行分析，建立故障分析库；通过对采集到的传动设备频谱数据进行分析，及时发现故障的初期征兆，安排筹划停机，进行避免维修；构建独立的B/S架构体系，实现与外部信息系统的接口
15、，运用设备实时状态和故障分析库，进行预知维护。 2.1.5.4 车间智能物流系统建设基于可无人天车的车间智能物流系统。该系统可以实现天车的全自动驾驶，全程无人干预，可以实现与工厂MES系统的无缝对接，实现库区物料的实时跟踪和数据同步。无人天车及智能库管系统由计算机智能库管系统、天车位置跟踪定位系统、无线通讯控制系统、卡车上车三维辨认系统、安全连锁保护系统和库区视频监控系统构成。2.1.5.5产品在线检测与质量评估作为智能质量管控系统的核心，产品一体化及质量设计中心重要负责各工序的工艺设计、产品原则、质量监控和鉴定指标。根据订单来总体设计产品的各项质量指标和工艺控制参数，并逐工序的分解，拟定每个工序的工艺控制规定和质量指标，以便用于过程参数监控和鉴定，实现每工序的质量鉴定，以及最后质量的鉴定。针对目前钢铁行业存在的产品同质化严重、客户个性化需求难以满足等问题，运用集成计算材料工程（ICME）、工业生产大数据，借鉴信息物理系统（CPS），形成产品智能设计与优化共性核心技术和质量鉴定原则，建设全流程智能制造过程中所需的多层次跨尺度材料设计与工艺优化集成平台及数据支撑平台，实现材料性能、成分、组织和工艺整体的设计与优化以及产品生命周期管理（PLM），以适应规模化定制生产、个性化需求条件下柔性化制造，减少新材料研发周期和成本，提高产品质量的稳定性。建立描述不同工序的材料模型库、
