磁性材料企业数字化转型及磁性材料智能制造探索

基于中钢天源数字化转型案例分析,围绕磁性材料智能制造体系架构、智能制造业务场景、生产制造执行与工艺管控、产品质量优化、智慧能源管理5个方面,总结磁性材料企业数字化转型探索实践,力图为磁性材料企业智能化发展提供理论依据与实践参考。     

钢铁行业智能制造现状及发展途径

智能制造既是钢铁行业转型升级的需要,又是钢铁行业高质量发展的保障。本文结合钢铁行业智能制造现状,提出钢铁行业智能制造发展过程中存在的问题,并指出建立完善的钢铁行业智能制造标准体系,加强智能制造基础建设推进工业互联网发展应用,建设融入钢铁全流程的智能制造平台,建设钢铁行业智能制造公共服务平台、推进产业协同应用是助力钢铁行业智能化、数字化、绿色化水平提升,推动钢铁行业实现智能转型与升级的重要途径。     

钢铁制造流程智能制造与智能设计

分析了钢铁制造流程智能制造和智能设计的主要内容。钢铁制造流程智能制造包括智能化流程设计、智能化流程生产运行、智能化流程管理、智能化流程供应链和智能化流程服务体系。钢铁制造流程智能设计包括基础科学研究，采用CAE三维仿真设计分析计算技术；技术科学研究，采用机械三维仿真设计技术；工程科学研究，采用数字化三维仿真工厂设计技术。实现钢铁制造流程智能制造，智能设计既是智能制造的关键环节，又发挥着先导和引领作用，没有先进的智能设计，很难有先进的智能制造，必须高度重视钢铁制造流程智能设计的作用和意义，智能设计的先进程度决定着智能制造的先进水平与未来。     

宝钢5m厚板工厂级数据中心开发

宝钢5m厚板轧钢工厂开展的数字化、网络化、智能化实践,尝试基于制造业原有四级控制系统的基础设施与数据资源,由业务驱动,开发工厂级数据中心,解决了工厂级数据中心系统实现架构、多频度异构工业数据采集、处理与存储等流程型制造业数字化与智能制造难题,具有广泛的适用性,为制造业从信息化、自动化向数字化和智能制造升级提供了路径和案例.     

近年钢铁主业智能制造发展综述(上篇)

加智能制造是钢铁产业迈向高端的“催化剂”。据国内外相关钢铁智能制造专业技术文献资料,概述近年来国内外钢铁主业智能制造的科研、技术开发及生产应用状况。文献资料表明,钢铁企业积极开展、推行从料场到轧材的各个工序基于“信息化、数字化、网络化、大数据和云计算”背景下的智能制造,在工艺过程优化、生产效率、指标提升方面均取得了良好效果,一定程度上为钢铁企业即将或正在实施钢铁智能制造在技术选择、方向上提供了较为全面的借鉴。本文主要综述内容为钢铁智能制造概况和铁前原料场、烧结、球团、高炉本体及其附属系统。     

冶金设计院如何助推钢铁企业实施智能制造

针对冶金设计院等为主的第三方实施机构如何助推钢铁企业实施智能制造转型问题,分析了中国钢铁智能制造发展现状、当前钢铁企业智能化需求特点、钢铁智能制造供应商竞争特点,从客户定位、产品体系、发展路径三个方面给予冶金设计院建议。提出冶金设计院应以试点示范、标准体系建设、系统解决方案供应商培育为抓手,以过程建模优化和数字化设计作为核心竞争点,根据增量和存量市场不同切入点,循序渐进构建数字化设计、智慧工厂和工业互联网三大板块。     

钢铁工业4.0创新模式的设计与应用

阐述了大型钢铁公司伴随工业4.0时代的到来,构建基于云计算、大数据、智能制造和物联网平台的思路及应用,其本质是企业生产系统与IT系统深度融合,趋势和核心是生产制造业的数字化、网络化和智能化,特征是将CPS全面引入钢铁工业体系,推动智能制造。同时,通过互联网多媒体信息网络、地理信息系统等基础设施平台,可以整合企业信息资源、建立电子商务与智能制造,实现智能制造、智能经营。     

钢铁企业三维数字化工厂的设计与实践

近年来,随着信息化和工业化融合的不断深入,国家对钢铁企业数字化转型提出了更高的要求。针对钢铁企业缺乏整体数字化平台、基础数据不能互联互通的现状,某钢铁企业打造基于不同维度数据的三维数字化工厂平台。通过对厂区建筑、设备和管线进行三维数字化建模,形成以数字化模型为载体,以统一编码为主线,以设计、采购、施工数据为基础,以信息化系统数据为依托的钢铁企业全生命周期数据管理平台。通过对生产要素的数字化,为该钢铁企业智能制造奠定基础。     

近年钢铁主业智能制造发展综述(中篇)

据国内外相关钢铁智能制造专业技术文献资料,概述近年来国内外钢铁主业智能制造的科研、技术开发及生产应用状况。文献资料表明,钢铁企业积极开展、推行从料场到轧材的各个工序基于“信息化、数字化、网络化、大数据和云计算”背景下的智能制造,在工艺过程优化、生产效率、指标提升方面均取得了良好效果,一定程度上为钢铁企业即将或正在实施钢铁智能制造在技术选择、方向上提供了较为全面的借鉴。本文主要综述内容为我国炼钢转炉冶炼、精炼、连铸、钢包运转、调度系统及轧钢技术智能制造概况。     

钢成品仓储装卸自动控制系统

宝山钢铁股份有限公司钢成品仓储自动控制系统,采用激光三维扫描与定位、仓储货位优化模型、钢成品出库配载模型等技术,实现了钢成品仓储的自动装卸和货位智能管理。该系统有效提高了仓储装卸作业的自动化水平,实现了数字化和智能化的仓储管理,为冶金企业智慧制造打下基础。     

云边一体化系统架构下硅钢制造管理业务数字化融合应用#br#

提出以“云边一体化架构”构建硅钢智慧决策系统,来解决原硅钢制造L1~L5系统架构模式下的数字信息孤岛、业务功能割裂等问题。在此基础上,开发了云边协同的自学习型控制模型及业务决策模型,构建起硅钢“智慧大脑”,形成了以研发、制造、服务等核心业务数字化融合的智能化决策支持新模式,探索出一条钢铁制造业数字化、智能化转型之路。     

材料科学技术转型发展与钢铁创新基础设施的建设

摘要：在第4次工业革命浪潮的推动下,钢铁科学与技术正在经历数字化、智能化转型。钢铁行业全流程各工序均为“黑箱”,为多场、多相、多变的巨系统,具有复杂相关关系和遗传效应等。这些不确定性带来了巨大的挑战。挑战和机遇并存。这些不确定性提供了智能化和数字化技术的应用场景资源;钢铁行业极为丰富的大数据提供了挖掘其中蕴含客观规律的数据资源;现代的数据科学、智能技术为解决不确定性问题提供了强大的手段。以数据为中心,以工业互联网为载体,以实验工具、数字数据、计算工具为支撑,建设钢铁企业材料创新基础设施,将可以大幅度提高研发效率,降低研发成本,有力地支撑钢铁材料科学与技术的转型发展。实验工具平台除了传统的实验室仪器装备和中试装备之外,实际生产线被作为主要的实验工具。这些实验工具提供丰富、精准、写实的历史数据和现实生产数据,特别是生产线装备提供实际生产大数据,蕴含着生产过程中的全部规律,是极宝贵的数据资源。利用机器学习、深度学习等现代数据挖掘技术为计算工具,对这些数据资源进行处理、分析、计算,将数据转换为高保真度模型,可以得到具有“原位分析能力”的数字孪生。在工业互联网的总体架构下,以数字孪生为核心,组成信息物理系统,构建起基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系,解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题,提高资源配置效率,实现资源优化,对材料行业转型发展提供关键技术支撑。虚实映射、实时交互、精准控制的信息物理系统与材料创新基础设施合二为一,以材料创新基础设施为基盘,形成具有“原位分析能力”的数字孪生,建设钢铁生产全流程、一体化的信息物理系统,必将推进钢铁行业智能制造蓬勃开展和数字化、智能化转型。     

鞍钢热轧带钢厂智慧制造发展研究

通过分析国内外钢厂智慧制造发展情况,并结合鞍钢股份有限公司热轧带钢厂信息化现状,贯彻落实公司两化融合顶层设计及发展规划,制定热轧带钢厂智慧制造发展方向。从生产、质量管控智能化,设备智能管控与分析预警,高效率智能装备,智能安全,自动化轧钢、集控等方面,实现无人化、少人化,操检合一、集中管控,提质增效、安全节能,自动化轧钢程度提升,设备状态监控。打造智能化、高效率、低成本的绿色热轧产线。     

智能制造视野下钢铁企业能源管控系统展望

 能源管控系统存在生产组织层级多、系统架构离散、管控依靠经验等诸多问题,难以面对钢铁工业智能制造的目标。能源管控系统应按流程工业智能制造的范式构建自身的人-信息-物理融合系统(HCPS),学习生产工艺智能优化和生产全流程整体智能优化的技术思维,借鉴能源互联网的供需互动理念,部署与企业整体协同的IT架构。在此基础上,从生产管理模式变革、系统的数字化组建、优化控制功能、精细化能源管理等角度描述了能源管控系统的发展愿景。     

地下金属矿智能矿山总体规划

针对地下金属矿智能矿山建设中集成化程度低、共享性差和协同性缺乏等问题,提出地下金属矿智能矿山总体规划,包含规划目标、规划思路、系统架构和应用平台架构。以矿山生产业务流和数据流为线索,围绕生产技术、生产管理、过程管控和安全环保,规划覆盖全要素、贯穿全流程的智能矿山建设内容。生产技术协同平台促进生产技术协同作业流程化和规范化,生产管理平台确保生产管理及时性与共享性,智能开采装备与系统保障现场作业人员安全和设备跟踪调度,安全环保平台为管理低成本化和痕迹化提供了方法,三维可视化智能管控平台为数据集成可视化提供了手段。研究成果可为地下金属矿智能矿山规划、设计和建设提供指导。     

人工智能在钢铁工业智能制造中的应用

 钢铁工业是国民经济的基础工业,是决定国家发展水平的最基本要素之一。中国已经成为世界第一钢铁制造大国,但在整体创新能力、素质和产品竞争力方面存在“大而不强”的问题。加快钢铁工业的转型升级,向钢铁强国转变,已成为新时期中国经济社会发展的重大战略任务。智能制造将先进的制造技术与新一代信息技术深度融合,贯穿于制造过程的各个环节,是中国钢铁工业创新发展的一个新机遇。钢铁工业未来重点发展方向将是基于新一代人工智能技术的智能制造。深入分析了智能制造的特征以及人工智能技术在智能制造中的应用及其发展的趋势,对如何在智能制造中推动人工智能相关技术创新应用给出建议,提出了国内钢铁企业在利用人工智能发展智能制造的路径规划,为钢铁行业智能制造在中国的发展提供借鉴。     

热轧设备管理智能化创新与实践

企业的高质量发展使设备管理面临空前的挑战,设备管理者必须进行技术创新与管理思维的转变,构建一个开放的、智能化的、数字化的、可视化的管控与反馈系统,以便基于大数据、云服务和互联网技术建立起对智能设备故障及异常的精确动态快速反应机制和设备管理创新模式,以适应智能设备的工艺需求,使设备在其寿命周期内实现资产投资价值的最大化和运行效能的最优化。     

炼钢厂多尺度建模与协同制造

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上,分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发,构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型,并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同,实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口,实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合,形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术,通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同,实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践,对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值,对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后,明显提升了炼钢厂的协同制造水平,取得了显著的经济与社会效益。      

唐钢智能制造的信息化架构设计

 钢铁工业是国民经济的重要基础产业,要实现其可持续协调发展,需要加快实现自动化、数字化、智能化制造进程。以唐钢信息化架构设计为切入点,以面向未来智能制造为出发点,建立了新型钢铁企业信息自动化架构体系。以一贯制质量设计及一体化产销计划的实现为主线,对一二级系统实施全公司范围的建设和改造,在三四级之间新建设三点五级系统——公司级高级计划排程系统、公司级订单设计系统、公司级质量管理系统;新建二点五级工厂数据库系统,搭建智能工厂的数据基石。实现体系内一至五级的纵向全线贯通,引领企业实现转型升级,为企业智能制造打下基础。     

大型钢企智能天车系统的设计开发及应用

介绍全国首家智能天车系统的总体架构和基本功能,并对具体应用进行解析和效果对比。针对冶金智能物流体系和企业需求,综合冶金物流管理、天车调度控制、自动控制和信息化技术,智能天车系统设计为3层架构,分步骤实现工艺流程信息化、工单配给智能化、天车运行自动化和物流现场无人化。系统的研发应用实现了冶金生产与物流无缝衔接,保证了生产信息和物流信息同步、不落地,夯实了冶金智能物流体系的基础,体现了智能工厂的核心理念,是智能制造技术在传统制造业中的具体应用。