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钢企如何进行智能制造顶层设计? 发布时间:2018-02-01  来源:未知  作者:和记娱乐钢铁企业网   【字号: 】    

李鸿儒 封一丁 杨英华 庞哈利 贾明兴 

  加快发展智能制造,是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择。智能制造贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度感知、智慧优化决策和精准协调控制的特点。 

  智能制造适合自动化程度较高的行业,我国冶金自动化、信息化科学技术取得了丰硕成果,钢铁企业,特别是重点钢铁企业的冶金信息化水平有了显著提升。要实现由制造向智能制造的转型,钢铁企业应该将互联网技术,特别是物联网、大数据、云计算等技术充分应用到钢铁的生产、销售、管理等各个方面,以此实现我国钢铁行业的智能化转型升级。如何实现钢铁行业的智能制造,不仅涉及技术、业务、组织和市场等大范围的创新,还涉及企业的转型发展,迫切需要进行顶层设计。那么,钢铁企业如何进行智能制造的顶层设计呢? 

  以信息物理系统为基 构建智能制造架构体系 

  从工程的观点来看,智能制造是先进信息的增强应用,将制造的所有方面连接起来,从原材料进入直到成品交付。由软件密集型嵌入式系统演进而成的信息物理系统(CPS)是智能制造的基础。智能制造系统具有信息深度感知、智慧优化决策和精准协调控制的特点,具有以下六维智能标志:计划排产智能、生产过程协同智能、设备互联互通智能、生产资源管控智能、质量过程控制智能、决策支持智能。 

  目前,钢铁生产企业的信息化系统主体上采用的是基础自动化系统、过程控制系统、制造执行系统、企业资源计划四层结构(如图1所示)。四层之间从下到上,数据逐层传递,分别存储。各层之间既是业务关联,又包含数据关联。 

  《国家智能制造标准体系建设指南》虽为我国制造业企业构建智能制造系统体系架构指明了方向,但如何整合与集成信息化架构体系?如何打通数据链,实现数字化、智能化?如何从原来单纯一个一个独立系统的上马实施到以一个完整的体系为主线和切入点,将物质流、能量流、信息流、资金流集成起来,相互支撑,来实现公司的一体化管控,进而达到精细化管理要求?这就需要结合信息技术的发展,进行全新的设计。 

  基于信息物理系统(CPS),笔者设计了一种新的钢铁智能制造的架构体系(如图2所示)。该架构体系是一种质量一体化集成管控和产销一体化集成管控体系,打破原有的层次结构,以工厂数据中心为基础,分为工厂数据中心、物理系统、虚拟系统和信息系统四大部分。其中,工厂数据中心是整个智能制造系统的信息中心,由此可见整个钢铁智能制造系统的信息流(如图3所示):物理系统和虚拟系统的信息都发送至工厂数据中心,信息系统的信息取自工厂数据中心,信息系统的处理结果通过工厂数据中心分送至物理系统和虚拟系统。钢铁智能制造系统利用大数据、云计算实现产品生产制造过程海量制造数据信息的分析、挖掘、评估、预测与优化,实现钢铁生产的横向集成、垂直集成和端到端集成。 

  工厂数据中心为企业的信息化建设各项功能进行服务,为企业提供高性能、高可用性、高扩展性和高安全性的硬件架构、软件平台及技术支持,以满足企业数据共享的要求,确保企业各单位数据中心之间的互联互通,并满足面向各类用户提供数据服务的基本技术要求,以提高企业的管理水平、工作效率、服务能力及竞争力。工厂数据中心作为企业数据和信息交换体系当中的核心和基础平台,通过制订统一的数据交换与共享标准,建设统一的数据共享与交换平台和统一的接口系统,可以避免重复投资,降低接口的复杂性,有效实现数据中心与业务部门、业务部门之间的数据共享与数据交换,消除“信息孤岛”,实现数据资源的互联互通。工厂数据中心的终极目标是实现统一且完善的企业信息模型、统一数据源、统一数据口径、管控一体化。 

  “灵魂质变”  新智能制造系统打破层级界限 

  物理系统由现场设备本体及其控制-信息系统组成,钢铁企业具有实体的生产要素包括各种设备、物料以及人员等按照生产流程和生产功能组织成不同的生产单元,这些单元构成了物理系统。物理系统由生产系统和辅助生产系统两部分组成,包括所有感知、控制与执行部分,功能上包括智能感知、精准执行、健康维护、数据服务、远程协作等。无论是生产系统还是辅助生产系统,都以关键设备为核心,构建基本CPS单元。 

  其中,生产系统以各工序关键设备为核心,构成一个CPS单元,包含原来的L1、L0级的功能,主要设备包括原来系统中炼钢区的转炉、钢包、精炼炉、连铸机等,板坯库的运输辊道、过跨台车、步进式上料机、板坯库天车等,热轧区的步进式加热炉、粗轧机组、精轧机组、卷取机等,冷轧区的原料准备、酸洗、轧制、脱脂、退火(热处理)、精整等。辅助生产系统以各工序辅助生产的设备为单元,构成一个CPS单元,包含原来的仓储、天车、物流、商务、人员基础的功能。 

  各CPS单元主要功能主要有:智能感知功能(基本数据采集功能,身份识别功能,图像、声音、文本等数据感知功能)、精准执行功能(建模、优化、预测、协调、决策)、健康维护功能(本体在线诊断、云端在线诊断、容错控制、自愈控制、异常告警)、数据服务功能(实时数据、实绩数据、能源数据、物料数据、CPS交互数据、健康数据)、远程协作功能(响应上级CPS的协同控制,尤其出错情况处理)。 

  信息系统涵盖现有的ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)和企业规划功能模块,打破层级界限,从一体化生产管控、全产业供应链系统、工厂设备资产全生命周期等多维度构建组织管理功能出发进行设计,基于统一的大数据平台,统筹管理企业运营。在典型MES、ERP功能基础上,面向全流程和各加工工序,增加基于工业大数据驱动的智慧优化决策、产品质量监测与预报模型、故障诊断与智能维护、全流程能源管理与预测、市场预测分析等大数据、智能制造相关核心技术的开发。 

  信息系统是整个钢铁企业智能制造CPS系统的“灵魂”,从钢铁企业的生产管理、运营管理,到对主生产流程的服务支持、对公司运营管理的保障,再到企业的总体经营、市场开发、战略决策,都是由信息系统来指挥完成的。传统企业的信息化层级既包含了信息流的关系,也包含了业务流的关系,但究其实质是业务流的关系。L1级的基础自动化层业务完成的是系统的信息采集、控制,L2级的过程控制层业务完成的是过程控制的模型运算和优化控制,L3级的MES层业务完成的是企业生产运行的制造执行,L4级的ERP层业务完成的是企业的资源规划,L5级的战略规划和商务层业务完成的是企业的战略规划设计、产品设计和销售。在新的钢铁智能制造的系统中,信息流完全没有了层与层之间的信息流动、存储,打破了层级界限,从一体化生产管控、全产业供应链系统、工厂设备资产全生命周期等多维度构建组织管理功能出发进行设计,基于统一的大数据平台,统筹管理企业运营;增加了更多的全流程相互协调、配合的业务,比如,基于工业大数据驱动的智慧优化决策、产品质量监测与预报、故障诊断与智能维护、全流程能源管理与预测、全流程质量控制、市场预测分析等。 

  从实际出发 利用虚拟系统进行仿真优化 

  虚拟系统面向钢铁企业制造与管理过程的全生命周期进行仿真和优化,在工厂数据中心海量数据的基础上,综合运用可视化仿真技术,智能优化技术和人工智能技术,构造与组织管理功能群相平行的模拟仿真系统,通过离线和在线学习方式,训练和优化各类感知控制、排程、计划模型,为钢铁企业提供优化与智能化的可持续解决方案。虚拟系统由关键工序虚拟制造仿真、企业物流过程仿真分析、企业能源流仿真分析、关键设备健康与运维仿真分析、企业供应链仿真分析和仿真模型开发环境等模块组成。 

  根据质量和工艺设计,结合设备实际状况进行关键工序虚拟制造仿真,形成数字化虚拟产品;利用工厂数据中心提供的生产与质量数据,进行产品质量预测可视化分析,为预判生产过程和产品质量问题提供参考。对此,虚拟系统具备功能主要有:单工序虚拟制造可视化仿真,多工序虚拟制造可视化仿真,单工序产品质量预测与可视化分析,多工序产品质量预测与可视化分析。 

  针对企业生产中的各种实际情况,如作业时间不确定、设备故障、生产节奏难把控等,进行作业计划的仿真分析,为完善生产作业计划、进行重调度提供依据;对原料、半成品、产成品的仓储过程和运输配运进行可视优化和仿真分析,给出物流作业计划建议方案。对此,虚拟系统具备的功能主要有:单工序作业计划可视化仿真分析,多工序作业计划可视化联合仿真分析,生产物流节奏仿真分析,仓储物流可视化仿真与优化,运输物流可视化仿真与优化。 

  其中,利用工厂数据中心提供的各类生产与能耗数据,进行关键工序与过程能耗预测与核算,为能源优化提供参考,虚拟系统具备的功能主要有单工序能耗可视化仿真分析、多工序能耗可视化仿真分析、全流程能耗仿真分析;利用工厂数据中心提供的各类设备运行数据,进行关键设备生命周期预测和设备故障诊断与预警,为优化设备运行维护提供依据,虚拟系统具备的功能主要有关键设备生命周期预测、关键设备故障诊断与预警、设备维修计划分析;模拟企业外部市场环境,为优化企业经营决策提供依据,虚拟系统具备的功能主要有:基于制造能力约束的交货期协商仿真优化,原材料订购策略与库存策略仿真分析,销售策略与产品定价策略仿真分析,资金流/现金流仿真分析;利用工厂数据中心提供的各类数据,根据企业运营需要开发多种模型和算法,并进行在线和离线训练,优化与仿真,为企业提供优化与智能化的可持续解决方案,虚拟系统具备的功能主要有仿真工具库、模型算法库、模型开发与训练优化。 

  



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