钢铁全流程质量管控及大数据分析应用

鞍钢股份有限公司

一、企业及项目概况

鞍钢股份有限公司于1997年5月8日由鞍山钢铁集团有限公司独家发起设立，股票分别在香港联交所（股票代码：00347）和深圳证券交易所（股票代码：000898）挂牌上市。公司注册资本为72.34亿元。鞍钢是新中国第一个恢复建设的大型钢铁联合企业和最早建成的钢铁生产基地，被誉为“中国钢铁工业的摇篮”、“共和国钢铁工业的长子”。鞍钢拥有烧结、焦化、炼铁、炼钢、轧钢等完整的钢铁生产流程和配套设施，主体生产工艺和技术装备达到国际先进水平，产品涵盖了热轧板、冷轧板、镀锌板及彩涂板、中厚板、大型材、线材、无缝钢管、冷轧硅钢等。公司汽车板、家电板、集装箱板、造船板、高速重轨等产品，广泛应用于铁路、造船、汽车、家电、石油化工、电力等领域。公司产品综合市场竞争力强，在国内外享有历史声誉和较高的知名度。多年来与战略用户和供应商逐步建立起互利互信、久经考验的合作关系，具有一定竞争优势的供应链。

目前，针对制造过程的数据采集、在线质量判定、设备状态诊断与大数据分析技术主要集中在生产质量控制方法或信息系统研究，但是深入详细的分析方法、技术和系统实现手段比较缺乏。另外MES系统中的质量管理功能单一集成性差，缺乏对质量相关数据的有效组织和管理，不能从多工序角度发展产品和提升质量。质量数据分析仍停留在简单的报表制作与数据汇总，产品质量设计过程依赖于经验，缺乏系统建模支撑业务人员对产品质量变化趋势的深入研究。钢铁流程的多工序全连续生产、产品质量遗传耦合特征显著，需要由不同功能但又相互关联、相互支撑、相互制约的多种工序、多个部门协同。传统的质量管控模式为“事后”抽检模式，难以实现全过程质量追踪监控和全局优化，敏捷性低和协同性差，迫切需要在方法和技术上进行创新。钢铁全流程质量管控及大数据分析应用项目将基于工业互联网平台新技术融合应用，实现钢铁企业全流程质量管控分析，以解决钢铁企业产品质量管理问题为导向，提升产品品质，实现质量数据在线分析、设备监控、智能诊断等。项目将搭建以客户、产品为主线的全流程质量大数据共享和分析平台以及共享数据资源体系，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为各层次用户提供统一的决策、分析和业务支撑，提升数据共享与流转能力。聚焦涉及产品质量数据的采集、传输、处理、汇聚、分析、交互的全生命周期，实现数据开发利用和深度挖掘。

二、项目主要实施内容

（一）关键工艺设备数据采集，实现全流程物质流、信息流时空精准匹配

从各种数据源获取制造过程工艺质量数据、设备状态数据，通过实时数据库提供的标准接口驱动，以及自主开发的接口等，实现从基础自动化系统、过程自动化系统、MES、ERP、大型检测仪器、仪表等，按设定要求采集从炼钢、连铸、热轧、冷轧等全工序产品制造过程的重要工艺参数、设备参数、质量参数、物料参数、判定结果以及控制系统报警事件等。

利用设备状态监测数据并适当结合设备自身特点、生产过程工艺数据等，构建智能报警指标体系，在确保不遗漏设备故障节点报警的前提下，最大限度地减少无效报警。在采集过程中利用工艺知识和统计分析等方面实现多源、异构数据的融合，形成整个制造流程时空统一的工艺、质量、设备数据。当产品出现质量问题时，可以利用大数据，综合分析历史记录中同工况的设备状态变化，对设备精度劣化的趋势给出研判结果，实现设备精度与品质倾向性分析。

（二）实现全流程产品质量的溯源分析和质量优化

建立物料基因链：在完成数据采集的同时，建立物料与物料之间的联系，或者说是数据集与数据集之间的联系。通过板坯号、热轧钢卷号、冷轧钢卷号，在数据集之间建立基因链，对物料上下游工艺数据、设备数据进行追踪，将所有生产环节的所有信息都集成起来。

（三）搭建数据存储、分析平台，实现在线分析和离线分析

数据存储平台包括质量数据库、工艺规范库、规则库和分析方法库。在线分析平台实现生产过程的实时监控、分析、诊断、优化和质量在线判定等。离线数据分析平台实现全流程质量追溯、预测、诊断以及工艺规范优化、质量报表等。

（四）基于工艺规则和大数据的全流程产品质量预警、在线综合评判与诊断技术

通过基于大数据的相关分析和聚类分析，对上述因素进行定量筛选、排序，分析确定关键过程变量、设备状态参数和关键产品质量变量，实现产品质量在线/离线精准判定。开发基于大数据的关键过程变量与关键产品质量变量的关系模型，质量异常时，分析各工艺参数、设备状态参数对产品质量（力学性能、表面质量、内部质量、几何尺寸等）的影响程度。

（五）基于人工智能、感知技术，实现全流程多工序产品检测数据集成、数据互联互通

通过对全流程各工序产品加工过程中的检测设备进行联网，实现互联互通，对检测数据实时采集，对数据统一规划，集中存储，综合各工序多变量之间非线性耦合关系，工艺机理规则和检测数据关联分析，建立各工序产品质量到工艺过程变量映射的质量诊断模型，分析确定引起产品质量缺陷的关键过程变量及异常原因，提高工序间协调控制的能力。基于氧化铁皮图谱分析、识别技术，采集工艺、氧化铁皮结构和表面检测质量数据，建立工艺-氧化铁皮结构-表面质量数据关系，并对采集数据进行数据转换和数据清洗，为开发智能化工艺优化数据分析模型奠定基础。

（六）便捷的数据分析方法和工具

通过智能报表，实现自定义报表功能；用户自定义数据勾连关系，实现数据多表查询功能。

三、实施成效

整个项目围绕鞍山钢铁在产品研发、制造、质量、决策等产品全生命周期的主要过程，以产业链价值提升为主线，以自主创新为驱动力，以钢铁智能制造为抓手，推动鞍山钢铁由“钢铁制造”向“钢铁智造”、由“制造型”向“服务型”的转型升级。

本项目主要涉及鞍钢本部板带产品制造的核心流程，包括三个炼钢厂、三个热轧厂、一个冷轧厂等在内的各生产线的工业互联网平台建设，以产品质量管控为核心，采集所有影响产品质量的关键工艺参数，实现制造过程质量监控、过程质量评价、质量预测与预警、过程质量追溯、质量分析与质量诊断等功能。通过上下工序协同优化、横纵向集成，实现冷轧2130产线成材率提高0.5%；减少工序间产品缺陷传递，质量控制集成能力显著提升，减少断带事故3次/月；数据采集率、利用率达到60%以上，综合年创效3000余万元。

四、实施经验

钢铁全流程质量管控及大数据分析应用项目范围涉及到钢铁行业核心的制造过程，项目推广建设中存在产线差异、自动化控制系统范围广、复杂等问题，属于典型的制造业多源、异构工业数据集成应用，需要深入调研摸底，做好系统梳理。在前期项目实施与设计基础上，要坚持在整体性、先进性、开放性、成熟性、可扩展性、可靠性、经济性、安全性等方面开展推广建设工作。针对不同企业建设实际，要对不同应用场景进行典型业务应用场景开发，形成一些具有产品功能特色应用。鞍山钢铁将以本项目为试点向鞍山本部其他产线、鲅鱼圈钢铁有限公司、朝阳钢铁有限公司推广建设。

推广模式如下：

统一平台架构，项目建设将遵照“统一平台、统一规范”的原则，与贯穿钢铁流程生产的产线无缝衔接和集成，形成“以客户为关注焦点”的钢铁产品质量管控与分析应用平台，支撑产品质量的稳定提升和产品质量的持续改进。软件功能采用统一的平台架构，保证各系统软件应用功能之间的平台与架构统一。

成熟经验复用，以鞍钢钢铁全流程质量管控及大数据分析应用项目的成熟实施经验、软件应用功能等，以及鞍钢特色的产品质量管控经验。未来项目建设将充分复用平台架构统一的技术优势，实现产品质量软件功能及相应管控技术在企业内多条生产线（或产品）之间复用，提高企业产品质量的整体管控水平和实物质量。

深化典型场景，以鞍钢钢铁全流程质量管控及大数据分析应用项目的成熟实施经验，向其他钢铁产品产线推广应用，要针对业务人员提出的一些典型应用场景，在目前功能实现基础上进行典型业务应用场景开发，形成一些具有产品功能特色典型应用场景。