連鑄大數據

1. 鋼鐵智能冶金技術學什麼

就業崗位：1、鋼鐵冶金企業技術崗位操作、中控控制台操作、設備維護及檢修、樣品檢驗檢測；2、冶金企業的銷售與管理工作；3、研究單位的實驗承擔人員、技術開發及項目研究工作；近年主要就業單位有福建青拓集團有限公司、寶鋼德盛不銹鋼有限公司、廣東世紀青山鎳業有限公司、湖南華菱漣源鋼鐵有限公司、陽江宏旺實業有限公司、廣東廣青金屬科技有限公司、江蘇德龍鋼鐵有限公司、江蘇永鋼集團有限公司、中天鋼鐵集團有限公司、張家港浦項不銹鋼材料有限公司、雲南鋁業股份有限公司、旅做雲南銅業股份有限公司、江西銅業股份有限公司。
辦學特色：本專業長期堅持產學研一體化辦學，與省內外鋼鐵（不銹鋼）生產企業結成了產教融合校企合作命稿寬運共同體，人才培養質量深得業內認可，部分學生在「一帶一路」國家中資企業就業。
榮譽稱號：國家「雙高計劃」專業群專業、國家高職創新發展行動計劃骨幹專業、國家優質骨幹專業、國家示範重點建設專業、國家級專業教學團隊、雲南省高水平高職院校建設專業。

2. 鋼鐵企業的質量管理方式論文

鋼鐵企業的質量管理方式論文

中國鋼鐵行業近年來正面臨著內外環境的巨大變化，用戶對產品質量的要求越來越高，尤其是汽車工業、高端家電等行業對鋼材產品的質量要求日趨嚴格，產品的個性化需求越來越多，同時國內鋼鐵企業面臨的行業競爭也日漸加劇。各鋼鐵企業都高度重視質量管理工作。但傳統的質量管理方式已經難以滿足當前用戶對產品質量的要求，而充分利用大數據提高質量管理的效率，從而提升企業的產品競爭力，已被越來越多的鋼鐵企業管理者所認同。

一、目前鋼鐵企業質量管理普遍存在的問題

國內大部分鋼鐵企業的信息化系統都是分階段、分產線和不同區域分步實施上線的，其功能不夠系統和完善。客戶的個性化需求無法全部在質量設計中體現；生產質量實績數據散落於不同的信息系統內，上下工序間的質量信息不能實現貫通和共享，對產品實現過程的信息和質量信息跟蹤追溯困難；對產品實現的過程質量控制缺乏有效的監控，無法進行跨工序的跟蹤、傳遞、追溯和改進驗證，過程發生異常時信息無法及時獲取和採取應對措施；不能完全實現過程參數判鋼，判定效率低下，代表性不強，准確度不高；研發和工藝技術人員無法完整、快速獲取全工序的過程數據，系統不能為質量設計和分析改進提供支持，導致質量設計和改進的效率低、效果不理想等諸多問題。鋼鐵企業要實現與市場、用戶的無縫銜接，提升企業的競爭力，就要對質量管理工作進行創新，提高企業在「質量設計、質量判定、質量改進」等質量管理方面的工作效率和效果，滿足客戶個性化需求；有必要將散落在各產線、各系統中的生產質量數據採集並整合在一個大數據平台上，在此平台上構建一個集「客戶需求識別→基於個性化需求的質量設計→過程質量監控→包含過程參數的質量判定→全工序質量分析與改進」為一體的質量管理信息化系統，以支撐生產的全流程質量管控及多業務協同。

二、建立企業級的大數據管理應用平台

建立企業級的大數據管理應用平台，即工廠資料庫。根據質量管理業務的要求，建立質量數據採集規則，將產品實現過程的全部數據，包括原輔材料采購、煉鋼、連鑄、熱軋、冷軋、產品出廠以及銷售、用戶使用等的產品全生命周期內的所有質量信息採集到大數據管理應用平台上，對質量數據進行集中統一管理。1.數據採集數據採集可分為過程實時數據採集和產品質量數據採集。按設定的採集要求，主要對包括企業信息化系統和現場檢測儀表的數據進行自動採集。對不能自動採集的一些常見事件、狀態等，在各數據採集服務設置相應的手工數據輸入頁面，由操作人員根據實際情況錄入相應的數據。數據歸集是對已收集到的生產過程數據和跟蹤數據以確定的格式進行整理歸集。煉鋼和連鑄以生產爐次號為採集主對象，以鑄坯號為歸集目標，記錄生產爐次所對應的生產線上實時生產過程數據。熱軋按批（卷）號和長度為跟蹤單元進行精確地生產過程數據歸集。冷軋覆蓋酸洗、熱鍍鋅以及彩塗等生產線，其數據歸集以准確物料跟蹤為基礎，以鋼卷號和帶鋼長度為跟蹤單元，記錄生產線上帶鋼所對應的測量點位置的實時生產過程數據，將生產過程數據與鋼卷號、帶鋼長度進行匹配。2.數據處理數據處理是根據工藝特性和分析需求所定製的規則，使數據成為有效的信息。建立相應的數據之間的關系，並按存儲模型的要求進行存儲。大數據管理應用平台可以將過程參數匹配到板坯或鋼卷的相應位置上，以實現對各產線質量數據的採集和匹配（即將時間軸轉換為位置軸）。

三、大數據下的質量管理應用與創新

通過構建企業級的大數據管理應用平台，對產品實施過程質量信息採集、質量設計、質量監控、在線質量判定、過程質量追溯、質量分析和改進。實時監控產品的質量情況，以評價各產線質量水平。在質量管理信息化系統中建立相關產品和冶金規范庫，作為質量判定和改進的依據。通過質量管理應用軟體和分析工具解決質量控制、工藝優化和質量分析改進等問題。

1、基於大數據下的質量設計

利用大數據管理應用平台建立集中統一的產品規范資料庫和冶金規范資料庫，實現產品質量設計標准化和模塊化。產品規范庫模塊是指對產品質量設計規范資料庫及工藝設計規則的模塊化管理。產品和冶金規范庫的建立需要明確產品本質屬性定義、產品的使用要求、用戶特殊需求等事項，對產品從煉鋼到最終成品進行的工藝路徑設計、生產工藝目標控制參數設計、產品質量控制要求及性能取樣判定標准等產品過程式控制制的規范化管理。貫徹產品質量是設計出來的理念，基於大數據管理應用平台中的歷史數據開展產品質量設計，在成分設計、工序參數選擇、工藝路線確定等環節，通過歷史數據來確定最佳的產品設計和過程設計。ERP系統完成產品設計，質量信息化管理系統完成過程設計和客戶特殊需求的補充設計。即與ERP下達的質量設計結果在相互校驗、補充完善後，形成完整的產品製造過程式控制制目標、檢驗與判定標准。質量設計的結果可以自動按照規定格式形成質量計劃、控制計劃等技術文檔。質量管理信息化系統支持對質量設計的規則基於歷史數據進行驗證，即質量設計完成後，用歷史數據對質量設計的規則進行驗證，從而可以准確地對未來產品的接單能力做出評估。

2、利用大數據對過程質量實施監控和評價

（1）基於實時的大數據平台，依據冶金規范中的參數值，應用SPC判異規則，對影響產品質量的重要工藝參數實施在線監控及預警。建立過程質量預警系統，及時向現場操作及質量管理崗位提供製造過程重要工藝參數變化及預警信息，對質量異常事件自動進行報警。

（2）對關鍵工藝參數採用SPC規則進行監控，進行關鍵工藝參數分析，通過維護判異准則，自動生成控制圖，形成評價報告。

（3）開發產線質量評價模型，綜合過程參數、產品指標參數、生產裝備情況，定期自動對產線進行質量控制能力指數評價，以利於產品質量的持續改善。

（4）針對一些無法直接測量的工藝質量參數，採用軟體測量模型進行預報後，並統一納入監控參數進行監控。

（5）建立專家質量診斷系統，在產線出現質量問題時，利用大數據快速定位導致問題出現的工序及關鍵工藝參數，提出預診斷報告書。

3、應用大數據實現質量自動判定

產品質量的自動判定：包括鑄坯分級判定、過程產品判定和熱軋、冷軋、塗鍍等產品的出廠檢驗判定。當產品生產完成後，質量管理信息化系統根據預先維護的質量檢驗判定規則對產品進行自動質量判定。判定使用的數據包括訂單信息、鋼種信息、產品的理化檢驗結果、過程質量參數、過程異常事件、產品外形尺寸、表面質量數據等。

（1）鑄坯質量分級判定：依據板坯質量判定規則，對煉鋼的轉爐、合金微調站、LF爐、RH、連鑄等各工序的工藝參數，以及鑄坯表面質量的檢查結果，完成板坯質量分級判定，最終的綜合質量結果會匹配到每一塊板坯。

（2）產品表面缺陷自動判定：鋼卷的表面質量自動判定是基於表面檢測系統對表面缺陷的准確識別和維護一套完善的表面缺陷檢判規則，最終實現對表檢儀檢測出的`缺陷進行自動判定。

（3）出廠產品的質量判定：依據產品質量判定規則，對採集熱軋各產線表面質量檢查儀的系統數據和圖片，並准確識別各種缺陷，實現自動判定。根據冷軋各產線表面質量檢查儀的系統數據和圖片，依據判定標准並結合客戶特殊需求，實現自動判定。

4、工序質量追溯和表面缺陷跟蹤

基於大數據管理應用平台，實現了從煉鋼、連鑄、熱軋、冷軋、塗鍍等產品的全流程工藝質量追溯和分析。可按物料、訂單、時間、鋼種等多種條件追溯，獲取多工序的過程參數、質量參數，進行工藝質量數據追溯分析、工藝設定數據追溯、產品質量數據追溯、同批次物料工藝參數對比追溯分析、跨工序工藝質量參數追溯分析等，以找出製造過程工藝、質量參數等差異，定位問題的原因。

5、大數據基礎上的質量持續改進

應用大數據管理應用平台和統計分析工具，建立質量管理、質量設計、工藝優化質量數據分析平台，為工藝技術人員持續改進產品質量和新產品開發提供支持。通過大數據管理應用平台，實現了對客戶技術檔案的管理，包括客戶的基本信息、客戶的原材料采購信息、客戶的產品信息、客戶的質量反饋及客戶的特殊需求等信息的管理。也可以基於客戶服務系統的質量異議資料庫，對質量異議進行統計和分析，對發生質量異議的產品進行全流程的質量追溯。建立了高效、便捷的數據分析工具及KPI報表生成工具，以便於對質量狀況進行分析。可以按照班、日、周、月、年自動生成統計報表。大數據下的企業質量管理創新，實現了質量管理的精細化和高效化，大大提高了質量管理的效率和水平。大數據管理平台，採集從原輔材料進廠到產品運達用戶使用全過程的質量數據，實現了質量數據的集中統一管理和高效利用；在大數據平台上基於數據和分析進行的質量設計、質量監控、質量判定和質量分析改進更加嚴謹精準和及時規范，有利於滿足用戶提出的個性化需求，為從根本上實現品種結構的轉型升級提供基礎保障。但也需要特別指出，實時採集的數據與鋼卷的精確匹配極為關鍵，匹配的准確性將直接影響缺陷跟蹤的准確性，最終影響質量追溯、處置的准確性和產品質量分析改進的效果。

3. 鋼鐵行業的發展現狀與趨勢

生產規模不斷擴大，產量區域集中度高

從鋼鐵主要產品的產量來看，2013-2019年，我國鋼材產量呈現波動變化，生鐵和粗鋼均呈現上升趨勢。2019年全國鋼材產量為12.05億噸，同比增長8.95%;生鐵產量為8.09億噸，同比增長5.06%;粗鋼產量為9.96億噸，同比增長29.35%;2020年1-6月，全國鋼材、生鐵、粗鋼產量分別為6.06億噸、4.33億噸和4.99億噸，較同期均有所增長。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國鋼鐵行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

4. 智能製造的製造裝備

1、石油石化智能成套設備——集成開發具有在線檢測、優化控制、功能安全等功能的百萬噸級大型乙烯和千萬噸級大型煉油裝置、多聯產煤化工裝備、合成橡膠及塑料生產裝置。
2、冶金智能成套設備——集成開發具有特種參數在線檢測、自適應控制、高精度運動控制等功能的金屬冶煉、短流程連鑄連軋、精整等成套裝備。
3、智能化成形和加工成套設備——集成開發基於機器人的自動化成形、加工、裝配生產線及具有加工工藝參數自動檢測、控制、優化功能的大型復合材料構件成形加工生產線。
4、自動化物流成套設備——集成開發基於計算智能與生產物流分層遞階設計、具有網路智能監控、動態優化、高效敏捷的智能製造物流設備。
5、建材製造成套設備——集成開發具有物料自動配送、設備狀態遠程跟蹤和能耗優化控制功能的水泥成套設備、高端特種玻璃成套設備。
6、智能化食品製造生產線——集成開發具有在線成分檢測、質量溯源、機電光液一體化控制等功能的食品加工成套裝備。
7、智能化紡織成套裝備——集成開發具有卷繞張力控制、半製品的單位重量、染化料的濃度、色差等物理、化學參數的檢測儀器與控制設備，可實現物料自動配送和過程式控制制的化纖、紡紗、織造、染整、製成品等加工成套裝備。
8、智能化印刷裝備——集成開發具有墨色預置遙控、自動套准、在線檢測、閉環自動跟蹤調節等功能的數字化高速多色單張和捲筒料平版、凹版、柔版印刷裝備、數字噴墨印刷設備、計算機直接製版設備（CTP）及高速多功能智能化印後加工裝備。