智能制造标杆企业系列报道丨首钢冷轧薄板有限公司:传统制造业的智能化探索之路
智能制造标杆企业系列报道丨首钢冷轧薄板有限公司:传统制造业的智能化探索之路
北京首钢冷轧薄板有限公司(以下简称首钢冷轧),坐落于北京市顺义区李桥镇,毗邻首都国际机场,地理位置优越,交通便利,厂区占地总面积约73万平方米。近年来,首钢冷轧积极响应国家和北京市智能制造、数字化转型等相关政策精神,从业务、技术、组织三方面积极推进智能制造实施落地,使冷轧上下游互联互通,聚焦高端汽车企业,实现质量更高端、生产更高效、成本更优化、服务更提升、供应链更灵活,持续高质量发展,实现效益可持续提升。
图1 首钢冷轧薄板有限公司外景
首钢冷轧通过数字化转型,在业务、技术、组织层面实现全面提升,形成新的竞争优势。在业务方面,实现高附加值产品比例显著提升、重点产品质量水平明显提高、库存资金占用显著降低。在技术方面,深化5G、大数据、人工智能、工业机器人在钢铁行业的场景应用,突破现有条件下的业务瓶颈,在取得真正实效的基础上,打造至少5个行业领先应用。在组织方面,通过数字化转型建设过程的数字化培训、组织及业务变革、人才培养,提高“用数字说话、让数据说话”的决策自觉性,培育数字化企业特征及内涵,引导全员强化数字化认知和技能学习,打造适应未来发展的数字化转型体系与数字化管理文化。
一、管理升级、创新发展,智能制造形成四大亮点
01
生产岗位实现精准管理
推进8个机组、33个岗位的精细化管理,将每一卷订单的控制计划关键工艺参数通过数字化手段实时展示到各个岗位上,使生产岗位获得精准的操控要求,同时动态采集生产过程中的实际值进行符合性分析,对于超限的参数语音报警,操作人员及时调整工艺参数,进一步稳定工艺控制,这样将质量事后控制变成事中过程控制,过程工艺稳定性提高16%。
图2 首钢冷轧材料CP岗位展示系统
(CP即控制计划展示,包括操作推荐、工艺性能预警、工艺参数预警等内容)
02
全场仓储物流高度智能化
通过天车定位系统、智能调度系统、天车集控系统、RGV运输系统、无人天车系统、出厂物流模型等实现系统实现厂内仓储物流的智能化。
天车集控系统通过5G技术实现成品库9台天车的远程控制,操作人员在集控室实时控制库区的天车进行钢卷的吊装作业,完成钢卷的下线、下线、入库、转库、装车出库、卸车等业务。轧后库升级改造两台无人天车,升级后将大幅减低人工作业强度,提高库存周转率和数据准确性,实现账务一致性,解决二层钢卷码放悬空问题,出入库时效性得到保证。
在成品库区域安装了5G驱动的6台RGV钢卷运输车,替代天车长距离运输,成品库天车长距离往返作业情况降低85%,月均减少汽车倒运量30%,同时降低库区双层码放量,月均减少二次包装卷200吨。
同步开发了出厂物流模型,其中包括了火运配载模型、汽运配载模型,实现了火运和汽运配载自动化、火运线上报站功能。
图3 首钢冷轧RGV运输车
03
自主研发设备管控系统实现
精细控制反馈
开发部署了设备数字化管控平台,实现设备远程诊断、集中监控、设备健康评估、智能故障诊断、预测性维护和少人化无人化等应用场景,实现更及时的状态感知、更安全的运维方式、更有效的分析手段、更精准的故障定位、更高效的管理模式。
设备数字化管控平台由设备状态监控系统与预测性维护系统组成。包含监控点位11100项,1160台套设备,覆盖全部重点设备,关键点位覆盖率达80%;制定报警规则3026条,报警准确率98%,涉及轧机刚度、炉区氧含量和露点、锌锅辊状态等功能精度管控重点。基于现场多元异构设备状态数据的监测、收集和分析能力,实现了重点设备功能精度的持续状态监测、劣化趋势跟踪和预测。基于大数据分析功能建立风机震动、锌锅辊状态、轧机齿轮箱声纹检测等重点设备预测性维护模型,强化了关键设备劣化感知能力,减少突发故障造成的损失。
设备数字化管控平台投入后助力冷轧公司设备综合管理效率提升40%,月均故障停机时间降低30%小时。
04
强化能源及环保管控分析
新增140台仪表和1040个数据采集点位,实现秒级能源数据采集,在此基础上,建立了到钢卷、班组、作业区和公司的不同维度分介质能耗和综合能耗统计分析平台,支撑公司能源介质的精细化管控,吨钢能源消耗降低1.6%。
环保方面实现环保在线数据的实时采集、分析、预警和推送,保证了环保设备的达标排放;实时监测环保设备的运行状态,及时进行状态预警,保证了环保设备的投入。
二、立足优势、顺利转型,智造经验能推广可复制
通过智能制造建设提升,首钢冷轧实现库存量降低9.3%,外发效率提升15%;余材充当比例提升5%,合同一次通过率提升7%;提升设备管理效率35%。同时,首钢冷轧的天车集控、智能仓储、质量类、客服类、数字化业绩管理平台等多项智能制造提升思路及建设范例已在首钢集团内部多家企业实现推广应用,验证了首钢冷轧智能制造工作的可复制性。未来,首钢冷轧将发挥技术指导、项目前期规划等重要支持能力,为国内更多公司分享智能制造建设经验,带动传统制造业智能制造建设水平的提高。
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