【行业资讯】当钢铁遇上工业智能,如何实现升级与转型?
发布时间:2021-07-23 文章来源:鸿宇科技 浏览次数:1383
钢铁工业是国民经济基础产业,是衡量一个国家综合国力和工业化程度的重要标志。同时,钢铁行业碳排放量占全国碳排放总量的15%左右,是“碳达峰”、“碳中和”目标实现的重要领域和责任主体行业。如何有效地结合工业智能化技术实现钢铁产业的绿色发展,成为产业当下关注的重点。
钢铁行业转型的目标是构建以钢铁制造为核心的智能信息服务。它以数字化作为驱动,智能制造为核心,围绕钢铁企业为中心,对内形成包含智能制造、智能装备、智慧能管和智能决策在内的智能钢铁应用服务;同时,因为有了信息化交互,对外又可以形成贯穿上游原物料、矿山到下游消费市场,面向产业链的服务体系。
“钢铁智能化转型的关键是增强预测性。我们通过调研发现,一个钢厂三年的设备维护费用就高达数亿,设备运行安全是重中之重。传统的被动维护已经不能满足智能设备管理的发展趋势,而是要转向预测性维护;同时,钢铁是一个高能耗高污染的行业,但德国的钢铁厂可以建在莱茵河上,美国的大河钢厂则运用了很多AI分析技术提升生产运营效率。”天泽智云首席数据科学家晋文静博士在接受科技日报记者采访时表示。
钢铁企业通过引入智能化技术可优化能源管理,提升运营效率
晋文静认为,对于钢铁制造过程,通过智能化手段辅助决策,可以体现在设备、质量、效能这三个方面。基于工业互联网平台,对钢铁制造过程工艺设备开展实时运行监测、故障诊断、能源调度管理;通过将经验和知识模块化、软件化为员工赋能,不断探索基于平台的按用户需求的制造模式;把工业智能和工业互联网技术真正用于钢铁制造业的提质、降本、增效、减耗,最终实现制造行业从以产品为核心到以服务为核心的价值转型。
通过工业智能系统为能源预测、平衡、优化、诊断提供技术支撑,对水、电、气、汽集中管理,健全能源生产管理体系、能源决策分析体系和能源系统考核评价体系,真正实现“数出一处,量出一门”的基于数据驱动的能源管理模式。能源管理的目标就是从经验型到分析型调度的转变,就是从靠人管到靠系统管,系统提供准确的数据,结合人多年的经验,把这些知识做成模型,固化在系统中,从而变成有理有据,更加合理高效的管理模式。
钢铁行业里的两大能源介质,一个是电力,一个是煤气。电力是钢铁企业的重要能源物质,钢铁企业的电力负荷需量管理往往存在难预测、难降本、难调控和异常难及时定位的痛点。而与电力相关的就是煤气的平衡调度,煤气作为高炉炼铁过程的副产物,供应不足时,影响下游生产;产大于消耗时,会压力超高,导致爆炸的可能风险。压力波动大,下游用户不稳定,阀门开合频率高,燃烧不稳定,不仅影响产品质量,同时也会影响到发电量,电力煤气二者相互影响。
数据显示:在某钢铁集团落地实施了需量智能管理系统,实现了精准预测电力需求,实时发生需量成本节约3%,并实现谷时发电节省综合成本大于500万/年;落地应用了高炉煤气平衡系统,指导一线生产人员进行标准化操作,将操作基于模糊经验化转变为科学化,提升决策敏捷性和精准性,系统自动预警产用气异常,并对异常原因进行量化追踪,辅助调度对煤气管网进行精细化管理,实现直接经济价值2300万元/年。
这些成功的实践经验以知识模型的形式被沉淀到钢铁企业的系统中,与生产制造过程实时交互迭代,既能为企业持续节省能源成本,也为钢铁行业实现双碳目标输入源源不断的科技动力。
设备智能管理,以PHM为驱动的生产全生命周期管理
“我们提出了基于设备为驱动的质量的全生命周期管理。核心理念是,管设备不是目的,管设备最终是为了对产品质量负责,提升良品率及产品竞争力,也就是实现质量的全生命周期管理,从而实现零宕机、零次品、零浪费的目标。”晋文静介绍。
很多人将状态监测与预测性维护与健康管理(PHM)混淆,虽然他们都是以数据为基础进行判断,但其解决问题的原理和目标是不同的。状态监测以振动监测为主,定期采取人工诊断的方式,利用专家经验给出设备故障诊断报告。
“健康管理(PHM)是在探索机理数据分析与行业知识相结合的手段,利用智能模型量化设备的故障严重程度,乃至预测剩余使用寿命。进一步结合时间、人员、备品备件等客观因素,给出最经济、最恰当的‘确定性’的运维时机和方式。”晋文静进一步解释,PHM可以从数据获取,到转化成信息,再到支持我们的决策和反馈控制,形成完整的闭环,这样才能真正给用户带来价值。
晋文静提到,不同等级的设备需要不同的维护方式,不是所有的设备都需要远程监测。天泽智云设备智慧运维管理系统分等级设计不同的监测手段,综合传感器、运行数据等多源数据信息,综合评判,做到故障判据客观化、诊断流程自动化。并在“临界点”给出及时的维护维修建议,保障设备最长时间的在线运行。系统支持在线一键导出分析报告,便于设备维护人员综合分析做出最为合理的维护措施。真正做到及时按需维护,降低备件成本。
某钢铁厂在运行了设备智慧运维管理系统后,设备备件库存成本降低150万元/年,设备OEE提升1%,新增产能5万吨/年。
“现在国内很多钢铁企业已经在向数字化迈进,纷纷在做精益管理、能源可视化看板等,但是这些系统缺乏预测性,智慧能管的目标则是要建立一个具备预测和协同优化能力的智能系统。钢铁企业通过智能化转型,可以降低运营成本,提升效率,提高竞争力,还可以在此基础上不断地创新价值链和业务模型,创造新的商业模式。”晋文静表示。
本文转自:学习强国