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钢铁制造如何走向自动化?

 前,中国钢铁产业正处于发展的“换挡期”,以规模效益为代表的旧动能已经开始显得有些动力不足。只有整个产业链不断向高端迈进,中国钢铁产业才能在未来的发展过程中获取新的动力。

  未来钢铁行业的竞争将不再是价格的竞争,而是效率和质量的竞争。要想实现生产质量和效率的大幅提升,对于钢企而言,除了提升装备水平,夯实自身转型升级的硬件基础之外,更多的是要从制造向智能制造方面转型。在笔者看来,智能制造是中国钢铁企业迈向高端的“催化剂”,同时也是整个产业转型升级的一个新方向。

一、需求分析——智能制造核心要素分析

总来来讲,智能制造是一种快速提供承载个性化功能的高品质产品和服务的制造模式。菊粉具体分析来看,就是围绕着“快速、柔性、质量、效率”等四个核心指标进行展开的,对于质量和效率指标,从传统工业制造流程就要求越来越高,而随着人们需求个性化的必然趋势,如何满足个性化需求(转化为对工业企业的要求就是柔性和快速响应)。

如果在互联网环境下理解智能制造(互联网+制造),其核心即是融合和,将信息能力嵌入制造过程,通过信息技术提高传统制造的智能化水平,满足用户需求从?二维向思维的

转变。在中国信息通信研究院主导的工业互联网产业联盟(AII)的工业互联网参考架构图中明确,网络是基础,数据是核心,安全是关键。

二、宝信推进智能制造的技术策略

在实践中推进智能制造时,需要明确一个宗旨:即致力于“一切皆协同”。也就是说,协同是工业4.0的要义所在,协同贯穿在智慧制造的每一个环节,协同的需求无处不在,它至少包括:

  • 设备互联互通是协同;

  • 多源数据集成应用是协同;

  • 人与人之间、人与设备之间要协同;

  • 企业内部各部门在流程上需要协同;

  • 产业链上下游企业之间也需要基于价值共享的协同;

  • ……

具体到宝钢智慧制造中,存在着三个重要的协同领域:

1、单一基地中工序协同;

2、跨地域、多制造基地之间的协同制造;

3、跨企业供应链协同。

在实践中,要时刻把握好两条主线,即实物资产与数据资产的运营,可以从制造装备智能化和企业大数据运用的迫切需求入手。

从装备视角,即将智能工业机器人嵌入已有制造流程工序间,形成柔性的生产系统;另外在数据层面,将基于数据的智能嵌入已有管理流程各环节,形成敏捷的决策链条。

通过对智慧制造底层理念的把握,在实践中就容易实现智能制造的路径规划。

  • 步骤1:自动化的制造过程状态的实时监测与控制,这一步已经在宝钢中实现,自动化水平极高;

  • 步骤2:以产品质量成本为主线的全面可视化设计,不可忽视的是,产品质量和成本仍然是企业特别关注的问题,这一步正在推进中;

  • 步骤3:也就是在未来,要实现围绕产品全生命周期的虚拟工厂构建和服务、维护等。值得一提的,可视化的内涵随时间不断演进,作为智能制造实践水平的度量。

据丛力群博士绍,制定规划后在实际推进中,要把握增量与存量相兼顾的差异化方法,其中有思想策略:

  1. 面向制造的现场装备(存量资产):以拾漏补缺为目标;

  2. 在线运行的业务系统,以持续优化为目标,不强调一步到位;

  3. 正在建设的数据系统,以互动创新为目标;

  4. 支撑运营的基础设施,以兼前顾后为目标;

基于以上思想策略,着力于解决当前迫切需要解决的关键技术,开展适度前瞻性研究,探索长远基础性平台类和工具类产品开发。推进宝钢智慧制造的五项工作:

系统架构设计——技术研究——软件重构——解决方案——示范应用

三、钢铁制造过程机器人应用方案

钢铁行业不是一个大批量应用机器人的行业,因为钢铁制造主作业已经高度自动化,在工序衔接环节、辅助作业线还有很多人工作业岗位。明确机器人在钢铁制造环境中的应用场景,它适用于制造流程中高温、高速、高粉尘、高强度、长周期工作环节,改善劳动条件。

如今工业机器人嵌入已有的钢铁制造流程,精确持久工作,构建柔性、稳定的制造环境,提高作业的一致化水平。也就是说,工业机器人(无人化装备)嵌入制造流程,不仅替代人工作业,更是为组成灵活的生产系统。

下面简单列举几个关键场景的应用:

  • 高炉炉前作业自动化——危险性高、作业环境差、劳动强度大、是钢铁生产岗位最为恶劣的环节之一;

  • 无人化制品仓库——可用于精确定位、路径优化等

  • 框架车无人化驾驶——涉及到最前沿的无人驾驶技术和诸多技术领域,将有助于形成以框架为核心的厂内物流智能调度。

  • 冷轧产线工业机器人应用


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