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搜索结果如下(共5条):

搜索范围:全部 ;关键字:集控;搜索位置:无限定;

1:[研发项目动态--产业化示范工程]科技新进展:首钢京唐热轧数字化智能制造系统

热轧生产过程是钢铁全流程承前启后的重要工序,也是企业建设“云-边-端”高效协同管控体系的关键,热轧数字化智能制造系统对推进“铁钢轧”全流程高质量智能工厂建设具有重要意义。针对当前普遍存在多源异构数据融合与追溯难闭环、生产过程控制与质量溯源非协同、面向多目标决策的精益化管控不精细等痛点问题,具体体现在: 1、现场数据体量庞大、数据残缺和无效项过多,缺乏相应的大数据平台对数据进行统一且有效的采集、清洗、归集和存储。传统的离线存储方式需要大量物理硬盘,残缺数据无法实时还原及重现,并且数据安全性无法得到保证; 2、现场数据归集多采用时间维度,相应的数据时空转换技术不成熟,难以满足实物质量分析和溯源过程中使用空间维度数据的需求; 3、产品质量异常,无法实现精准定位溯源,控制系统L1/L2大多由第三方承建,底层模型黑箱瓶颈难以突破;监控预警场景定制化差异需求大,关键参数零散分布于不同系统导致现有技术无法统计全流程工艺设备状态; 4、设备运维停留在传统的人工点检+周期更换模式,重点设备监控停留在耳听眼看的阶段,一些先进的设备测振、测温、图像识别技术未能得到应用;复杂设备系统依靠单一的仪表阈值进行报警,缺乏劣化趋势和状态的模型判断; 5、轧线、磨辊间、钢卷库、质检等生产单元自动化程度低,存在着大量可用智能装备代替的人工操作,如加热炉板坯核对、钢卷质量判定等,工作效率低、操作失误多; 6、安全、环保、消防各模块分散管理,设备系统多,系统集控技术落后,后台监控人员多,紧急状态下人员协同慢; 7、能源和成本统计方法简单、粗放,部分能源点统计未能实现自动采集,能源消耗靠简单的系数来进行标准成本的分摊,成本统计无法精确到卷、班组、区域; 8、钢卷入库、下线、装车、作业无自动计划,物流无自动优化,作业流程无信息化跟踪,操作人员多、效率低下; 9、生产管理、质量管理、设备管理、成本管理、KPI指标管理和安全管理等各个维度的数据不同域,无法跨域联合分析,需人工拷贝、合并、分析。 因此,亟需汇聚车间级全流程数据,涵盖轧辊间、设备运维、能源环保、消防安全、运营管理及智慧决策开发需求,支撑主轧线及公辅等生产作业单元智能协同管控,建立基于精益化管理的热轧数字化智能制造系统。
作者:高怀 发表时间: 2022-05-05 04:42:34 阅读(685) 评论(0)

2:[研发项目动态--产业化示范工程]科技新进展:一种融合业务、组织与冶金流程的新一代集控中心

抚顺新钢铁以“产城融合发展的典范、智能制造的先行者、绿色发展的践行者、建筑业综合服务平台的主导者”四大发展战略,为实现东北老工业基地全面振兴、全方位振兴而努力。从2018年6月至2019年5月,抚顺新钢铁通过整合型数据分析系统建设和复制与开发,在不断丰满完善的基础之下, 管理人员和工程师更愿意追求“更全面,更系统,更有效率”地针对各自的专业领域进行科学分析与管理。在围绕提升效率、提升能力、提升装备水平进而实现效益的提升推进全流程钢铁企业数字化转型过程中,存在一下问题: 1、员工数字化能力不足 随着数字化转型的推动,企业经营管理有了大量系统、全面的数据做支撑、提供参考,进而对“执行力、查找异常、反应速度、部门联动”也提出了更高的要求,此时员工能力是否能有力支撑管理则显得愈加重要。抚顺新钢铁属于传统冶金企业,员工对数字化转型、精细化工具、岗位融合、集控的理解能力不足。 2、复合型的专业钢铁信息技术人员供应十分有限 在数字化转型过程中,需要复合型的专业钢铁信息技术人员来支撑。从现有的人员及外招的潜力来看十分有限,业务不懂IT,IT不懂业务。 3、数据应用不足,数字价值发挥不充分 钢铁行业每天产生和利用大量数据,比如生产、能源、质量、安全、环保等。现场一级系统里面蕴含的数据如EMS、ERP,但是没有将数据进行应用,没有充分发挥数字的价值。 4、结果性与驱动性数据的集成与解析机制有待建立 数据驱动的智能企业包括数据资产的规划和治理、数据资产的获取和储存、数据资产的共享和协作、业务价值的探索和挖掘、数据服务的构建和治理、数据服务的度量和运营(迭代)六个部分。同时基于冶金工程流程的“制造流程-单元工序-单元操作”集成和解析的关系有待建立。 针对这些问题,抚顺新钢铁利用企业现有资源组建研发团队,自主研发了一种融合业务、组织与冶金流程的新一代集控中心,并不断持续迭代优化。
作者:高怀 发表时间: 2022-03-31 02:19:55 阅读(705) 评论(0)

3:[研发项目动态--产业化示范工程]科技新进展:长材(棒线材)库区智能化无人化管控技术

实现长材无人吊运,电磁吊具是最为通用的方式。但是棒线材难以严格按垛位码放,并且容易发生滚动移位,此时按照钢卷库的库位定位方式,容易由于定位精度不足产生钢材重心在吊具边缘之外的“虚吊”现象,从而导致起吊失败或者吊运过程中的钢材掉落事故。因此,需要开展针对长材无人天车吊运的关键技术攻关。另一方面,智能库管系统应能够适应长材吊运特点,对库位变化有自动调整适应的能力,并且应满足大型物流库对天车、地面物流设备、发运设备等的全局动态优化调度需求;同时,针对物流库区的厂内倒运与存储转运销售功能,需要满足无人操作条件下的全自动卸车、自动装车需求,并能实现与生产、销售系统的对接协同。 为此,北京科技大学工程技术研究院(以下简称“北科工研”)针对棒线材库区,创新开发了以库区环境感知与三维重构、机器视觉与天车控制深度融合、库区多智能体协同优化的智能库管调度、库区集控与智能工厂协同优化为标志性的第二代无人天车与智能库管技术,并实现针对棒材智能库与高线智能库的首创示范应用。
作者:高怀 发表时间: 2022-02-21 11:01:14 阅读(711) 评论(0)

4:[科技成果评价--炼铁工艺与技术]基于大数据一体化管控平台及大规模集控的铁区智能制造技术

该项目以韶钢智慧中心为依托,利用智能化大数据等新兴前沿科技,对技术、生产、管理及组织模式进行重大创新,改变钢铁旧有面貌,打造“不一样钢铁”、“精彩钢铁”、“人文钢铁”,实现自动化、物联网、大数据、人工智能等新技术在传统流程工业场景的集中化、规模化应用,在高效协同、智能决策、智能控制方面取得了巨大的进步和良好的效果,颠覆性转变钢铁生产模式,树立了钢铁智能制造的典范。
作者:E312100523M 发表时间: 2020-05-14 04:20:02 阅读(2894) 评论(2)

5:[成果转化与推广--炼铁机械装备技术]高炉炉前智能化作业系统

高炉炉前智能化作业控制系统正是基于此生产现状下衍生而来的炉前智能化生产解决方案。通过对现场开口机、泥炮等设备的一些必要性改造,同时增加电磁液压阀站、编码器、视觉等控制及检测设备,辅以宝信炉前生产数据控制系统,实现炉前智能化开堵口作业;通过工业六轴机械手为主体,辅以AGV小车库料管理系统(或炮泥分离机构)实现炉前泥炮自动一键加泥;通过RGV运行小车及钎库管理系统实现炉前开口机自动一键换钎。实现炉前现场、操业集控、一键自动、分步等多元化的操作模式,极大的简化了炉前生产的操作模式、规范操作流程、降低作业强度、提高作业效率、改善作业环境。
作者: 发表时间: 2020-03-27 05:24:27 阅读(2376) 评论(0)

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