一、研究的背景與問題
隨著新一代信息技術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)劃明確提出了產業(yè)數字化發(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，引領和規(guī)范鋼鐵企業(yè)數字化轉型發(fā)展。鋼鐵企業(yè)的數字化轉型已不是選修課，而是助推企業(yè)高質量發(fā)展的必由之路。
熱軋生產過程是鋼鐵全流程承前啟后的重要工序，也是企業(yè)建設“云-邊-端”高效協(xié)同管控體系的關鍵，熱軋數字化智能制造系統(tǒng)對推進“鐵鋼軋”全流程高質量智能工廠建設具有重要意義。針對當前普遍存在多源異構數據融合與追溯難閉環(huán)、生產過程控制與質量溯源非協(xié)同、面向多目標決策的精益化管控不精細等痛點問題，具體體現(xiàn)在：
1、現(xiàn)場數據體量龐大、數據殘缺和無效項過多，缺乏相應的大數據平臺對數據進行統(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，殘缺數據無法實時還原及重現(xiàn)，并且數據安全性無法得到保證；
2、現(xiàn)場數據歸集多采用時間維度，相應的數據時空轉換技術不成熟，難以滿足實物質量分析和溯源過程中使用空間維度數據的需求；
3、產品質量異常，無法實現(xiàn)精準定位溯源，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)控預警場景定制化差異需求大，關鍵參數零散分布于不同系統(tǒng)導致現(xiàn)有技術無法統(tǒng)計全流程工藝設備狀態(tài)；
4、設備運維停留在傳統(tǒng)的人工點檢+周期更換模式，重點設備監(jiān)控停留在耳聽眼看的階段，一些先進的設備測振、測溫、圖像識別技術未能得到應用；復雜設備系統(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、質檢等生產單元自動化程度低，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，設備系統(tǒng)多，系統(tǒng)集控技術落后，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來進行標準成本的分攤，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、生產管理、質量管理、設備管理、成本管理、KPI指標管理和安全管理等各個維度的數據不同域，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據，涵蓋軋輥間、設備運維、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字化智能制造系統(tǒng)。
二、解決問題的思路與技術方案
基于上述背景，本成果依托首鋼京唐1580mm和2250mm兩條熱軋產線，以“數據敏捷共享、應用高效協(xié)同、可移植推廣”為指引，以“數據下沉、分層設計、標準化”為導向，覆蓋熱軋全流程、全量數據與全專業(yè)應用，建設涵蓋數據數據平臺和業(yè)務應用的熱軋智能車間，整體功能架構如圖1所示。
圖1 熱軋智能車間整體功能架構
車間級工業(yè)互聯(lián)網平臺向下聯(lián)動各工序、多物理空間的設備及系統(tǒng)，整合全量數據采集、壓扁、處理、存儲等關鍵技術，數據涵蓋主軋線、鋼卷庫、磨輥間、供水、供電、介質泵站；向上為質量智能管控、設備智能運維、機器人/智能視覺裝備應用、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)務提供數據共享服務，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，提升生產制造效率、設備運行效率和質量經濟效益，降低產品能耗和勞動強度。
本成果熱軋智能車間整體技術架構具有如下特點：①邊緣側數據匯聚；②邊緣側數據應用具有成本低、效率高的優(yōu)勢；③邊緣側數據應用易與控制系統(tǒng)協(xié)同，質量管控利于落地；④在企業(yè)整體業(yè)務架構中，形成了“中臺業(yè)務架構”，與跨工序工廠級的質量、設備、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邊緣側全量數據平臺支撐了工藝、設備、生產、質量、能源等更多維度的數據挖掘和系統(tǒng)優(yōu)化。
熱軋智能車間整體架構主要包含基于工業(yè)互聯(lián)網的大數據平臺架構設計、數據的采集與大數據平臺接入、數倉建設與數據治理、應用場景開發(fā)四個核心部分。
1、基于工業(yè)互聯(lián)網的大數據平臺架構設計
基于項目現(xiàn)場實際情況和自有技術群，深度構建基于多維技術協(xié)同的工業(yè)互聯(lián)網體系，整合多協(xié)議轉換、設備協(xié)議統(tǒng)一接入以及大數據統(tǒng)一存儲等復雜關鍵技術，縱向聯(lián)動L0-L4級數據，橫向聯(lián)動各工序、多物理空間的設備及系統(tǒng)，實現(xiàn)全面細粒度管控要求。
通過研發(fā)多協(xié)議轉換技術體系，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)設備協(xié)議統(tǒng)一管理體系，兼并融合了現(xiàn)場設備和機組所用軟件常用SDK和接口，為軟件與多協(xié)議轉換模塊中的協(xié)議建立映射關系；研發(fā)數據通信統(tǒng)一設計體系，為現(xiàn)場設備和機組所用軟件、設備協(xié)議統(tǒng)一管理功能模塊、多協(xié)議轉換功能模塊構建統(tǒng)一的數據通信結構和網絡拓撲。
2、數據的采集與大數據平臺接入
基于開源消息中間件Kafka進行重構開發(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)對數據的高效接入、清洗、存儲與應用等功能；使用自研優(yōu)化的Kafka集群接入高頻高吞吐量數據，經過幾輪迭代和優(yōu)化，達到以10ms頻率接入“10萬+”一級點位數據。而對于低頻的關系型數據，根據數據適配的數據結構，通過協(xié)議轉換模塊抽取到數據后，寫入到集群對應的Mysql、Postgres等數據庫中。
3、數倉建設與數據治理
在數倉建設方面，引入差值存儲、異構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據的前提下，實現(xiàn)最小體量的存儲，做到絕不浪費“1KB”資源。圍繞數據狀況、數據使用邏輯、數據來源判定與梳理等多個維度，設計血緣網絡拓撲、數據治理邏輯與規(guī)則等，通過對數據血緣的細粒度劃分建設數倉。
在數據治理層面，結合大數據Lambda和Kappa數據處理架構，基于熱軋數據和業(yè)務特性，構建針對不同維度數據進行快速處理和出入庫處理操作的處理流程。
4、應用場景開發(fā)
（1）質量智能管控。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量多變量在線監(jiān)控與預警，實現(xiàn)全工序生產關鍵參數的異常監(jiān)控與實時報警；建立面向生產穩(wěn)定性和質量高精度提升的優(yōu)化集群工具和一鍵式解決方案，實現(xiàn)多工序耦合質量綜合評價。
（2）設備智能運維。關鍵設備在線狀態(tài)監(jiān)測與預警技術：包含主電機多維監(jiān)測預警技術、關鍵設備在線振動監(jiān)測預警技術等。通過異常狀態(tài)的實時智能報警技術，提高設備運維人員對設備狀態(tài)的感知能力，實現(xiàn)在線監(jiān)測、工況評估、數字評價和故障診斷。
傳感器故障智能診斷技術：包含關鍵傳感器校驗技術、伺服閥故障預判技術等。圍繞現(xiàn)場傳感器、執(zhí)行元件開展數字化賦能研發(fā)，深究設備動作原理，分類制定故障預判規(guī)則，逐步形成設備故障智能診斷技術。
（3）機器人、智能視覺裝備應用。面向場景的深度學習和機器視覺算法模型技術：通過不斷訓練迭代模型，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：如板坯號自動識別技術，板坯尺寸、中間坯扣翹頭、鋼卷邊部缺陷等智能檢測技術、曲線和視頻同步回放技術等。
（4）能源和成本智能管控。能耗輥耗監(jiān)控與自動評價技術：包括精細化能源管理、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，能源管理細化到每一卷帶鋼、每一個設備、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、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據可視化、跟蹤、分析、預測功能，覆蓋車間軋輥、軸承座組件、砂輪及工藝技術規(guī)則。
（5）環(huán)保/安全/消防智能監(jiān)控。環(huán)保/安全/消防設備集控技術：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：通過無線網絡將各主電室電氣設備運行溫濕度進行遠程監(jiān)控，實現(xiàn)廠區(qū)基于環(huán)境、整體洞悉安全風險的敏捷態(tài)勢感知。
電纜頭溫度感知監(jiān)測預警技術：通過電纜頭工作溫度的升降變化反映電力設施的運行狀態(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）數據報表智能分析。生產綜合報表一鍵式分析技術：實現(xiàn)囊括生產、質量、設備、成本、指標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)：根據產出鋼卷流向、質量判定情況、庫內各跨區(qū)功能以及庫區(qū)空跺位數量，實現(xiàn)產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、高效周轉的要求。
智能發(fā)運系統(tǒng)：根據庫內待轉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據分析。
三、主要創(chuàng)新性成果
該項目經過3年多的技術攻關，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)網的開源重構數據壓扁體系，首創(chuàng)數據下沉的邊緣側大數據協(xié)同管控平臺，攻克了熱軋實時、海量、高頻、異構數據和多接口協(xié)議復雜的難點，首次提出面向數據血緣關系可溯源治理的資產大盤可視化技術，解決了L0-L4海量數據多層次、多維度、多模態(tài)等難以融合的問題，實現(xiàn)了熱軋生產過程質量診斷、設備預警、生產過程的協(xié)同控制。
2、研發(fā)了熱軋板形、溫度、幾何尺寸、表面質量等過程診斷的機理模型集群，通過數據平臺形成在線閉環(huán)自適應，拓寬拓深了當前質量管控的維度與深度，實現(xiàn)了面向生產過程智能化的閉環(huán)控制，建立了在線監(jiān)控、預警、評級、診斷與優(yōu)化的質量閉環(huán)管控系統(tǒng)。
3、研究并建立了基于全量數據下沉的多業(yè)務協(xié)同創(chuàng)新高效管控體系，實現(xiàn)了生產、設備、能源、安全、環(huán)保、成本等多目標近端側的協(xié)同優(yōu)化，有力支撐“云-邊-端”一體化協(xié)同管控。
四、應用情況與效果
首鋼京唐熱軋數字化智能制造系統(tǒng)由首鋼集團有限公司、北京首鋼自動化信息技術有限公司和首鋼京唐鋼鐵聯(lián)合有限責任公司提出，并于2020年7月在京唐熱軋1580mm和2250mm兩條產線上線，現(xiàn)場應用如圖2所示?；跇I(yè)務主體、技術中臺架構以及多源異構數采方案的“首鋼京唐熱軋數字化智能制造”項目經歷了需求調研、藍圖設計、平臺設計、開發(fā)測試、數據收集、用戶測試、人員培訓、上線準備等階段，已經成為京唐熱軋智慧管控和技術人員產品開發(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，專家組一致認為“該項成果總體技術達到國際先進水平”。
圖2 熱軋數字化智能制造系統(tǒng)應用
熱軋數字化智能制造系統(tǒng)大幅提升了產品質量穩(wěn)定性，提高了企業(yè)的技術創(chuàng)新能力，形成了標準化、模塊化、可移植的數字化工廠構架，可以通過對生產全流程的分析提升資源使用率，并在其它產線推廣和應用，提升上下游產業(yè)的經濟效益。項目的成功落地，帶動京唐熱軋車間節(jié)約人力成本20%，設備故停時間下降3%，生產效率提升10%以上，整體運營成本下降5%-10%。
該項目成果支撐了工信部“建設圍繞鋼鐵行業(yè)的智能制造標準試驗驗證公共服務平臺”建設任務，負責智能工廠平臺落地和驗證；入選工信部工業(yè)互聯(lián)網領航應用案例；同時被中國計算機學會評為優(yōu)秀解決方案。項目主持制定行標3項和團標2項，獲得授權發(fā)明專利6項、實用新型專利2項，軟件著作權24項，發(fā)表論文8篇。通過自主研發(fā)標準化、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，推廣應用前景廣闊。
