一、研究的背景與問題
隨著新一代信息技術(shù)的不斷突破和智能化向制造業(yè)的加速滲透，我國冶金企業(yè)已全面進入綠色與智能制造的新階段。2021年，國家“十四五”發(fā)展規(guī)劃明確提出了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展要求，同年4月，中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會組織成立了鋼鐵智能制造聯(lián)盟，引領(lǐng)和規(guī)范鋼鐵企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。鋼鐵企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已不是選修課，而是助推企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。
熱軋生產(chǎn)過程是鋼鐵全流程承前啟后的重要工序，也是企業(yè)建設(shè)“云-邊-端”高效協(xié)同管控體系的關(guān)鍵，熱軋數(shù)字化智能制造系統(tǒng)對推進“鐵鋼軋”全流程高質(zhì)量智能工廠建設(shè)具有重要意義。針對當(dāng)前普遍存在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與追溯難閉環(huán)、生產(chǎn)過程控制與質(zhì)量溯源非協(xié)同、面向多目標(biāo)決策的精益化管控不精細(xì)等痛點問題，具體體現(xiàn)在：
1、現(xiàn)場數(shù)據(jù)體量龐大、數(shù)據(jù)殘缺和無效項過多，缺乏相應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一且有效的采集、清洗、歸集和存儲。傳統(tǒng)的離線存儲方式需要大量物理硬盤，殘缺數(shù)據(jù)無法實時還原及重現(xiàn)，并且數(shù)據(jù)安全性無法得到保證；
2、現(xiàn)場數(shù)據(jù)歸集多采用時間維度，相應(yīng)的數(shù)據(jù)時空轉(zhuǎn)換技術(shù)不成熟，難以滿足實物質(zhì)量分析和溯源過程中使用空間維度數(shù)據(jù)的需求；
3、產(chǎn)品質(zhì)量異常，無法實現(xiàn)精準(zhǔn)定位溯源，控制系統(tǒng)L1/L2大多由第三方承建，底層模型黑箱瓶頸難以突破；監(jiān)控預(yù)警場景定制化差異需求大，關(guān)鍵參數(shù)零散分布于不同系統(tǒng)導(dǎo)致現(xiàn)有技術(shù)無法統(tǒng)計全流程工藝設(shè)備狀態(tài)；
4、設(shè)備運維停留在傳統(tǒng)的人工點檢+周期更換模式，重點設(shè)備監(jiān)控停留在耳聽眼看的階段，一些先進的設(shè)備測振、測溫、圖像識別技術(shù)未能得到應(yīng)用；復(fù)雜設(shè)備系統(tǒng)依靠單一的儀表閾值進行報警，缺乏劣化趨勢和狀態(tài)的模型判斷；
5、軋線、磨輥間、鋼卷庫、質(zhì)檢等生產(chǎn)單元自動化程度低，存在著大量可用智能裝備代替的人工操作，如加熱爐板坯核對、鋼卷質(zhì)量判定等，工作效率低、操作失誤多；
6、安全、環(huán)保、消防各模塊分散管理，設(shè)備系統(tǒng)多，系統(tǒng)集控技術(shù)落后，后臺監(jiān)控人員多，緊急狀態(tài)下人員協(xié)同慢；
7、能源和成本統(tǒng)計方法簡單、粗放，部分能源點統(tǒng)計未能實現(xiàn)自動采集，能源消耗靠簡單的系數(shù)來進行標(biāo)準(zhǔn)成本的分?jǐn)?，成本統(tǒng)計無法精確到卷、班組、區(qū)域；
8、鋼卷入庫、下線、裝車、作業(yè)無自動計劃，物流無自動優(yōu)化，作業(yè)流程無信息化跟蹤，操作人員多、效率低下；
9、生產(chǎn)管理、質(zhì)量管理、設(shè)備管理、成本管理、KPI指標(biāo)管理和安全管理等各個維度的數(shù)據(jù)不同域，無法跨域聯(lián)合分析，需人工拷貝、合并、分析。
因此，亟需匯聚車間級全流程數(shù)據(jù)，涵蓋軋輥間、設(shè)備運維、能源環(huán)保、消防安全、運營管理及智慧決策開發(fā)需求，支撐主軋線及公輔等生產(chǎn)作業(yè)單元智能協(xié)同管控，建立基于精益化管理的熱軋數(shù)字化智能制造系統(tǒng)。
二、解決問題的思路與技術(shù)方案
基于上述背景，本成果依托首鋼京唐1580mm和2250mm兩條熱軋產(chǎn)線，以“數(shù)據(jù)敏捷共享、應(yīng)用高效協(xié)同、可移植推廣”為指引，以“數(shù)據(jù)下沉、分層設(shè)計、標(biāo)準(zhǔn)化”為導(dǎo)向，覆蓋熱軋全流程、全量數(shù)據(jù)與全專業(yè)應(yīng)用，建設(shè)涵蓋數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺和業(yè)務(wù)應(yīng)用的熱軋智能車間，整體功能架構(gòu)如圖1所示。
圖1熱軋智能車間整體功能架構(gòu)
車間級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺向下聯(lián)動各工序、多物理空間的設(shè)備及系統(tǒng)，整合全量數(shù)據(jù)采集、壓扁、處理、存儲等關(guān)鍵技術(shù)，數(shù)據(jù)涵蓋主軋線、鋼卷庫、磨輥間、供水、供電、介質(zhì)泵站；向上為質(zhì)量智能管控、設(shè)備智能運維、機器人/智能視覺裝備應(yīng)用、環(huán)保/安全/消防智能監(jiān)控、能源成本智能管控、無人庫區(qū)/智能物流等業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)共享服務(wù)，實現(xiàn)監(jiān)控、診斷、分析、溯源、優(yōu)化等全生命周期智能化建設(shè)，提升生產(chǎn)制造效率、設(shè)備運行效率和質(zhì)量經(jīng)濟效益，降低產(chǎn)品能耗和勞動強度。
本成果熱軋智能車間整體技術(shù)架構(gòu)具有如下特點：①邊緣側(cè)數(shù)據(jù)匯聚；②邊緣側(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用具有成本低、效率高的優(yōu)勢；③邊緣側(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用易與控制系統(tǒng)協(xié)同，質(zhì)量管控利于落地；④在企業(yè)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)中，形成了“中臺業(yè)務(wù)架構(gòu)”，與跨工序工廠級的質(zhì)量、設(shè)備、能源等一體化管控平臺形成了高效的邊-云協(xié)同模式，利于全局資源的優(yōu)化配置；⑤邊緣側(cè)全量數(shù)據(jù)平臺支撐了工藝、設(shè)備、生產(chǎn)、質(zhì)量、能源等更多維度的數(shù)據(jù)挖掘和系統(tǒng)優(yōu)化。
熱軋智能車間整體架構(gòu)主要包含基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)的采集與大數(shù)據(jù)平臺接入、數(shù)倉建設(shè)與數(shù)據(jù)治理、應(yīng)用場景開發(fā)四個核心部分。
1、基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計
基于項目現(xiàn)場實際情況和自有技術(shù)群，深度構(gòu)建基于多維技術(shù)協(xié)同的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系，整合多協(xié)議轉(zhuǎn)換、設(shè)備協(xié)議統(tǒng)一接入以及大數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲等復(fù)雜關(guān)鍵技術(shù)，縱向聯(lián)動L0-L4級數(shù)據(jù)，橫向聯(lián)動各工序、多物理空間的設(shè)備及系統(tǒng)，實現(xiàn)全面細(xì)粒度管控要求。
通過研發(fā)多協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)體系，集成常用協(xié)議諸如TCP/IP、OPC、MQTT和多種JDBC到一個功能模塊中；研發(fā)設(shè)備協(xié)議統(tǒng)一管理體系，兼并融合了現(xiàn)場設(shè)備和機組所用軟件常用SDK和接口，為軟件與多協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊中的協(xié)議建立映射關(guān)系；研發(fā)數(shù)據(jù)通信統(tǒng)一設(shè)計體系，為現(xiàn)場設(shè)備和機組所用軟件、設(shè)備協(xié)議統(tǒng)一管理功能模塊、多協(xié)議轉(zhuǎn)換功能模塊構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)通信結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/span>
2、數(shù)據(jù)的采集與大數(shù)據(jù)平臺接入
基于開源消息中間件Kafka進行重構(gòu)開發(fā)，優(yōu)化了原有Kafka能力，與此同時引入流計算、分布式計算及批處理等多框架，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高效接入、清洗、存儲與應(yīng)用等功能；使用自研優(yōu)化的Kafka集群接入高頻高吞吐量數(shù)據(jù)，經(jīng)過幾輪迭代和優(yōu)化，達到以10ms頻率接入“10萬+”一級點位數(shù)據(jù)。而對于低頻的關(guān)系型數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)適配的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊抽取到數(shù)據(jù)后，寫入到集群對應(yīng)的Mysql、Postgres等數(shù)據(jù)庫中。
3、數(shù)倉建設(shè)與數(shù)據(jù)治理
在數(shù)倉建設(shè)方面，引入差值存儲、異構(gòu)存儲和比對存儲的不同存儲方式來進行優(yōu)化存儲體量和邏輯，在保證可以快速檢索數(shù)據(jù)的前提下，實現(xiàn)最小體量的存儲，做到絕不浪費“1KB”資源。圍繞數(shù)據(jù)狀況、數(shù)據(jù)使用邏輯、數(shù)據(jù)來源判定與梳理等多個維度，設(shè)計血緣網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shù)據(jù)治理邏輯與規(guī)則等，通過對數(shù)據(jù)血緣的細(xì)粒度劃分建設(shè)數(shù)倉。
在數(shù)據(jù)治理層面，結(jié)合大數(shù)據(jù)Lambda和Kappa數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，基于熱軋數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特性，構(gòu)建針對不同維度數(shù)據(jù)進行快速處理和出入庫處理操作的處理流程。
4、應(yīng)用場景開發(fā)
（1）質(zhì)量智能管控。通過深度解析過程控制底層機理模型，形成執(zhí)行層閉環(huán)管控，實現(xiàn)工序內(nèi)部窗口或工序間的定制化智能輔助決策；通過基于規(guī)則引擎的制造過程工藝質(zhì)量多變量在線監(jiān)控與預(yù)警，實現(xiàn)全工序生產(chǎn)關(guān)鍵參數(shù)的異常監(jiān)控與實時報警；建立面向生產(chǎn)穩(wěn)定性和質(zhì)量高精度提升的優(yōu)化集群工具和一鍵式解決方案，實現(xiàn)多工序耦合質(zhì)量綜合評價。
（2）設(shè)備智能運維。關(guān)鍵設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)：包含主電機多維監(jiān)測預(yù)警技術(shù)、關(guān)鍵設(shè)備在線振動監(jiān)測預(yù)警技術(shù)等。通過異常狀態(tài)的實時智能報警技術(shù)，提高設(shè)備運維人員對設(shè)備狀態(tài)的感知能力，實現(xiàn)在線監(jiān)測、工況評估、數(shù)字評價和故障診斷。
傳感器故障智能診斷技術(shù)：包含關(guān)鍵傳感器校驗技術(shù)、伺服閥故障預(yù)判技術(shù)等。圍繞現(xiàn)場傳感器、執(zhí)行元件開展數(shù)字化賦能研發(fā)，深究設(shè)備動作原理，分類制定故障預(yù)判規(guī)則，逐步形成設(shè)備故障智能診斷技術(shù)。
（3）機器人、智能視覺裝備應(yīng)用。面向場景的深度學(xué)習(xí)和機器視覺算法模型技術(shù)：通過不斷訓(xùn)練迭代模型，最終形成工業(yè)場景下高識別率、可用的算法模型。
各類智能裝備檢測技術(shù)：如板坯號自動識別技術(shù)，板坯尺寸、中間坯扣翹頭、鋼卷邊部缺陷等智能檢測技術(shù)、曲線和視頻同步回放技術(shù)等。
（4）能源和成本智能管控。能耗輥耗監(jiān)控與自動評價技術(shù)：包括精細(xì)化能源管理、分區(qū)域管控、工藝和控制節(jié)能系統(tǒng)，實現(xiàn)單板坯能耗歸集量化，能源管理細(xì)化到每一卷帶鋼、每一個設(shè)備、每一個區(qū)域和子系統(tǒng)。
基于低輥耗的磨輥間作業(yè)模式：實現(xiàn)智能供輥、配輥、排產(chǎn)、探傷跟蹤、軸承座維護，打破了傳統(tǒng)的人工計時跟蹤的控制模式；實現(xiàn)磨輥車間的全流程數(shù)據(jù)可視化、跟蹤、分析、預(yù)測功能，覆蓋車間軋輥、軸承座組件、砂輪及工藝技術(shù)規(guī)則。
（5）環(huán)保/安全/消防智能監(jiān)控。環(huán)保/安全/消防設(shè)備集控技術(shù)：加熱爐煙氣檢測系統(tǒng)、廠區(qū)煤氣監(jiān)測系統(tǒng)、電氣室和電纜隧道監(jiān)控系統(tǒng)統(tǒng)一集控，監(jiān)控人員得到優(yōu)化。
重點場所無人化點巡檢技術(shù)：通過無線網(wǎng)絡(luò)將各主電室電氣設(shè)備運行溫濕度進行遠程監(jiān)控，實現(xiàn)廠區(qū)基于環(huán)境、整體洞悉安全風(fēng)險的敏捷態(tài)勢感知。
電纜頭溫度感知監(jiān)測預(yù)警技術(shù)：通過電纜頭工作溫度的升降變化反映電力設(shè)施的運行狀態(tài)和物理特征的變化，及時發(fā)現(xiàn)電纜頭處溫度變化狀態(tài)。
（6）數(shù)據(jù)報表智能分析。生產(chǎn)綜合報表一鍵式分析技術(shù)：實現(xiàn)囊括生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、成本、指標(biāo)和安全管理等各個維度的報表一鍵分析。
（7）無人庫區(qū)和智能物流。智能入庫系統(tǒng)：根據(jù)產(chǎn)出鋼卷流向、質(zhì)量判定情況、庫內(nèi)各跨區(qū)功能以及庫區(qū)空跺位數(shù)量，實現(xiàn)產(chǎn)出鋼卷自動分配庫區(qū)、自動分配垛位，以滿足后續(xù)鋼卷處置要求，減少了無效倒運、高效周轉(zhuǎn)的要求。
智能發(fā)運系統(tǒng)：根據(jù)庫內(nèi)待轉(zhuǎn)庫計劃和交貨期先后順序，開發(fā)鋼卷智能發(fā)運系統(tǒng)，實現(xiàn)發(fā)貨計劃單系統(tǒng)自動生成，物流系統(tǒng)根據(jù)計劃單派車，做到運力與計劃的動態(tài)匹配。
車輛動態(tài)管控系統(tǒng)：針對裝車發(fā)運自動化程度低、等待浪費的情況，實現(xiàn)系統(tǒng)自動分配庫區(qū)和運輸車輛的實時管控，形成運輸計劃和實績的閉環(huán)管理，支撐了運輸車輛的全流程數(shù)據(jù)分析。
三、主要創(chuàng)新性成果
該項目經(jīng)過3年多的技術(shù)攻關(guān)，取得重要科技創(chuàng)新如下：
1、研究并建立了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的開源重構(gòu)數(shù)據(jù)壓扁體系，首創(chuàng)數(shù)據(jù)下沉的邊緣側(cè)大數(shù)據(jù)協(xié)同管控平臺，攻克了熱軋實時、海量、高頻、異構(gòu)數(shù)據(jù)和多接口協(xié)議復(fù)雜的難點，首次提出面向數(shù)據(jù)血緣關(guān)系可溯源治理的資產(chǎn)大盤可視化技術(shù)，解決了L0-L4海量數(shù)據(jù)多層次、多維度、多模態(tài)等難以融合的問題，實現(xiàn)了熱軋生產(chǎn)過程質(zhì)量診斷、設(shè)備預(yù)警、生產(chǎn)過程的協(xié)同控制。
2、研發(fā)了熱軋板形、溫度、幾何尺寸、表面質(zhì)量等過程診斷的機理模型集群，通過數(shù)據(jù)平臺形成在線閉環(huán)自適應(yīng)，拓寬拓深了當(dāng)前質(zhì)量管控的維度與深度，實現(xiàn)了面向生產(chǎn)過程智能化的閉環(huán)控制，建立了在線監(jiān)控、預(yù)警、評級、診斷與優(yōu)化的質(zhì)量閉環(huán)管控系統(tǒng)。
3、研究并建立了基于全量數(shù)據(jù)下沉的多業(yè)務(wù)協(xié)同創(chuàng)新高效管控體系，實現(xiàn)了生產(chǎn)、設(shè)備、能源、安全、環(huán)保、成本等多目標(biāo)近端側(cè)的協(xié)同優(yōu)化，有力支撐“云-邊-端”一體化協(xié)同管控。
四、應(yīng)用情況與效果
首鋼京唐熱軋數(shù)字化智能制造系統(tǒng)由首鋼集團有限公司、北京首鋼自動化信息技術(shù)有限公司和首鋼京唐鋼鐵聯(lián)合有限責(zé)任公司提出，并于2020年7月在京唐熱軋1580mm和2250mm兩條產(chǎn)線上線，現(xiàn)場應(yīng)用如圖2所示。基于業(yè)務(wù)主體、技術(shù)中臺架構(gòu)以及多源異構(gòu)數(shù)采方案的“首鋼京唐熱軋數(shù)字化智能制造”項目經(jīng)歷了需求調(diào)研、藍圖設(shè)計、平臺設(shè)計、開發(fā)測試、數(shù)據(jù)收集、用戶測試、人員培訓(xùn)、上線準(zhǔn)備等階段，已經(jīng)成為京唐熱軋智慧管控和技術(shù)人員產(chǎn)品開發(fā)、工藝研究必不可少的重要工具。中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會組織科技成果鑒定，專家組一致認(rèn)為“該項成果總體技術(shù)達到國際先進水平”。
圖2 熱軋數(shù)字化智能制造系統(tǒng)應(yīng)用
熱軋數(shù)字化智能制造系統(tǒng)大幅提升了產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性，提高了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，形成了標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、可移植的數(shù)字化工廠構(gòu)架，可以通過對生產(chǎn)全流程的分析提升資源使用率，并在其它產(chǎn)線推廣和應(yīng)用，提升上下游產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益。項目的成功落地，帶動京唐熱軋車間節(jié)約人力成本20%，設(shè)備故停時間下降3%，生產(chǎn)效率提升10%以上，整體運營成本下降5%-10%。
該項目成果支撐了工信部“建設(shè)圍繞鋼鐵行業(yè)的智能制造標(biāo)準(zhǔn)試驗驗證公共服務(wù)平臺”建設(shè)任務(wù)，負(fù)責(zé)智能工廠平臺落地和驗證；入選工信部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)航應(yīng)用案例；同時被中國計算機學(xué)會評為優(yōu)秀解決方案。項目主持制定行標(biāo)3項和團標(biāo)2項，獲得授權(quán)發(fā)明專利6項、實用新型專利2項，軟件著作權(quán)24項，發(fā)表論文8篇。通過自主研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、可移植的車間級智能制造系統(tǒng)，支撐跨車間工序的持續(xù)集成，促進冶金和其它流程制造企業(yè)的智能化建設(shè)，推廣應(yīng)用前景廣闊。
