浦项钢铁公司于2019年成为首家被世界经济论坛(WEF)评为“灯塔工厂”的韩国企业。
所谓“灯塔工厂”,是指积极引进物联网(IOT)、人工智能(AI)、大数据等第四次工业革命核心技术,创新性地引领全球制造业未来的工厂。目前,浦项钢铁公司正不断强化智能工厂(Smart Factory)与人工智能(AI)相结合,加速向智慧工厂(Intelligent Factory)转型。
近年来,伴随云技术和人工智能技术的快速发展,工业正在加速向智能工厂(Smart Factory)与人工智能相结合的“智慧工厂”(Intelligent Factory)转型。智慧工厂不仅仅是智能工厂中的工序自动化,还包括自动收集、整理和分配所有工序的数据,并根据这些数据做出决策。通过向智慧工厂的转型,浦项钢铁公司计划逐步打通订货、生产、销售和营销等整个制造流程,降低成本,提高质量和安全性,最终目标是实现智慧自主制造。
PART 01
转炉远程精炼自动化操作技术,确保产品质量和操作人员安全
炼钢工艺是将铁水输送到转炉中,去除铁水中的杂质,精炼出洁净钢水的过程。现有转炉操作的每个步骤都需要熟练工人精心操作,工作疲劳度高,而且在1600℃以上的操作环境下,熟练工人手工操作炼钢炉设备,存在发生安全事故的风险。
为解决这些问题,浦项旗下光阳厂炼钢部与浦项技术研究院于2018年6月确立了智慧炼钢计划,开始研发转炉一键式精炼自动化操作技术。同年10月开始着手研究转炉热匹配模型技术研究,2019年4月开始研究转炉出钢自动化技术,2021年12月开始研究数字化孪生技术,2022年3月开始研究排渣、炉衬修复自动化技术,2023年4月对精炼自动化和热匹配模型进行升级,2024年10月推出转炉一键式自动化技术。
2024年10月24日,光阳厂炼钢部第二炼钢分厂成功开发出一键式高炉自动化操作技术,只需轻触即可远程生产出顶级汽车板产品——1500MPa级电镀锌马氏体钢板。在向具有全球超强竞争力的智慧工厂转型的道路上又迈进了一步。
转炉一键式精炼自动化技术是一种创新型系统,只需点击一下按钮,即可自动执行所有精炼操作,同时确保操作员的安全并保持稳定的工作质量。更重要的是,该技术超越了现场操作的物理限制,提供了先进的功能,能够不受空间限制地远程控制自动精炼。该技术由光阳厂炼钢部、技术研究中心、炼钢设备部、EIC技术部、数字化创新室和浦项DX公司的团队共同开发,真正实现了转炉操作全过程的100%自动化。此外,钢水温度和成分命中率从94%提高到97%,炼钢收得率也得到改善,在确保产品质量稳定性的同时,预计每年可节省成本338亿韩元(约合1.75亿元人民币)。
在年产2200万吨粗钢的光阳厂,转炉操作是冶炼工艺中必不可少的一环,转炉冶炼的每个环节都需要操作人员的精心操作,三座转炉每座都需要11名工人。此外,精炼温度超过1600℃,一炉钢水重量达300吨,操作人员始终要在极度紧张的状态下工作,发生安全事故的风险很大。为了确保现场工人的安全,一直需要不断开发技术,引进自动化设备。随着传感器、摄像头和人工智能模型技术的引进和发展,操作人员的工作量正在逐渐减轻。
PART 02
转炉远程精炼自动化操作技术
一键式转炉精炼自动化操作技术的核心是“基于物联网的人工智能学习技术,可根据测量影像自动操作设备”,以及“采用浦项型人工智能热匹配模型的精炼操作”。
基于物联网的各种影像测量系统监控作业现场的盲区和高风险点,根据影像训练的人工智能提出最佳的转炉操作方法;人工智能热匹配模型分析作业环境的大数据,如铁水的温度、成分和状况,并提出最适合的精炼方法。这些基于物联网的影像测量系统和人工智能技术能够实现更安全、更高效的操作。
这项技术开发的意义在于:能够将一系列349个单元流程分解为204个联锁装置,将其整合在一起,一旦发生紧急情况,联锁装置可以立即投入使用,确保工人的安全,并在温度和成分不发生偏差的情况下保持稳定的工作质量。
1)基于物联网的影像测量系统开发过程
光阳厂炼钢部、浦项技术研究院和设备部门对转炉操作中最为困难和危险的出钢作业进行了研究。为了检测和精确测量出钢作业的危险因素,研究人员安装了基于物联网的影像测量系统,对多年的大数据进行分析,将转炉操作人员的专业技能反映在控制逻辑中。此外,为了在发生危险情况时采取必要行动,还开发了一种算法,通过摄像头实时检测危险状况,建立了预防系统。
随着出钢自动化技术的应用,操作人员的视力疲劳和工作量显著减轻,出钢量的偏差也得到了改善,炼钢收得率显著提高。出钢自动化的成功,为转炉全工序(精炼、排渣和炉衬维护)自动化技术的发展铺平了道路。
2)浦项型人工智能热匹配模型开发过程
虽然具备了转炉设备自动化技术,但为了确保超一流炼钢技术,利用冶金知识,通过人工智能从行业大数据中学习,创建了热匹配模型。
热匹配模型是一个预测炉内反应并优化控制目标温度和成分的系统。浦项技术研究院、光阳厂炼钢部、数字化创新室联合建立了一个基于人工智能的虚拟转炉(数字孪生),并开发了一种通过模拟最佳模型值进行自我学习的算法。即使钢种、原料不断变化,也能生产出最高质量的产品,而不会出现偏差。
通过基于人工智能的转炉一键式自动化操作技术,员工可以在更安全的环境中工作,并保持稳定的产品质量,从而提高客户满意度。改善工作环境和产品质量将是浦项钢铁公司向具有全球竞争力的智慧工厂转型的重要基石。
PART 03
向全工序扩大应用,确保超一流炼钢技术水平
近期,在浦项科技大学礼堂举行的“2024年度浦项控股集团技术论坛”上,作为向智慧工厂转型的关键技术,转炉一键式操作自动化技术获得了表彰,并荣获创新奖。浦项控股集团技术论坛是分享钢铁和可充电电池等核心业务领域成果的活动,并向引领未来创新技术开发的员工颁发技术大奖。
从智慧工厂转型开始,浦项钢铁将确保员工的安全,提高生产率和产品质量,并逐步增强企业竞争力放在首要位置。光阳厂炼钢部计划在2027年之前继续扩大自动化操作技术在二炼钢分厂的应用,浦项钢铁也正式公布了路线图,计划将自动化操作技术推广到浦项厂和印尼喀拉喀托浦项钢铁厂,全面构建世界超一流炼钢技术水平。
此外,浦项钢铁还计划通过基于数字孪生的物流自动化系统,实时监控工厂内的物流状况,实现生产调度和物流控制的自动化,从而构建一个在保证安全的前提下实现最高生产效率的流程。通过“转炉一键式操作系统”实现转炉出钢操作自动化,今后浦项钢铁将继续构建与现场员工共同成长的企业文化,引领基于技术的先进业务模式,持续推动创新发展。
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浦项钢铁利用综合智能系统管理提高人工智能模型的寿命和性能
浦项钢铁公司自2017年起开始推广智能工厂,并于2019年被世界经济论坛(WEF)评为“灯塔工厂”,是韩国首家因生产世界最高品质WTP(世界顶级优质)产品的技术而获得认可的制造企业。从此,浦项钢铁旗下的浦项厂开始持续发掘智能课题,并专注于高风险和重复性任务的自动化。
智能课题的发掘和技术开发固然重要,但维护阶段也非常重要,从而确保在任务完成后,模型的性能也不会下降。浦项厂EIC技术部自2024年起建立了智能系统维护流程,从课题发掘到维护阶段,对整个过程进行有效管理。
浦项厂的智能系统集成管理流程包括四个主要步骤:课题发掘、数据分析和建模、现场应用、维护。
在第一阶段,EIC技术部通过配备普通摄像机、高速摄像机、热摄像机和3D摄像机等各种摄像机,开发可替代人工肉眼的监控摄像成像技术,在设备投资之前提前验证项目的可行性。
在数据分析和建模阶段,特设运营智能帮助中心,由数据分析专家为不熟悉人工智能技术的员工提供技术咨询和建模支持。
在现场应用阶段,智能数据中心的集成人工智能服务器可支持现场人员运行开发的模型,大大降低项目的投资成本和开发周期。
最后,在维护阶段,由EIC技术部的人工智能模型维护专家负责管理全部27家工厂的软硬件,由此增强所有智能系统的稳定性,同时也实现了人工智能模型性能的持续升级和改进。
EIC技术部工艺自动化科负责人表示,今后将继续审查人工智能项目的维护情况,确保没有盲点,并听取来自现场的投诉,助力智能工厂的不断完善。
浦项钢铁引进基于移动机器人的设备远程检测系统
近期,浦项钢铁公司宣布,该公司已推出使用移动机器人的远程设备检测系统。移动机器人远程巡检系统由浦项控股集团未来技术研究院人工智能机器人融合研究所开发,首先在旗下的光阳厂热轧四分厂投入使用,完全取代了一直由人工进行的配电室设备巡检工作。
为了防止火灾事故发生,钢铁厂的配电室需要持续诊断,但由于配电室的面积超过两个足球场,工人需要花费很长时间进行人工检查,而且高压电缆和高温环境也会造成安全隐患,而现有的监控诊断系统也存在盲区,难以准确诊断设备。
为了应对高风险因素,弥补监控系统的不足,光阳厂引进的移动机器人远程诊断系统采用了名为“空间巡逻工具”的四轮驱动轮式机器人,借助完善的设备检查任务系统,取代工人进行设备检查。
在机器人进行设备诊断的同时,浦项控股集团开发的远程控制系统(PosRX Platform)可对机器人传输的诊断数据进行实时管理,实现更准确、更系统的设备诊断和统计数据管理。这不仅能提高工人的安全性,还能通过对诊断结果的数据分析,及时开展设备维修和预防性设备检查活动。此外,研发人员还为机器人与远程控制系统之间的顺畅通信建立了Wi-Fi环境,并安装了火灾探测监控,以防止机器人充电时电池起火。
浦项控股集团未来技术研究院人工智能机器人融合研究所高级研究员崔自英表示,通过引进机器人,极大地提高了工人的安全,并为将应用扩展到其他工序奠定了基础,今后还将继续通过不断的技术创新,引领创造更安全的工作环境。
未来,光阳厂计划将机器人远程检测系统推广到更多工序,为了创造安全的工作环境,还将继续推广机器人自动化,并开发创新的智能工厂技术,对户外设备进行全方位自动检查。
《世界金属导报》
2025年第一期 A03
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