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钢铁行业人工智能:钢厂拥抱大数据和机器人

添加时间:2024-02-19

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“工业4.0”一词是由德国政府在2013年创造的,它描述了利用技术提升制造生产力的策略,包括人工智能(AI)、机器人和工业互联网或“物联网”(IoT)。此后,这一词汇走向全球,引起钢铁行业的关注,广泛应用于新闻发布和公司报告。根据标准普尔全球普氏估计,钢厂对此的投资额从数万美元到数千万美元不等,用以改进数据系统,使其变得“精简”,更自动化、准确、经济高效,更安全,简而言之,更加智能化。数据和算法将调整库存,加快结算周期,预测客户需求,选择更好的原材料,并允许生产线与其他设备“协作”。使用云存储并涉及物联网的“大数据”已经进入我们的生活,在过去五年中,估计约有120亿台设备,包括自主车辆和智能电视已经实现互联。

相比钢铁厂,允许更快、更便宜地执行重复任务的机器人过程自动化(RPA)在矿山更快地被采用,即使它的使用在整个采矿行业中仍然相对有限,或许是因为显然需要为人保留部分工作。据标准普尔全球普氏全球创新总监詹姆斯?里莱特说,RPA的教科书示例是亚马逊仓储和Uber。他说,RPA还没有真正发挥作用,现在很难想象其对全球经济社会的影响,如果新一波自动化技术浪潮出现并取代人工作岗位的话,只要几年时间多数人就会接受有偿失业和基本收入。詹姆斯?里莱特说,美国大约有300万个就业岗位是驾驶工作,可以通过无人驾驶的汽车和卡车替换,并能提供更优质的服务。

据世界钢动态公司称,从全球来看,由于整合和改进生产,钢铁产业就业水平从1972年到2012年已经下降约50%,而如果利用人工智能的话,钢铁产业就业人数将从目前的直接从业200万人和间接从业400万人进一步减少。不过,世界钢铁协会表示,行业技术工人的就业机会仍然很好。

据位于荷兰阿姆斯特丹的过程产业AI解决方案提供商数据工厂称,“迄今为止我们目睹了四次工业革命,第一次是十八世纪的工业革命,第二次是电力到来,第三次是计算机,第四次是被定义为应用数据改进生产的人工智能。”目前与十几家钢铁、金属和采矿公司合作的数据工厂特别是在优化原材料消耗以降低冶炼成本,确保成品质量等领域与相关公司进行合作,该公司指出AI建立的模型要比以前可能选择的原材料量更为准确。AI通常会分析以前长达七年的冶炼数据值,以确定哪些类型和数量的铁合金或其他原材料,用于实现每次冶炼成本最佳,而对于操作人员来说这是难以想象的。

数据工厂称,AI可以减少使用的原料数量,这对于使用占加工成本20%-40%的昂贵氰化物进行黄金、锌和铜精炼来说可能是至关重要。数据工厂首席执行官简?扎瓦利内纳说,虽然AI可以用于任何公司的任何方面,但最好是在生产车间使用。他说,或许你有六个月的时间来衡量结果和学习用什么样的算法来工作,例如减少板坯缺陷。如果AI项目只要三个多月的时间就显示结果,那么你就可能会出错。确实,企业的压力是快速出现和有形的,特别是在节能、原材料优化和产品质量领域。他说,最大的问题是期望数据对取得的改进给予解释,或提供培训,而使用的数据必须被信任才能产生好的结果。

原料质量评估

数据工厂最近研究的案例之一,是涉及年产粗钢1200万吨的俄罗斯马格尼托哥尔斯克钢铁公司(简称:俄马钢)铁合金使用的优化。俄马钢与数据工厂一起分析了过去数年20多万次冶炼历史数据,研究如何减少在氧气转炉厂的铁合金和辅助材料的使用,同时保证产品质量。据数据工厂称,结果使得铁合金消耗平均下降5%,相当于每年节约430万美元。俄马钢负责财务和经济的前官员谢尔盖?苏利莫夫说,“我们相信使用大数据分析的数学模型的可行性,以及物联网技术的快速发展,并且将在未来3-5年内会使工业企业成本降低5%-10%。”

实时数据是关键

达索集团所属坤帝科公司(Quint iq)负责欧洲、中东、非洲和俄罗斯事务的副总裁马库斯?马林宁说,大数据本身对钢铁行业来说并不新鲜,自开始使用计算机以来就已经使用,更新的是今天使用的输入和传感器越来越复杂,以及优化和自学习功能。他强调钢铁企业越来越需要使用实时测量来调整生产计划并规划生产操作人员的行为,以提高准确性,确保质量控制,保持竞争力。他说,在一般行业人工智能的使用和采用率一直很低,然而确实有客户在使用,且用户的兴趣以及实施一直在增长。质量一直是最初采用人工智能的驱动力,但环境问题和市场压力也是促进因素。

马库斯马林宁说,“AI可以使用的主要区域之一是减少废料产生。你生产的每个钢种都有自己的化学成分和热量要求。你的生产组织者可以组合几个相同品种的订单进行生产。由于生产设备和材料的限制,存在着你生产的板坯与最初的目标不符的风险。探测器可用于分析钢材的生产和连续测试,以精确地减少废料产生。如果超出要求,系统可以发送一个超出要求的警报,或者可以实时地搜索当前订单的位置,看看这种钢材是否可以接受另一个订单,所以生产可以继续运行。”

设备制造商引领潮流

美国钢铁技术协会(AIST)执行经理罗恩?阿什伯恩说,“随着钢厂推进数字化,我们将看到设备制造商引领钢铁行业的这一演变。”他说,设备制造商正积极主动地为自主适应和学习工厂推出独特技术。例如,达涅利自动化公司今年早些时候宣布,它已经收购意大利Tel 实验室,以提升其机器人功能。公司最近宣布将与微软合作,其Azure云平台为钢铁行业提供工业4.0解决方案。罗恩?阿什伯恩称,数字化、大数据和工业4.0在钢铁行业的发展正迅速获得动力。他说,从长远来看,所有工厂都必须实现数字化才能继续生存,反之最终将会被淘汰。

可以获得创新资金

安永咨询服务合伙人和地中海地区战略负责人安德烈巴桑尼诺在今年5月于意大利举行的钢铁产业会议上指出,欧洲钢铁企业可以根据“2020年创新计划”从欧盟获得为AI项目设立的资金,这笔在2014-2020年期间用于所有产业的基金总计达800亿欧元,而且在意大利也有相当大的资金和税收优惠。然而,鉴于意大利国内钢铁工业在生产和消费水平之间几乎找不到平衡,他敦促意大利钢铁企业开展只有在彻底分析预期结果后才可能提供资金的工业4.0。此外,世界各地都对AI项目感兴趣,许多公司几乎不需要得到政府资金的推动。自今年开始,钢铁企业开始实施AI项目的消息日益增多。

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新AI正在实施

在AI领域明显领先的钢铁企业包括韩国浦项钢铁公司,该公司宣称其已经成为全球第一家引进AI生产流程的钢铁企业,努力将自己变成一家智能钢厂的制造企业。而美国智能科技公司Noodl e.ai称,美国大河钢铁公司也被誉为“世界第一家智能钢铁生产企业”。自今年1月以来,浦项钢铁公司一直在利用AI大数据进行深入学习,以控制涂层重量,代替以前的手工控制。在两个月的中试之后,在韩国成均馆大学系统管理工程系的支持下,新系统被引入到光阳厂3号连续镀锌生产线。通过使用人工智能来精确控制连续镀锌生产线,即汽车钢板生产的核心技术,目前浦项钢铁公司已经可以大大减少涂层重量偏差。这是一种自动化控制技术,通过将人工智能技术的涂层重量生产模型与优化技术的控制模型结合起来,可以实时预测涂层重量,并准确地满足目标涂层重量。

除了减少操作人员的工作量外,新系统正在降低以前因工人技能不足带来的浪费昂贵的锌涂层导致的生产成本提高。浦项钢铁公司称,在人工控制涂层的情况下,涂层重量偏差是每平方米7克,但在使用基于人工智能系统的情况下,这一偏差仅有0.5克。该公司还称,其是全球可以生产所谓的世界级高级汽车涂层钢的20家钢铁公司之一,2016年该公司销售900万吨汽车钢板,占市场份额的10%。浦项钢铁公司计划进一步将涂层重量控制自动解决方案应用到该公司在国内外其他连续镀锌生产线上,并在其他钢材生产过程中积极引进人工智能技术,同时建设智能工厂。

位于美国阿肯色州的大河钢铁公司被描述为是灵活的短流程钢厂,该钢厂于2016年底投产,总投资13亿美元,在整套设备中集成了传感器反馈、机器学习和自动化。据该公司网站和美国钢铁技术协会称,2017年3月,该公司与Noodl e.ai公司就提供基于云的超级计算服务、优化设备维护计划、生产线调度、物流运营和环境保护签署协议。

大河钢铁公司首席执行官David er在一份新闻稿中称,智能系统将帮助工厂将其重点转移到设备维护上。此外,耐火板是在AI调查中被提到可以得到帮助的领域,当需要维护时可以节省时间和成本。他说,“我们期待通过挖掘数据宝库挑战行业规范,大河钢铁公司在数据收集和分析方面具有独特的地位。”据称,Noodl e.ai公司倾向于在钢厂采用人工智能,并作为人工智能大趋势的发展前沿领域。

在美国钢铁技术协会2017年年会和博览会期间,David er在谈到钢厂时指出,“我们有大量的传感器和测量系统,我们在运营的各个方面寻找相关性,无论是我们的废钢组合,还是突破性检测。我们是一家基于云计算的公司,我们没有大的系统或是大的IT部门,由此节省了数千万美元。我们也相信,通过在云平台运行可以提升网络安全。”

2017年6月,普锐特冶金技术公司与宝钢集团公司就提供“动态宽度控制”技术包签订合同。该技术包将安装在宝钢位于上海的1580热轧机上,作为宝钢“智能车间”试点项目的一部分,这也是“中国制造2025”政府项目之一,目的是提高1580热连轧机宽度性能,由此减少废品损失和提升成本控制。新技术包将在常规生产期间投入使用,直到2017年底。普锐特冶金技术公司在一份声明中说,宽度偏差的减小和偏差的消除对于热轧板卷生产来说是一个挑战。热轧板卷宽度通常由粗轧机中的立式机架以及精轧机张力和压下量的关系来控制。对于后一部分,新技术包的精轧机动态宽度控制系统通过对精轧机的张力控制来控制宽度。

印度塔塔钢铁公司正在考虑使用AI来解决如何在汽车用带钢上发现表面缺陷。为此,该公司在阿姆斯特丹科学园区开设研究室,并在此与人工智能公司Scyf er进行合作以改进钢材检测流程。

奥地利奥钢联集团近日宣布,计划在其多纳维茨钢厂符合工业4.0原则的两个面向未来的项目中投资1亿欧元,2019年投产的年产能95万吨的高度自动化、全数字连铸生产线,以及致力于开发更轻、更强钢种的研究中心。据彭博社报道,新技术意味着奥钢联不久将仅需要14名员工每年就能生产50万吨某种类型的线材。

机器人走进钢厂和废钢收集

与此同时,电动机器人也将用于钢厂连铸生产。2016年底,普锐特冶金技术公司安装 在 Edel stahl werke公司连铸平台上的机器人已经替代手动钢包吹氧,由此大幅提高了工人操作的安全性和第一次吹氧的成功率,因为这样可以使用更大和更高效的氧枪。

通过引进水力破拆机器人,如瑞典Aquaj et AB公司今年6月推出的Aqua 410V机器人,废钢收集非常方便,其是在装修、维修和拆除现场使用水喷射除去钢筋上的混凝土。该公司说,水力破拆机器人有价值的特点是在此过程中钢筋被清洁和除锈,而替代方法,如气动工具等可能损坏钢筋或在剩余的混凝土中产生微裂纹。此外,日本神户制钢公司已经引进 4机器人数字控制焊接系统,大大降低了中厚板的焊接周期。

在机器人行业整体方面,中国是世界上最大的机器人消费国,2016年中国销售89000台机器人,同比增长26.6%,而同年全球机器人销量为29万台,同比增幅为14%。中国机器人行业被视为具有巨大的市场潜力,预计今年销量将超过10万台,部分是由于政府政策支持智能机器人行业,以及一些工业部门升级。在中国,机器人首先在二十世纪九十年代用于汽车制造业的焊接,此后用于装卸。目前,中国正在致力于在电力行业以及消费电子设备组装方面利用机器人。

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