热轧智能制造方案

广州番禺珠江钢管有限企业

3352热轧厂

智能制造方案

目录

1项目背景.......................................................

2智能制造行动方案...............................................

2.1珠江钢管企业3352热轧智能工厂行动方案...................

2.2智能工业机器人...........................................

2.3掌上工厂.................................................

1项目背景

国务院印发《中国制造2025》提出，未来十年，中国将紧密围绕

重点制造领域关键步骤，开展新一代信息技术与制造装备融合集成创

新和工程应用。支持政产学研用联合攻关，开发智能产品和自主可控

智能装置并实现产业化。依靠优势企业，紧紧围绕关键工序智能化、

关键岗位机器人代替、生产过程智能优化控制、供给链优化,建设重

点领域智能工厂/数字化车间。在基础条件好、需求迫切重点地域、行

业和企业中，分类实施流程制造、离散制造、智能装备和产品、新业

态新模式、智能化管理、智能化服务等试点示范及应用推广。建立智

能制造标准体系和信息安全保障系统，搭建智能制造网络系统平台。

珠江钢管企业3352热轧产线配置了国际领先水平工艺设备和电气

自动化系统，控制水平较高，运行稳定，下阶段要实现对客户个性化

需求快速反应和全方面服务，从而形成有特色智能制造差异化运行服

务模式，创造新利润增加点，提升盈利能力。

2智能制造行动方案

2.1珠江钢管企业3352热轧智能工厂行动方案

2.1.1珠江钢管企业3352热轧智能工厂总体架构

珠江钢管企业3352热轧生产线配置了国际领先水平工艺设备和电

气自动化系统，控制水平较高，运行稳定。为将3352热轧深入打造为

世界一流板带生产基地，应把握传统制造业智能化革新机遇，建设成

智能化示范工厂。从而提升产品附加值，稳定质量、降低消耗，扩大

行业影响力。

智能工厂架构如图3.1・1所表示。智能工厂将包含硬件设施、基础

平台、生产控制层、智能管控层等四个层级，并实现与集团智能管控

运行平台信息交付。

集团运营智能管控平台

高级计划排产

产品在线监测产品设计与全流程质量管关键设备

智能物流智能管控

与质量评估工艺优化控与在线优化监测

设备资产管理厂级能源管理厂级成本评估虚拟工厂掌上工厂

智能精准控制

生产控制

基础自动化、过程自动化

工业大数据平台仿真平台移动互联平台基础平台

—

冶金智能装备工业机器人智能传感器可视化设备

硬件设施

网络基础设施（有线网络、无线网络、网络安全设备等）

图3.1-1珠江钢管企业3352热轧智能工厂架构图

2.1.2硬件设施

完善现有工业以太网、现场总线等有线通信网络，建设无线通信

网络，建立连续、相互连接计算机网络、智能设备网络和生产物联/物

流网络，全部信息相关者实现基于计算机网络互联互通。

增加配置工业机器人、无人天车等冶金智能装备；依照工艺生产、

设备监测、质量管控、能源管理、成本评定、物流调度等要求，配置

智能传感器。设置车间级通讯与监视系统、信息显示系统，实现车间

管理透明化和可视化；建设网络信息安全系统，为整个系统安全运行

提供策略、技术、机制和保障制度，是集数据中心环境安全、安全网

络边界、通信网络安全以及安全管理中心于一体基础支撑系统。信息

安全系统主要包含计算环境安全系统、区域边界安全系统、通信网络

安全系统、入侵防御系统、防火墙系统、漏洞扫描系统和网络防病毒

系统。

2.1.3基础平台

2.1.3.1工业大数据平台

利用现有各类生产、管理、设备数据，结合高效挖掘和分析工具,

用人数据方法处理生产维护中存在实际问题。

工业制造大数据平台包含大数据中间件、数据采集系统、数据预

处理系统和分析应用可视化框架等组成内容。不一样业务分析系统均

基于该平台搭建，平台为业务分析系统提供数据支撑和技术支撑。工

业制造大数据平台是各种智能系统基石，是后续智能工厂相关系统（如

机器人、无人值守等）孵化器。在数字化、网络化、智能化背景下，

工业制造大数据平台能够有效地消除企业内部数据孤岛，能够高效地

接驳企业各种信息系统，建设工业制造大数据平台是企业实现降本增

效必定伎俩。

基于工业制造大数据平台，开发产品质量诊疗分析优化系统。对

产品质量缺点进行离线诊疗，分析缺点成因；进行在线诊疗，预测缺

点故障。保障生产稳定性和产品质量稳定性。

基于工业制造大数据平台，开发能源成本诊疗分析优化系统。动

态诊疗生产运行过程中成本情况、能源消耗，制订降本增效方法，为

管理层提供有效辅助生产决议。

基于工业制造大数据平台，开发设备故障诊疗分析系统。研究设

备故障规律，形成故障规则和模式，从海量设备数据中挖掘与这些规

则、模式匹配数据，寻找设备数据可疑异常，缩小诊疗范围，提升诊

疗效率，提前预

2.1.3.2仿真平台

建立虚拟仿真平台，以车间全流程生产过程建模，综合考虑车间

设备布局、工艺路线、物流走向、生产参数、空间避让等全部参加并

影响生产过程原因，统筹决议对生产组织给予指导。

采取模拟生产仿真技术伎俩，在面对复杂订单需求时，经过仿真

模拟能够帮助制订出更优化生产计划，经过将生产计划输入仿真模型,

快速模拟当前订单下生产情况，统计相关数据，经过分析关键数据和

整个虚拟生产过程，调整生产计划并躲避不合理情况产生，重复数次

优化订单计划。

采取模拟生产仿真技术伎俩，在柔性制造需求下能够更有效降低

生产成本。柔性制造下产品多样性和订单复杂性会造成设备空闲或拥

堵、在制品或半成品增加、原料库和产品走高库存、物流设备拥堵干

涉、产品数次吊运等，从而造成占用大量资金并降低生产效率，大幅

提升生产成本。经过定制化生产仿真模型，能够快速地模拟当前订单

下生产情况，在躲避生产瓶颈同时，大幅降低原料、半成品、成品库

存，提供合理原材料外购计划，降低资金占用；提供合理调度运输计

划，降低运输设备闲置或拥堵。

基于仿真平台，正确产品各步骤制造过程进行模拟，指导设备工

艺参数调整，实现产品质量性能预判，为新产品开发提供指导。

2.1.3.3移动互联平台

经过建立移动互联平台，在此平台上建设智能巡检系统、掌上工

厂等、远程监控与管理等应用功效。移动应用系统网络架构见图4.3-2。

用户端移动网络

IPAD

Android

图3.1-2移动互联平台网络架构

2.1.4生产控制

在现有生产线基础自动化、过程自动化系统基础上，实现智能制

造精准控制。

2.1.4.1智能制造精准控制

板材生产精准控制完善及优化：对相关工艺控制系统则进行完善

与优化，开发新工艺控制模型，并依照新技术发展对现有轧制模型系

统优化，全方面提升板材产品平面形状、厚度、宽度、板形、性能等

指标精准控制水平。

板材生产精准控制智能化：开发在线控制新技术，实现各工序控

制模型系统横向集成以及跨工序协调，提升产品质量动态精准控制水

平和制造步骤柔性，支撑个性化规模定制生产。利用数据挖掘和机器

学习技术，降低控制系统对人工维护和干预依赖，提升其智能化程度

和精准控制水平。

2.1.5智能管控

2.1.5.1高级计划排产

高级计划排程（APS）目标是弥合钢铁企业企业级ERP计划和分

厂级MES计划之间在计划目标、粒度、单位等方面断层。特点包含：

1）一体化计划和排程管理

产品设计初衷即弥合钢企现在信息化系统架构中ERP和MES层

级、企业级和分厂及计划之间断层。使得企业级计划对分厂而言更具

可操作性；使得分厂级计划排程对企业而言更具透明度。使得事前对

工序衔接进行有效计划和干预成为可能。APS产品功效重点之一即是

经过规则和规则集定义，以及利用合理规则引擎使热轧在编制轧制规

程时为炼钢提供更对热装热送机会空间；并利用合理材料和能力计划

算法在制订生产计划时统一考虑轧钢和炼钢计划，做到可操作级（件

次级）别热装热送计划。

2）图形化计划和排程、调度界面

提供图形化计划和排程界面，在材料计划层次，提供所见即所得

材料计划操作界面，为计划员提供更为直观和方便计划编制和修改界

面；能力计划和调度层次，为计划员提供甘特图等图形化操作界面，

界面更为友好、直观。

3）智能化

利用选择合理APS等算法并依照钢铁行业特征进行裁剪和设计，在

材料计划、能力计划及排程调度三个层次提供计划自动计算和调度功

效，充分改变钢企计划主要依赖经验人工线外计算现实状况，有效提

升计划准确性、及时性和交互能力。

4）可扩展性

以生产计划、排程调度为关键，兼顾考虑质量管理、能源计划、

设备管理、能源计划及成本分析、优化接口。

2.1.5.2智能设备资产管理系统

设备资产管理系统面向企业厂级/车间级执行层、管理层和决议层各

层面，针对某一特定资产跟踪管理.，能为执行层提供设备方面各种静、

动态数据，并为管理层和决议层快速、准确、高质量地提供各种优化

设备管理信息。系统主要包含重点设备状态监控、通常设备点检巡检、

设备台帐管理、设备备件管理、设备工单管理等功效。重点设备状态

监控对产线上主要设备，如电气、液压、机械等元器件，将其主要设

备信号，进行远程集中显示，并提供全流程产品与设备状态监控，便

于监控与维护实施；通常设备点检巡检可依照企业车间详细情况，制

订相关点检标准、点检计划，并自动生成点检统计项，同时可依照点

检历史信息，进行相关趋势与数值分析；设备台帐管理构建与生产布

局相关设备功效位置树，构建对应设备层次结构，并涵盖设备静态信

息、动态信息和非结构化信息，提供包含设计、购置、安装、使用、

报废等全生命周期设备明细管理，从而实现全厂/车间设备精细化、透

明化管理；设备备件管理实现生产厂级层面备件库管管理，包含备件

计划生成、备件协议建立、备件入库/出库，以及库存信息统计等功效,

从而便于理清当前库存真实情况，并可辅助制订库存策略；设备工单

管理可依照企业实际生产情况，制订包含设备检修等相关工单流程以

及实现过程，可定义常见故障及处理方案，并与预防性计划和点检结

果相结合，实现工单自动化生成。

公司级计划系统、报表系统、KPI指标、财务系统、……L3/L4)

产线/厂级

生产级卜生产状态、物料跟踪、历史数据、运行参数、……（L1/L2.

图3.1-3智能资产管理总框架图

2.1.5.3关键设备监测

经过对关键设备运行状态检测和分析，判断机械设备健康状态，对

设备早期故障实时预警，预防发生恶性事故；经过采集检测信息，对

设备故障原因进行分析，找到引发故障原因，防止类似故障重复发生。

本系统既包含与设备自有故障诊疗接口，也可集成多个关键设备信号

进行集成份析，并可依照生产系统反馈产品质量对设备状态进行优化

预测分析，主要包含以下功效：1）设备监控钢铁生产全流程关键设备

状态监控，包含旋转机械电机相关压力和温度等。2）设备实时诊疗：

依照采集设备状态信息，实时反应设备运行状态、磨损情况、健康情

况等。3）故障分析与预知维护：利用系统数据分析服务器，搜集设备

运行历史状态信息，与生产过程相结合，对设备发生故障进行分析，

建立故障分析库；经过对采集到传动设备频谱数据进行分析，及时发

觉故障早期征兆，安排计划停机，进行预防维修；构建独立B/S架构体

系，实现与外部信息系统接口，利用设备实时状态和故障分析库，进

行预知维护。

2.1.5.4车间智能物流系统

建设基于可无人天车车间智能物流系统。该系统能够实现天车全

自动驾驶，全程无人干预，能够实现与工厂MES系统无缝对接，实现

库区物料实时跟踪和数据同时。

无人天车及智能库管系统由计算机智能库管系统、天车位置跟踪

定位系统、无线通讯控制系统、卡车上车三维识别系统、安全连锁保

护系统和库区视频监控系统组成。

2.1.5.5产品在线检测与质量评定

作为智能质量管控系统关键，产品一体化及质量设计中心主要负

责各工序工艺设计、产品标准、质量监控和判定指标。依照订单来总

体设计产品各项质量指标和工艺控制参数，并逐工序分解，确定每个

工序工艺控制要求和质量指标，方便用于过程参数监控和判定，实现

每工序质量判定，以及最终质量判定。

针对现在钢铁行业存在产品同质化严重、客户个性化需求难以满

足等问题，利用集成计算材料工程（ICME）、工业生产大数据，借鉴

信息物理系统（CPS）,形成产品智能设计与优化共性关键技术和质量

判定标准，建设全流程智能制造过程中所需多层次跨尺度材料设计与

工艺优化集成平台及数据支撑平台，实现材料性能、成份、组织和工

艺整体设计与优化以及产品生命周期管理（PLM）,以适应规模化定制

生产、个性化需求条件下柔性化制造，降低新材料研发周期和成本，

提升产品质量稳定性。

建立描述不一样工序材料模型库、算法库和数据库，形成和完善

伴随生产全流程材料信息数据流体系，建成基于材料基因组工程和集

成计算材料工程思想数字化、集成化材料智能虚拟设计平台（离线+在

线双模式），形成钢铁材料成份■工艺■组织■性能全流程一体化智能设计

技术和在线+离线服务支撑系统。在此基础上，结合新产品研发、产品

个性化定制生产、已经有产品质量及其稳定性提升等详细需求，完成

若干种产品成份设计或优化、相设计、组织设计以及对应质量设计、

工艺规范优化等技术方案，对钢铁材料智能制造提供在线或离线支持

和服务。

产品一体化及质量设计中心，依照工序来进行设置，每个工序都

需要有过程监控点和质量判定标准，能够没有过程监控点，不过一定

要有质量判定标准，这是质量管控系统运行标准。能够依照产品型号、

种类或者订单号进行分类。一次设计以后，相同订单类型和产品型号

直接能够使用•样过程和质量参数，不需要再重新输入。每套过程控

制参数和质量标准都有唯一索引代码，能够对应一个品种或者订单，

也能够对应多个。

2.156产品设计与工艺优化

针对现在钢铁行业存在产品同质化严重、客户个性化需求难以满

足等问题，利用集成计算材料工程（ICME）、工业生产大数据，借鉴

信息物理系统（CPS）,形成产品智能设计与优化共性关键技术，建设

全流程智能制造过程中所需多层次跨尺度材料设计与工艺优化集成平

台及数据支撑平台，实现材料性能、成份、组织和工艺整体设计与优

化以及产品生命周期管理（PLM）,以适应规模化定制生产、个性化需

求条件下柔性化制造，降低新材料研发周期和成本，提升产品质量稳

定性。

建立描述不一样工序材料模型库、算法库和数据库，形成和完善

伴随生产全流程材料信息数据流体系，建成基于材料基因组工程和集

成计算材料工程思想数字化、集成化材料智能虚拟设计平台（离线+在

线双模式），形成钢铁材料成份-工艺-组织-性能全流程一体化智能设计

技术和在线+离线服务支撑系统。在此基础上，结合新产品研发、产品

个性化定制生产、已经有产品质量及其稳定性提升等详细需求，完成

若干种产品成份设计或优化、相设计、组织设计以及对应质量设计、

工艺规范优化等技术方案，对钢铁材料智能制造提供在线或离线支持

和服务。

2.1.5.7全流程质量管控与在线优化

利用当代信息技术伎俩，对钢铁产品制造过程产品质量、工艺参

数、操作模式等数据进行全方面采集，实现冶金全流程实时工艺参数

监控、产品质量预测、产品质量在线评级与判定、产品质量追溯分析

与异常定位分析。经过钢铁制造全流程大数据平台，建立基于知识质

量预测、质量监测、质量诊疗模型与方法，建设钢铁全流程质量管控

与在线优化系统，改变传统“事后”质量控制模式为“事中”、“事前”

质量管理模式，以集成化信息共享平台和快速信息处理技术推进管理精

细化，对产品质量实现动态优化，提升产品质量批次内稳定性，降低

批次间差异性，进而提升企业产品竞争力。

TMW^fi计

自动评南洛金卸色库*同外H自动技术开日均下达PDI

■

PD

1AC,

M230

以怪用重臼切处曾学见日动燃制/■推送

IMS挖

AQD

D«Q;

力析改告共3展不教君擒服

图3.1-4智能质量管控总框架图

2.158智能成本评定系统

钢铁生产企业经过提升成本管控合理化水平和精细化程度，增强

企业竞争力，是钢铁现在企业急待处理关键问题和关键任务。经过大

量调研与论证，我们将钢铁企业成本管控重心放在了生产加工步骤，

经过精益化管控，达成降低产品成本目标。

智能成本评定系统是面向车间级精益管理主