一、研究的背景與問(wèn)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(guó)冶金企業(yè)已全面進(jìn)入綠色與智能制造的新階段。2021年，國(guó)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(guó)鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì)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(guò)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(duì)推進(jìn)“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(duì)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(guò)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(diǎn)問(wèn)題，具體體現(xiàn)在：
1、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)體量龐大、數(shù)據(jù)殘缺和無(wú)效項(xiàng)過(guò)多，缺乏相應(yīng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一且有效的采集、清洗、歸集和存儲(chǔ)。傳統(tǒng)的離線存儲(chǔ)方式需要大量物理硬盤，殘缺數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)時(shí)還原及重現(xiàn)，并且數(shù)據(jù)安全性無(wú)法得到保證；
2、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)歸集多采用時(shí)間維度，相應(yīng)的數(shù)據(jù)時(shí)空轉(zhuǎn)換技術(shù)不成熟，難以滿足實(shí)物質(zhì)量分析和溯源過(guò)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(wú)法實(shí)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(chǎng)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(wú)法統(tǒng)計(jì)全流程工藝設(shè)備狀態(tài)；
4、設(shè)備運(yùn)維停留在傳統(tǒng)的人工點(diǎn)檢+周期更換模式，重點(diǎn)設(shè)備監(jiān)控停留在耳聽(tīng)眼看的階段，一些先進(jìn)的設(shè)備測(cè)振、測(cè)溫、圖像識(shí)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(jìn)行報(bào)警，缺乏劣化趨勢(shì)和狀態(tài)的模型判斷；
5、軋線、磨輥間、鋼卷庫(kù)、質(zhì)檢等生產(chǎn)單元自動(dòng)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(duì)、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(tái)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(jì)方法簡(jiǎn)單、粗放，部分能源點(diǎn)統(tǒng)計(jì)未能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)采集，能源消耗靠簡(jiǎn)單的系數(shù)來(lái)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)成本的分?jǐn)?，成本統(tǒng)計(jì)無(wú)法精確到卷、班組、區(qū)域；
8、鋼卷入庫(kù)、下線、裝車、作業(yè)無(wú)自動(dòng)計(jì)劃，物流無(wú)自動(dòng)優(yōu)化，作業(yè)流程無(wú)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(gè)維度的數(shù)據(jù)不同域，無(wú)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(jí)全流程數(shù)據(jù)，涵蓋軋輥間、設(shè)備運(yùn)維、能源環(huán)保、消防安全、運(yùn)營(yíng)管理及智慧決策開(kāi)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(wèn)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(jì)、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(tái)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(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)向下聯(lián)動(dòng)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(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)，數(shù)據(jù)涵蓋主軋線、鋼卷庫(kù)、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(yùn)維、機(jī)器人/智能視覺(jué)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(wú)人庫(kù)區(qū)/智能物流等業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)共享服務(wù)，實(shí)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(yùn)行效率和質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益，降低產(chǎn)品能耗和勞動(dòng)強(qiáng)度。
本成果熱軋智能車間整體技術(shù)架構(gòu)具有如下特點(diǎn)：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(shì)；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(tái)業(yè)務(wù)架構(gòu)”，與跨工序工廠級(jí)的質(zhì)量、設(shè)備、能源等一體化管控平臺(tái)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(tái)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(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)的采集與大數(shù)據(jù)平臺(tái)接入、數(shù)倉(cāng)建設(shè)與數(shù)據(jù)治理、應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)四個(gè)核心部分。
1、基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)
基于項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)實(shí)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(chǔ)等復(fù)雜關(guān)鍵技術(shù)，縱向聯(lián)動(dòng)L0-L4級(jí)數(shù)據(jù)，橫向聯(lián)動(dòng)各工序、多物理空間的設(shè)備及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全面細(xì)粒度管控要求。
通過(guò)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(gè)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(chǎng)設(shè)備和機(jī)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(jì)體系，為現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和機(jī)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(tái)接入
基于開(kāi)源消息中間件Kafka進(jìn)行重構(gòu)開(kāi)發(fā)，優(yōu)化了原有Kafka能力，與此同時(shí)引入流計(jì)算、分布式計(jì)算及批處理等多框架，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效接入、清洗、存儲(chǔ)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(guò)幾輪迭代和優(yōu)化，達(dá)到以10ms頻率接入“10萬(wàn)+”一級(jí)點(diǎn)位數(shù)據(jù)。而對(duì)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(guò)協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊抽取到數(shù)據(jù)后，寫入到集群對(duì)應(yīng)的Mysql、Postgres等數(shù)據(jù)庫(kù)中。
3、數(shù)倉(cāng)建設(shè)與數(shù)據(jù)治理
在數(shù)倉(cāng)建設(shè)方面，引入差值存儲(chǔ)、異構(gòu)存儲(chǔ)和比對(duì)存儲(chǔ)的不同存儲(chǔ)方式來(lái)進(jìn)行優(yōu)化存儲(chǔ)體量和邏輯，在保證可以快速檢索數(shù)據(jù)的前提下，實(shí)現(xiàn)最小體量的存儲(chǔ)，做到絕不浪費(fèi)“1KB”資源。圍繞數(shù)據(jù)狀況、數(shù)據(jù)使用邏輯、數(shù)據(jù)來(lái)源判定與梳理等多個(gè)維度，設(shè)計(jì)血緣網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、?shù)據(jù)治理邏輯與規(guī)則等，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)血緣的細(xì)粒度劃分建設(shè)數(shù)倉(cāng)。
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(duì)不同維度數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和出入庫(kù)處理操作的處理流程。
4、應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)
（1）質(zhì)量智能管控。通過(guò)深度解析過(guò)程控制底層機(jī)理模型，形成執(zhí)行層閉環(huán)管控，實(shí)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(guò)基于規(guī)則引擎的制造過(guò)程工藝質(zhì)量多變量在線監(jiān)控與預(yù)警，實(shí)現(xiàn)全工序生產(chǎn)關(guān)鍵參數(shù)的異常監(jiān)控與實(shí)時(shí)報(bào)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(shí)現(xiàn)多工序耦合質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)。
（2）設(shè)備智能運(yùn)維。關(guān)鍵設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警技術(shù)：包含主電機(jī)多維監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)、關(guān)鍵設(shè)備在線振動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)等。通過(guò)異常狀態(tài)的實(shí)時(shí)智能報(bào)警技術(shù)，提高設(shè)備運(yùn)維人員對(duì)設(shè)備狀態(tài)的感知能力，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)、工況評(píng)估、數(shù)字評(píng)價(jià)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(yàn)技術(shù)、伺服閥故障預(yù)判技術(shù)等。圍繞現(xiàn)場(chǎng)傳感器、執(zhí)行元件開(kāi)展數(shù)字化賦能研發(fā)，深究設(shè)備動(dòng)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(jī)器人、智能視覺(jué)裝備應(yīng)用。面向場(chǎng)景的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺(jué)算法模型技術(shù)：通過(guò)不斷訓(xùn)練迭代模型，最終形成工業(yè)場(chǎng)景下高識(shí)別率、可用的算法模型。
各類智能裝備檢測(cè)技術(shù)：如板坯號(hào)自動(dòng)識(shí)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(cè)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(dòng)評(píng)價(jià)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(shí)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(gè)設(shè)備、每一個(gè)區(qū)域和子系統(tǒng)。
基于低輥耗的磨輥間作業(yè)模式：實(shí)現(xiàn)智能供輥、配輥、排產(chǎn)、探傷跟蹤、軸承座維護(hù)，打破了傳統(tǒng)的人工計(jì)時(shí)跟蹤的控制模式；實(shí)現(xiàn)磨輥車間的全流程數(shù)據(jù)可視化、跟蹤、分析、預(yù)測(cè)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(cè)系統(tǒng)、廠區(qū)煤氣監(jiān)測(cè)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(diǎn)場(chǎng)所無(wú)人化點(diǎn)巡檢技術(shù)：通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將各主電室電氣設(shè)備運(yùn)行溫濕度進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)廠區(qū)基于環(huán)境、整體洞悉安全風(fēng)險(xiǎn)的敏捷態(tài)勢(shì)感知。
電纜頭溫度感知監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)：通過(guò)電纜頭工作溫度的升降變化反映電力設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)和物理特征的變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電纜頭處溫度變化狀態(tài)。
（6）數(shù)據(jù)報(bào)表智能分析。生產(chǎn)綜合報(bào)表一鍵式分析技術(shù)：實(shí)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(gè)維度的報(bào)表一鍵分析。
（7）無(wú)人庫(kù)區(qū)和智能物流。智能入庫(kù)系統(tǒng)：根據(jù)產(chǎn)出鋼卷流向、質(zhì)量判定情況、庫(kù)內(nèi)各跨區(qū)功能以及庫(kù)區(qū)空跺位數(shù)量，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)出鋼卷自動(dòng)分配庫(kù)區(qū)、自動(dòng)分配垛位，以滿足后續(xù)鋼卷處置要求，減少了無(wú)效倒運(yùn)、高效周轉(zhuǎn)的要求。
智能發(fā)運(yùn)系統(tǒng)：根據(jù)庫(kù)內(nèi)待轉(zhuǎn)庫(kù)計(jì)劃和交貨期先后順序，開(kāi)發(fā)鋼卷智能發(fā)運(yùn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)發(fā)貨計(jì)劃單系統(tǒng)自動(dòng)生成，物流系統(tǒng)根據(jù)計(jì)劃單派車，做到運(yùn)力與計(jì)劃的動(dòng)態(tài)匹配。
車輛動(dòng)態(tài)管控系統(tǒng)：針對(duì)裝車發(fā)運(yùn)自動(dòng)化程度低、等待浪費(fèi)的情況，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)分配庫(kù)區(qū)和運(yùn)輸車輛的實(shí)時(shí)管控，形成運(yùn)輸計(jì)劃和實(shí)績(jī)的閉環(huán)管理，支撐了運(yùn)輸車輛的全流程數(shù)據(jù)分析。
三、主要?jiǎng)?chuàng)新性成果
該項(xiàng)目經(jīng)過(guò)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(kāi)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(tái)，攻克了熱軋實(shí)時(shí)、海量、高頻、異構(gòu)數(shù)據(jù)和多接口協(xié)議復(fù)雜的難點(diǎn)，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(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了熱軋生產(chǎn)過(guò)程質(zhì)量診斷、設(shè)備預(yù)警、生產(chǎn)過(guò)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(guò)程診斷的機(jī)理模型集群，通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)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(shí)現(xiàn)了面向生產(chǎn)過(guò)程智能化的閉環(huán)控制，建立了在線監(jiān)控、預(yù)警、評(píng)級(jí)、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(shí)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(tuán)有限公司、北京首鋼自動(dòng)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(chǎng)應(yīng)用如圖2所示。基于業(yè)務(wù)主體、技術(shù)中臺(tái)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(xiàng)目經(jīng)歷了需求調(diào)研、藍(lán)圖設(shè)計(jì)、平臺(tái)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)測(cè)試、數(shù)據(jù)收集、用戶測(cè)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(kāi)發(fā)、工藝研究必不可少的重要工具。中國(guó)鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì)組織科技成果鑒定，專家組一致認(rèn)為“該項(xiàng)成果總體技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)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(guò)對(duì)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(jì)效益。項(xiàng)目的成功落地，帶動(dòng)京唐熱軋車間節(jié)約人力成本20%，設(shè)備故停時(shí)間下降3%，生產(chǎn)效率提升10%以上，整體運(yùn)營(yíng)成本下降5%-10%。
該項(xiàng)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(yàn)驗(yàn)證公共服務(wù)平臺(tái)”建設(shè)任務(wù)，負(fù)責(zé)智能工廠平臺(tái)落地和驗(yàn)證；入選工信部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)航應(yīng)用案例；同時(shí)被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)評(píng)為優(yōu)秀解決方案。項(xiàng)目主持制定行標(biāo)3項(xiàng)和團(tuán)標(biāo)2項(xiàng)，獲得授權(quán)發(fā)明專利6項(xiàng)、實(shí)用新型專利2項(xiàng)，軟件著作權(quán)24項(xiàng)，發(fā)表論文8篇。通過(guò)自主研發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、可移植的車間級(jí)智能制造系統(tǒng)，支撐跨車間工序的持續(xù)集成，促進(jìn)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。
