智能制造的生动实践 攀钢西昌钢钒加快数字化智能化转型记
□陈伟 特约通讯员 汪云富
8月1日8点，攀钢西昌钢钒智慧物流系统中的近20个子系统，在保证各项业务顺利开展的前提下，开始无缝对接、有序切换、上线运行。截至目前，系统的操作流程平稳顺畅、运行正常，所有业务实现了无阻碍、无影响的快速运转，标志着该公司智慧物流系统成功上线。
近年来，西昌钢钒在全面推进数字化智能化进程中迈出坚实步伐，树立了智能制造的新标杆。
行业首创：ET钢铁大脑成为“解决方案”
近日，国家工信部“2019年工业互联网APP优秀解决方案”名单正式公布，“攀钢集团西昌钢钒ET钢铁大脑APP应用解决方案”成功上榜。
成绩的背后，是攀钢和西昌钢钒在推进数字化智能化转型中不断探索与实践的结果。
“我们利用良好的数据基础，编发了《智慧西昌钢钒发展规划》，通过有序推进智慧板材、全程智慧判钢、智能化装备管理等项目建设，正加快打造稳定、安全和高效的数字化智能平台。”西昌钢钒副总经理周敏说。
作为钢铁行业率先拥抱人工智能和大数据技术的大型企业之一，2018年，攀钢、积微物联与阿里云宣布跨界合作，共同携手利用人工智能打造钢铁行业的工业大脑。
按照合作协议，三方以阿里云为技术载体，以积微物联为平台，以攀钢为场景，引入工业大脑对炼钢全流程进行工艺优化，打造攀钢钢铁大脑。
这一重任，落在了西昌钢钒肩上。西昌钢钒ET钢铁大脑项目包括炼钢和板材两个子项，共7项研究任务，力求通过以工业大数据驱动流程再造、管理完善、工艺优化等手段，率先完成智能模型控制生产。
“在脱硫大数据建模方面，脱硫和提钒智能模型已投入工业生产，工序降本成效显著。”西昌钢钒炼钢厂副厂长喻林说，目前已降低吨钢钢铁料消耗≥1kg，创效≥600万元/年；而在云上分别建立转炉、精炼、连铸专家+大数据结合的智能模型，通过标准化操作消除了职工技能差异带来的波动，实现了炼钢工序精益化的生产管理。
来到环境优美的西昌钢钒板材厂办公楼，“冷轧智能表检大屏”等智能大数据可视化平台让人耳目一新。
冷轧连退表检智能判定是该项目的又一大亮点。在表面检测环节，长时间、高强度的质检工作让质检员难以保证判定结果的稳定性，同时，员工经验的差异也会造成判定水平的参差不齐。工业大脑的引入，有力辅助人工判断产品缺陷，降低人工依赖性。通过对现有表检数据深入挖掘，基于最新大数据与人工智能构建机器辅助人工表面质量判定系统，大幅提高判定质量，减少对人的经验依赖，让判定更可靠、更准确、更快速。
“如今，人、机对板材表面质量检测的吻合率已高达90%。”西昌钢钒板材厂副厂长陈俊表示。
着眼一流：汽车板生产实现全要素管理
今年上半年，受疫情等不利因素影响，汽车行业产销双降。但西昌钢钒汽车钢的产量却呈现“逆势增长”，同比增加3.81万吨。
“同时，汽车钢质量降级率同比下降40%，过硬的质量赢得了市场。”攀钢汽车板服务中心主任、西昌钢钒科技质量部副部长周渝说，该公司重点汽车用户市场占有率稳步提升，已实现33家汽车用户批量供货。
2019年2月19日，经过12小时的紧张切换操作和12小时关键功能运行考验，历时1年开发建设、经过2个多月充分验证，以精品汽车板精细化管理为目标的西昌钢钒质量管理系统（QMS）一次切换成功，正式投入生产运行，标志着西昌钢钒信息化管理水平正式跨入中国钢铁企业先进行列。
高品质汽车板制造过程质量稳定性控制一直是众多汽车板生产企业面临的一道难题。为破解此难题，该公司项目团队在充分借鉴国内先进钢铁企业信息化管理经验的基础上，创造性提出了信息化系统全新设计架构，建成了国内一流的汽车板质量管理系统。
新建成投运的质量管理系统实现了用户订货产品特性识别、订单与生产的最佳匹配、柔性质量设计、精确生产计划编制、全要素过程质量控制、四维产品质量判定等六大关键功能，取得了从用户需求识别到生产制造全流程管理的突破性进步，成为西昌钢钒产品质量管理里程碑式的一次革命。
抓住关键控制环节与先进企业全面对标，对各工序影响产品质量的因素进行梳理而创建的信息化管理系统成功投运，正为西昌钢钒打造国内一流的汽车板制造服务型企业奠定坚实的管理基础。
国内领先：智能化装备管理保障有力
“IEMP从2013年投运以来，持续消除了装备管理盲区，提高设备综合效益和管理效率，各工序设备事故故障时间在2019年比2018年减少90个小时的基础上，今年前7个月又减少57个小时；495项关键设备功能及精度投入率已连续三年保持在99%以上……”在西昌钢钒维修技术决策集控中心，该公司装备部副部长胡晴莽对近年来通过实施互联+物联+全生命期智能化装备管理所带来的巨大变化，如数家珍。
IEMP智能化装备管理平台是该公司按照全员、智能、精细、高效的设备管理要求，结合设备管理现状和管理痛点，通过历年的迭代升级优化，建成的开放便捷智能化装备管理平台。该系统包括IEMP主系统平台、设备状态在线监测子平台、点检PDA移动微应用子系统、智能图纸管理子系统等四个主要部分，有效整合了状态监测、移动微应用、技术图档、物流仓储、资产财务等数据信息，基本消除了数据孤岛，并与QMS系统一体构成为质量评价管理的在线系统，设备管理各项技术经济指标逐年优化。
胡晴莽说，从2013年建成设备基础数据库、五大标准库，点检定修、备件申报等基础运用模块并投入使用开始，有力支持了生产经营目标完成，对行业设备管理形成了较强的借鉴意义。
“按照把智造水平、产品质量、工序成本等打造成行业第一梯队水平的发展定位，我们计划在2022年前完成的14个主要项目，如今已推进4项，其余的正在实施中。”周敏说。
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