產(chǎn)品概述：

冶金行業(yè)鋼軋一體化全流程智能制造系統是通過(guò)打通全流程物料跟蹤，實(shí)現物質(zhì)流、信息流、能量流的高度融合，實(shí)現一切業(yè)務(wù)數字化，一切數字業(yè)務(wù)化的目標，以鋼板數字畫(huà)像、KPI體系模型、體系融合為基礎，結合數據治理，以質(zhì)量和成本為中心，發(fā)揮崗位協(xié)同、業(yè)務(wù)協(xié)同價(jià)值，降低生產(chǎn)成本、減少質(zhì)量損失、提升生產(chǎn)效率、管理效率，實(shí)現提質(zhì)降本增效、示范引領(lǐng)作用。

該項目的主要研究?jì)热莅ǎ夯阡撹F工藝知識的數據治理技術(shù)、基于遺傳算法的余材余坯智能替代技術(shù)、鋼軋全流程質(zhì)量過(guò)程管控技術(shù)、基于物料的產(chǎn)品能耗核算與分析技術(shù)、鋼軋一體化成本核算技術(shù)、基于規則的工藝精度評價(jià)與分析技術(shù)、多業(yè)務(wù)協(xié)同PDCA管控技術(shù)。具體關(guān)鍵技術(shù)如下：

1、基于鋼鐵工藝知識的數據治理技術(shù)，是在存儲層實(shí)現各類(lèi)型數據的分類(lèi)存儲，包括實(shí)時(shí)數據、關(guān)系數據以及非結構化數據，并建立生產(chǎn)消息中心，打通整個(gè)區域節點(diǎn)中各個(gè)層面之間的數據通信關(guān)系。提供應用開(kāi)發(fā)平臺、注冊中心、服務(wù)監控、運維管理等工具，構建基礎開(kāi)發(fā)平臺。通過(guò)時(shí)空變換、數據模型等工作實(shí)現多主題數據模型及物料數字畫(huà)像，為智慧智慧應用提供數據服務(wù)。主要包括：

（1）基于IOT的高頻、多源、多協(xié)議數據采集網(wǎng)關(guān)和邊緣側數據融合處理，實(shí)現自動(dòng)化、信息化、能源、環(huán)保、設備等系統的多源異構數據接入，同時(shí)實(shí)現協(xié)議轉換、函數計算、數據緩存、任務(wù)調度等工作，最終完成各類(lèi)型數據的數據采集。

（2）基于物料族譜的多粒度數據融合語(yǔ)義規則的統一存儲與服務(wù)模型，實(shí)現高頻/低頻實(shí)時(shí)曲線(xiàn)、統計數據等多粒度數據、非結構化數據融合與服務(wù)，以完成跨工序變批次、時(shí)空變換、規則引擎、特征值提取與異常識別等數據治理工作，滿(mǎn)足邊采集、邊融合、邊服務(wù)的業(yè)務(wù)需求。

（3）從生產(chǎn)工序、生產(chǎn)要素及其時(shí)間歷程三個(gè)維度，對各類(lèi)數據進(jìn)行預處理及整合，形成物料的質(zhì)量、能耗、設備、生產(chǎn)等各種主題相關(guān)聯(lián)的綜合數據服務(wù)，構建多角度“數字畫(huà)像”，并建立全面的KPI指標體系，從而實(shí)現大規模底層數據應用的高效分析，為事業(yè)部協(xié)同運營(yíng)以及公司智慧運營(yíng)中心提供數據支撐。

2、鋼軋全流程質(zhì)量過(guò)程管控技術(shù)，是實(shí)現質(zhì)量監控、質(zhì)量分析、質(zhì)量?jì)?yōu)化的最優(yōu)決策方法和閉環(huán)管理模式，達到質(zhì)量和效益提升的目的。主要包括：

（1）事前評估：通過(guò)質(zhì)量評估完成歷史類(lèi)似訂單一次合格率、非計劃率等關(guān)鍵指標的質(zhì)量評估。

（2）事中監控：通過(guò)過(guò)程判定和過(guò)程監控實(shí)現質(zhì)量的在線(xiàn)判定與監控，與信息化系統對接，避免批量質(zhì)量問(wèn)題發(fā)生，實(shí)現質(zhì)量的事中控制。

（3）事后分析：通過(guò)質(zhì)量分析和數據追溯對質(zhì)量缺陷數據進(jìn)行確認與追溯，實(shí)現根因分析和問(wèn)題定位?；谥悄軝C器學(xué)習算法，實(shí)現多類(lèi)復雜問(wèn)題的質(zhì)量風(fēng)險評估，進(jìn)而降低取樣率、提高成材率。

（4）事后處置：結合根因分析結果對現有工藝參數進(jìn)行整定優(yōu)化，實(shí)現完整的PDCA質(zhì)量閉環(huán)管理。

3、基于遺傳算法的余材余坯智能替代技術(shù)，是通過(guò)對全月訂單進(jìn)行鋼軋一體化排產(chǎn)，進(jìn)行智能產(chǎn)線(xiàn)分配，實(shí)現資源全局優(yōu)化?？紤]不同排產(chǎn)模式（保產(chǎn)量、保交期等）及品種結構等因素，通過(guò)智能排產(chǎn)模型，實(shí)現高效、低成本生產(chǎn)。主要包括：

（1）建立包括煉鋼、熱軋、精整、熱處理的完整制造規范，為鋼軋一體化計劃實(shí)施打下良好的基礎。

（2）實(shí)現熱軋產(chǎn)線(xiàn)余坯、余材的自動(dòng)替代，通過(guò)在線(xiàn)智能替代功能大幅提高余坯、余材的處理效率，同時(shí)有效提高余坯余材替代成材率。

4、基于物料的產(chǎn)品能耗核算與分析技術(shù)，是以鋼水、坯料、鋼板全流程物料跟蹤為基礎，將能源數據、生產(chǎn)數據、物料信息三個(gè)維度數據進(jìn)行高度耦合，建立工序級、設備級、產(chǎn)品級能源消耗的精準核算和能源過(guò)程消耗動(dòng)態(tài)管控，實(shí)現能源介質(zhì)監測的可視化、能耗數據核算的數字化、能源消耗過(guò)程管控和預測的智能化、能耗數據分析挖掘的模型化，提升能耗核算能力、能耗管控能力、數據分析能力。主要包括：

（1）建立全流程各工序的產(chǎn)品能耗核算，實(shí)現生產(chǎn)過(guò)程各種能介用量按工序、設備、鋼種、訂單科學(xué)統計到單件物料，實(shí)現能耗到爐次、到板坯、到鋼板。

（2）建立多維度的能耗成本優(yōu)化分析，實(shí)現生產(chǎn)能耗的精準分析對比，對能耗水平進(jìn)行評估，對能消異常跟因進(jìn)行追溯，為節能優(yōu)化的閉環(huán)管理提供支撐和依據。

（3）利用機理模型和大數據分析方法，對產(chǎn)品能耗進(jìn)行預測；

（4）建立生產(chǎn)節能管理系統，實(shí)現節能制度的監控和評估，提高節能管理水平。

5、鋼軋一體化成本核算技術(shù)，是通過(guò)建立智能化的成本核算系統，對成本的業(yè)務(wù)數據進(jìn)行沉淀形成優(yōu)秀樣本庫和成本數據庫，逐漸形成數據資產(chǎn)，為生產(chǎn)運營(yíng)及決策管理提供可靠的基礎分析數據。主要包括：

（1）成本核算：核算作為建設重點(diǎn)，主要是按工藝路線(xiàn)以MES實(shí)績(jì)?yōu)橐罁?，以現場(chǎng)電氣公輔的采集數據（工業(yè)大數據平臺數據）交互為支撐，把過(guò)程成本細分到每個(gè)爐次、每塊板坯、每塊鋼板上，細化成本顆粒，以支撐不同的業(yè)務(wù)板塊需求。

（2）標準成本：按照成本數據計算規則，將日常生產(chǎn)的所有品種規格的成本數據進(jìn)行記錄存儲，形成成本數據庫，包括各工序異常、質(zhì)量異常成本、各種非計劃成本數據及挽救成本數據等。

（3）成本預測：基于智能成本核算形成產(chǎn)品規格標準模型，建立智能成本預測系統，實(shí)現對所有品種規格及訂單效益進(jìn)行預測，實(shí)現對成本、效益完成情況的跟蹤與分析。

6、基于規則的工藝精度評價(jià)分析技術(shù)，是從設備狀態(tài)精準掌控的角度出發(fā)著(zhù)力推進(jìn)設備運行維護智能化，探索建立預知狀態(tài)維修體系，實(shí)現設備“更好的狀態(tài)、更優(yōu)的投入、更高的效率”，實(shí)現設備物聯(lián)、系統互聯(lián)、狀態(tài)可視化，實(shí)現基于智能決策、智能管理的設備管理模式，促進(jìn)維修成本穩步下降。主要包括：

（1）設備精度管理：實(shí)現設備精度的全過(guò)程管理，包括設備精度標準管理和維護、設備檢測記錄處置等；實(shí)現設備精度維護的數字化、自動(dòng)化和智能化，輔助設備工藝主題分析，為設備數字運維提供基礎數據；依據設備精度標準，對設備服役過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，對精度變化趨勢進(jìn)行分析預警，實(shí)現全過(guò)程參數精度趨勢的預警功能；

（2）設備工藝精度評價(jià)：建立一套設備工藝精度評價(jià)指標體系，明確指標含義、落實(shí)評分規則及權重分配；以生產(chǎn)過(guò)程中關(guān)鍵設備產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數據為基礎，針對評價(jià)指標對數據進(jìn)行預處理、計算、評價(jià)評分，搭建產(chǎn)線(xiàn)設備及功能的服役過(guò)程精度評價(jià)模型，對其服役過(guò)程精度變化和狀態(tài)演變趨勢進(jìn)行監控和預警；通過(guò)與生產(chǎn)穩定性、產(chǎn)品質(zhì)量和控制精度等過(guò)程數據之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現設備服役質(zhì)量與生產(chǎn)狀態(tài)之間的影響規律，為設備精度和功能的管理提供依據，實(shí)現設備管理和生產(chǎn)組織智能化；

（3）工藝主題分析：在設備工藝精度評價(jià)數據基礎上，綜合質(zhì)量、生產(chǎn)、精度測量、點(diǎn)檢數據、設備狀態(tài)監測數據等內容對板材事業(yè)部實(shí)施范圍內關(guān)鍵設備、工藝利用大數據分析、深度學(xué)習等智能學(xué)習算法進(jìn)行綜合分析、預警和評價(jià)，發(fā)現影響產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)穩定性的相關(guān)因素；

（4）運維可視化：通過(guò)收集各功能模塊數據結果與內容，提供至運維可視化模塊，方便設備管理人員對設備整體進(jìn)行多維度掌握，提高設備管理效率。

7、多業(yè)務(wù)協(xié)同PDCA管控技術(shù)，是結合客戶(hù)價(jià)值與企業(yè)價(jià)值，集成生產(chǎn)、質(zhì)量、能源、成本、設備等多業(yè)務(wù)、多維數據，通過(guò)KPI指標分解模型，制定廠(chǎng)處級KPI目標與車(chē)間級KPI目。通過(guò)結合各生產(chǎn)線(xiàn)運行、各項業(yè)務(wù)執行數據、信息，KPI指標更新模型按照年、月、日、班、時(shí)、產(chǎn)品產(chǎn)出顆粒度對各級、各項KPI指標進(jìn)行更新，對異常指標的上下級KPI運行進(jìn)行監控，實(shí)現指標異常原因的精準定位，以及對上級指標影響的趨勢預測。主要包括：

（1）指標體系：以產(chǎn)量、效益、成本、安全和環(huán)保5大關(guān)鍵指標為主題建立KPI層級體系，按照業(yè)務(wù)協(xié)同及支撐需求，將各處室的KPI指標融合到對應主題的層級體系中，通過(guò)目標驅動(dòng)的方式促進(jìn)各個(gè)處室及生產(chǎn)廠(chǎng)高效協(xié)同。

（2）目標策劃：通過(guò)對公司戰略目標，事業(yè)部整體目標及行業(yè)對標結果等信息制定KPI指標，同時(shí)通過(guò)指標評價(jià)模型對指標制定策略進(jìn)行優(yōu)化，將優(yōu)化后的KPI指標按照KPI體系模型分解到事業(yè)部及各個(gè)生產(chǎn)廠(chǎng)，并通過(guò)KPI過(guò)程監控及分析模型來(lái)協(xié)同各個(gè)部門(mén)進(jìn)行業(yè)務(wù)協(xié)作，為KPI指標達成提供系統支撐。

（3）目標監控：依據各項KPI指標歷史結果，對KPI計算結果范圍設置最低閾值，當KPI指標計算結果超出最低閾值時(shí)，實(shí)現報警提示，同時(shí)對KPI指標結果所對應項進(jìn)行異常追溯。

（4）分析決策：當發(fā)生異常情況時(shí)，按照層級體系逐級溯源波動(dòng)原因，精準定位異常指標，為異常處理提供精準導向，及時(shí)制定與實(shí)施處理措施，為生產(chǎn)運行“精準把脈，及時(shí)止損”。

性能特點(diǎn)：

冶金行業(yè)鋼軋一體化全流程智能制造系統，圍繞質(zhì)量和成本為主線(xiàn)，建設智慧成本、智慧質(zhì)量、智慧能源、智慧運維、智慧生產(chǎn)以及協(xié)同運管模塊，以KPI指標為導向，提升降本增效能力，系統報警準確率≥95.4%；質(zhì)量評估偏差10%以?xún)鹊臏蚀_度≥88%；性能及探傷缺陷的質(zhì)量分析準確率≥88%；常規產(chǎn)品成本預測準確率，預測值≤±1%達到100%。

適用領(lǐng)域：

冶金行業(yè)鋼軋一體化全流程智能制造系統，適用于鋼鐵冶金行業(yè)煉鋼-寬厚板、煉鋼-熱連軋等工藝流程智能工廠(chǎng)建設，滿(mǎn)足煉鋼、軋鋼產(chǎn)線(xiàn)數字化建設需要。

推薦理由：

本產(chǎn)品主要在三個(gè)方面體現創(chuàng )新性。

第一個(gè)創(chuàng )新性是構建了鋼軋一體全流程智能制造新模式。該產(chǎn)品的應用，打破鋼軋工序邊界和業(yè)務(wù)邊界，將鋼軋全流程物質(zhì)流、能量流、信息流進(jìn)行融合貫通，實(shí)現從原料到最終產(chǎn)品數據的無(wú)縫銜接，全流程產(chǎn)品能耗核算和動(dòng)態(tài)管控，產(chǎn)品全生命周期多維信息的一鍵追溯。

第二個(gè)創(chuàng )新性是，針對多源異構等數據難題、感知短板等業(yè)務(wù)難題以及生產(chǎn)黑箱等工藝難題，打造自主知識產(chǎn)權的具有行業(yè)特色的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，并形成三項關(guān)鍵支撐技術(shù)，包括：工藝驅動(dòng)的邊緣計算和數據治理技術(shù)、基于A(yíng)I的狀態(tài)感知與多區集控技術(shù)、面向多業(yè)務(wù)協(xié)同的數字孿生技術(shù)。

第三個(gè)創(chuàng )新性是，針對企業(yè)數據應用能力不足問(wèn)題，充分發(fā)揮我們公司多專(zhuān)業(yè)技術(shù)研發(fā)能力，應用了大數據、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、機器學(xué)習等前沿的數據分析技術(shù)，與鋼鐵冶金工藝結合，深度挖掘數據價(jià)值，構建多維數據應用模型，發(fā)揮數據應用價(jià)值，產(chǎn)品包括751個(gè)應用功能和179個(gè)機理和數據模型。

在產(chǎn)品開(kāi)放性、可靠性和穩定性方面，得到了行業(yè)和專(zhuān)家的高度認可。由王國棟和干勇兩位院士領(lǐng)銜，中國金屬學(xué)會(huì )，中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì )，分別對產(chǎn)品進(jìn)行評價(jià)和鑒定，總體達到國際領(lǐng)先水平。與主流時(shí)序數據庫進(jìn)行穩定性測試，兼容性好，運行穩定。并經(jīng)過(guò)三級等保認證。