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2018年普钢上市公司改革管理热点及趋势性变化分析 (下篇)

水暖配件2019-09-27 来源:中国冶金报

  我国钢企智能制造目前主要以“少人化”“集控化”为核心

  2018年普钢上市公司智能制造情况概述

  《中国制造2025》是我国实施制造强国战略的行动纲领,智能制造作为五大工程之一被列入其中!吨泄圃2025》对智能制造工程提出的具体要求是:紧密围绕重点制造领域关键环节,开展新一代信息技术与制造装备融合的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的智能装置并实现产业化。依托优势企业,紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化,建设重点领域智能工厂/数字化车间。在基础条件好、需求迫切的重点地区、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。

  实现《中国制造2025》的目标,“两化”深度融合是主线,智能制造是主攻方向,“互联网+制造业”是行动的路径,而实体经济是行动的主体。钢铁行业作为实体经济的代表,在多年来行业“两化”融合的基础上,向这片“两化”融合的新高地——智能制造,进行了积极探索和实践。2018年,23家普钢上市公司中,共有16家上市公司在年报中对本企业智能制造领域工作进行了较为详细的论述,从目前了解到的情况来看,其余7家上市公司也对智能制造领域进行了积极探索。

  综合来看,钢铁上市公司在智能制造方面还存在以下3点共性问题:第一,企业内部及企业间差异较大。以宝钢股份为例,在经历了若干轮重组后,宝钢股份生产规模扩大,生产基地较多且分布在全国各地,各基地间自动化、信息化水平参差不齐。第二,系统之间存在较多壁垒。我国钢铁上市公司经过几十年的发展,逐步从电气化升级到信息化,但也形成了车间、工厂、企业层面,以及研发、生产、销售、采购等各层级纵横交错,牵一发而动全身的复杂局面,难以打造统一的数据平台。第三,智能化程度较低。目前,我国钢铁上市公司自动化、信息化水平不高,智能化改造仍在试点之中,且多以产线为主,实现全流程智能化仍然任重道远。

  部分普钢上市公司智能制造项目实践

  宝钢股份

  2018年3月28日,宝钢股份的全球首套多座大型高炉控制中心建成启用,实现对宝山基地4座高炉的集中化操作控制与生产管理。同年,宝钢股份钢制品无人化仓库正式投运,该仓库占地逾6万平方米,是目前国内面积最大、智能化程度最高的无人化仓库。上述工作的开展,使宝钢股份智慧制造取得实质性进展。在智慧供应链方面,宝钢股份继续以汽车板用户为试点,加快推进汽车板智慧供应链平台建设,完成供应链用户功能推广清单梳理和试点用户推广,探索智慧营销。在深入探索智慧制造方面,宝钢股份以2019年~2024年智慧制造专项规划内容为基。氐阄2019年劳动效率与管理效率提升的目标,将智能装备由当前的工序/工厂,逐步拓展为全流程。

  鞍钢股份

  鞍钢股份目前已全面应用自动化产线/设备和MES(制造执行系统)、ERP(企业资源计划)系统,并不断加强信息化技术在生产制造、仓储、物流配送、产品销售等方面的应用,具备了实施数字化车间、智能工厂的条件。

  2018年,鞍钢股份重点实施ERP改造、大数据平台、数字化车间等信息化项目,加快新冶金流程下的智慧透明工厂建设,实现了鲅鱼圈钢铁分公司能源集中一体化管控,5500毫米厚板项目被评为国家智能制造试点示范项目。同时,鞍钢股份深入推进采购供应管理信息系统、销售业务管理平台、物流管控平台、生产调度管控中心等重点信息化建设项目,构建高效快捷的信息化运行体系,优化管理流程;应用“互联网+”、物联网、大数据、云计算、移动终端等信息化技术,增强数据信息处理能力和传输效率,实现传统产业与信息化技术融合发展。此外,鞍钢股份还对生产经营全流程进行跟踪、控制、分析、优化与指导,提供在线交易、订单动态跟踪查询、大客户通道等“全时空”营销服务,提升经营管理效率和营销服务质量。

  首钢股份

  首钢股份迁顺基地完成硅钢—冷轧智能工厂建设,实现自动拆捆带、自动贴标、钢卷内圈点焊、套筒搬运、自动取样等工业机器人建设和应用,先后建成了硅钢磨辊间、智能仓储、智能实验室等智能制造单元以及客户精准服务管理系统、协同制造管理系统等5个软件平台;持续推进产销一体化项目建设,实现了设备、能源、项目管理系统的上线运行。京唐基地产销一体化项目主体?椤⒋笫萜教ǖ扰涮紫钅坑行蛲平蛲胖悄芸刂葡钅客ü槭詹⑽榷ㄔ诵校呗戎悄芗嗫叵低呈迪致戮伎刂疲陡种街教ㄗ远刂葡低呈迪治奕酥凳兀茉聪低痴舅敌屑屑嗫兀滋ú鹄Υ魅嗽诶湓2230毫米连退产线投用,运输产品库智能仓储系统投入运行。

  南钢股份

  南钢股份在建及建成信息化项目达47个。其中,炼铁实现高炉生产过程自动化、可视化,烧结智慧化生产控制,行车无人化和自动检化验;特钢MES系统成功上线,对特钢事业部的生产质量和效率提升及品种优化起到了重要促进作用;板材智能制造示范线(包括板坯库自动化系统、结晶器加保护渣机器人的应用)一期工程如期上线。南钢股份获“2018年江苏省智能工厂”称号,第二炼铁厂、中厚板卷厂、特棒厂、宽厚板厂4个单位被评为“江苏省示范智能车间”。此外,南钢股份财务信息系统实现“一日关账”,提高了成本效益预测与分析的及时性和准确性;销售信息系统实现客户网上自助查询库存、建立订单、订立合同、生产进度跟踪、资金查询划拨、自助开单等功能。

  下一步,南钢股份将以工业互联网为抓手,打造供产销研用一体的可视化、开放性大数据平台,对钢铁生产全流程数据进行集中管理和分析,实现数字共享,以数字驱动生产经营与决策,推动数字化智能运营水平提升。

  包钢股份

  包钢股份积极推进管理流程再造和智能制造,推动行车无人化操作、智慧泵站、捞渣机器人等项目建设,通过智能制造项目的实施,减轻了员工劳动负荷,优化了岗位人员,降低了人工成本。

  华菱钢铁

  华菱钢铁已完成一号和二号空压站合并改造、四中央和五中央操控合并改造等25个智能制造项目。华菱衡钢180PQF无缝钢管智能工厂改造试点示范项目成为钢管行业首个国家级智能制造试点示范项目。此外,华菱衡钢自动堆垛打包称重、智能外表检测等改造有序进行,并首次投用大管坯端面喷标机器人。

  三钢闽光

  三钢闽光重点推进连铸、中板智能制造技术应用,促进连铸自动开浇、自动加渣、大包油缸自动装卸、钢包下渣自动监测和中板轧区、轧后、冷床等智能化控制系统应用。目前,三钢闽光棒材加热炉二级智能燃烧控制系统、一棒穿水冷却温度闭环智能控制系统、圆棒砂轮锯片自动更换系统、废钢铁APP智能判定系统等智能系统已投入运行。

  普钢上市公司智能制造项目的共同点

  通过对23家普钢上市公司年报中介绍的智能制造情况进行梳理可知,目前钢铁上市公司在智能制造方面的共同点主要有以下3个方面:

  第一,智能制造整体尚处于初期阶段,已完成的智能制造项目多以独立产线/工序为主,尚未贯穿到整个企业运营流程之中。宝钢股份的大型高炉控制中心,鞍钢股份的5500毫米厚板项目,包钢股份行车无人化操作、智慧泵站、捞渣机器人等,三钢闽光的棒材加热炉二级智能燃烧控制系统、一棒穿水冷却温度闭环智能控制系统、圆棒砂轮锯片自动更换系统、废钢铁APP智能判定系统等智能系统均如此。

  第二,已实施的智能制造项目多以“少人化、无人化、集控化”为切入点,以实现本质化安全、提升装备自动化水平、促进人力资源优化、降低劳动强度、提高劳动生产率为目标。

  第三,目前我国钢企智能制造与国际先进水平尚有一定差距。以美国阿肯色州大河钢厂为例,该工厂为世界上第一家人工智能学习型钢厂,借助德国西马克集团先进的特种钢生产技术并融合美国本土科技公司Noodle.ai研发的AI(人工智能)算法应用技术,建成了智能化工厂。大河钢厂一期总投资为13亿美元(于2014年7月份建设、2016年3月份投产),设计年产能为165万吨,员工为435人,人均产钢量近4000吨。该钢厂投产首月实现不间断生产6.3万吨热轧产品,创造了短流程钢厂的全球开工纪录;投产后第2个月及其后的每个月均实现EBITDA(息税折旧摊销前利润)盈利;投产后第4个月产能利用率达到80%。

  该钢厂取得骄人成绩的原因是通过广泛分布的传感器收集数据发送至数据平台,帮助钢厂在生产线调度、物流运营和环境保护等领域取得突破性进展。同时,大河钢厂还与众多高科技企业进行合作,不断提升科技能力。大河钢厂所有的系统均在云端运行,不仅节省了数千万美元的网络建设费用,而且提高了数据的安全性。大河钢厂的全面自动化管理降低了管理费用,大幅提高了运营效率。该厂还是全球首家获得LEED(能源与环境设计先锋)认证的环保型钢铁企业。

  此外,2017年,奥钢联在奥地利多纳维茨新建了智能化棒线材生产线,该智能化棒线材生产线仅有14名员工,每年可生产50万吨棒线材。与上述智能化产线相比,我国钢铁上市公司的智能化水平尚有一定差距。

  从国内钢铁上市公司的实际情况来看,其主观上对智能制造有着迫切的需求,且具备实现智能制造的客观条件,但同时也面临较大的挑战。有需求主要体现在国内钢铁上市公司多以长流程企业为主,生产流程长,影响因素多,且各关节相互关联,遵循常规方法难以达成走新型工业化的明显效果。有条件主要体现在钢铁上市公司所产生的海量数据为智能制造提供了重要的基础条件。有挑战主要体现在智能制造对技术精确性、可靠性和稳定性都提出了很高要求,且国内尚没有成功案例可以借鉴。

  钢铁智能制造未来发展方向是具备自主学习能力

  从长远来看,智能制造未来发展方向主要集中在智能装备、自学习控制模型、设备预测式维护、产品特性维护、质量缺陷原因诊断、产品缺陷图像精准分类等方面。而上述需求中,设备预测式维护、产品特性维护、质量缺陷原因诊断、产品缺陷图像精准分类均与自学习相关联,本文重点就搜集到的国外钢铁行业智能制造中的自学习相关内容进行简要介绍。

  智能制造包含智能制造技术和智能制造系统。智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,而且还具有自学习功能,并具备搜集与理解环境信息和自身信息,进行分析判断和规划自身行为的能力。即智能制造的最核心内容应该是具备自主、深度学习功能(如谷歌研制的Alpha Go智能围棋机器人)。

  智能制造的基础是计算机技术的发展。计算机技术的发展先后经历了计算、交易、分析、大数据4个阶段,目前正在向人工智能阶段迈进,而智能制造概念正是随着计算机技术的进步应运而生的。目前国外前沿的智能制造技术已经实现了自主学习,并开始应用于制造业相关领域。例如:在通过传统影像分析方法来消除部分材料和零部件的复杂缺陷时,需要人工建模,可能导致一定程度的漏检和误检,甚至仍需人工进行复核。IBM通过其研发的深度神经网络,可以实现从历史样本中自动提取、归纳各种缺陷特征,通过自主学习,从新产品图片中自动识别出可能存在的缺陷并标识出位置,便于工作人员及时发现和纠正,提高了产品质量和工作效率。

  随着计算机技术、AI技术的不断发展,钢铁智能制造未来的发展大趋势也必将是具备自主学习能力。与目前世界领先的智能制造技术和理念相比,我国钢铁智能制造还有一段路要走。

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