Сталеливарні заводи з часом стають все більш розумними
У той час, коли цифровизация трансформує світову сталеливарну промисловість, Danieli створила новий багатофункціональний бізнес-підрозділ під назвою Digi & Met, метою якого є розробка і впровадження нових концепцій проектування підприємств, заснованих на цифрових інноваціях, а також нових бізнес-моделей, заснованих на принципах сервітізаціі і підсумкової економіки. В ексклюзивному інтерв'ю, Енріко Plazzogna Виконавчий віце-президент з продажу і маркетингу Danieli Automation SpA пояснює складну роботу інтелектуального сталеливарного заводу і показує революційний потенціал аналізу даних та інтелектуального виробництва для оптимізації потужностей, і підвищення конкурентоспроможності світової металургійної промисловості.
Які характерні риси «розумного» сталеливарного заводу?
«Розумний» сталеливарний завод працює з одного пульта управління, де кілька операторів контролюють повністю автоматичний виробничий процес. Монітори панелі управління відображають всі основні технічні параметри, а звіти генеруються з величезної кількості даних і змінних, що надходять від систем автоматизації та інтелектуальних датчиків, виділяючи можливі проблеми якості або процесу і пропонуючи коригувальні дії. Зображення з камер відеоспостереження використовуються для візуального моніторингу обладнання. Машини призначені для запобігання ручних операцій, а роботи використовуються в небезпечних зонах або там, де операції повторюються. Крани повністю безпілотні і контролюються з одного панелі. Системи моніторингу стану допомагають у виявленні механічних аномалій і пропонують профілактичне обслуговування.
Як «розумне» підприємство оптимізує обсяги виробництва?
Безліч різних позитивних ефектів є наслідком інтелектуальних виробничих рішень. Повністю автоматизована система, включаючи робототехніку, більш ефективна і скорочує час виробництва. Крім того, оптимізація графіка виробництва за допомогою системи MES означає підвищення продуктивності заводу. Повне знання параметрів процесу і використання систем машинного навчання скорочують неякісне виробництво, а знання стану інструментів (стендів, ковшів, зубчастих коліс, валів і т. Д.) Дозволяє уникнути небажаних зупинок. Інтелектуальне підприємство максимально широко використовує аналітику даних, а показники постійно відстежуються для досягнення очікуваних цілей.
Як платформа Digi & Met від Danieli ілюструє характеристики індустрії 4.0?
В Danieli ми почали працювати над аналітикою даних і інтелектуальним виробництвом більше 10 років тому, і сьогодні у нас є спеціальний підрозділ Digi & Met, в якому технологи і фахівці з автоматизації працюють разом, щоб отримати додаткову вигоду, яку можуть використовувати інноваційні технології . У бізнес-моделі відбулися очевидні зміни, все більше і більше орієнтовані на партнерські відносини з кінцевими користувачами і діяльність з підтримки клієнтів, засновану на ноу-хау по металам групи компаній Danieli. Новий підхід і інноваційний менталітет разом з акцентом на аналітику даних дали нові ідеї щодо поліпшення продуктів, машин і систем автоматизації, які Danieli може запропонувати ринку, щоб наші клієнти були більш конкурентоспроможними, ніж інші учасники ринку.
Які переваги установки Системи управління виробництвом на інтегрованому металургійному заводі?
Ми вимірювали KPI на деяких наших еталонних установках, де був встановлений Q3-MET, і іноді результати перевищували наші очікування. Поліпшення продуктивності в межах 2-3%, в залежності від установок і конфігурації, є наслідком багатьох позитивних ефектів, обумовлених ефективним і структурованим графіком виробництва. Зокрема, використання машин може бути покращено до 10%, запаси на складах можуть бути зменшені до 15%. Скорочення часу доставки є ще однією важливою перевагою Q3-MET, а також поліпшеним контролем якості продукції. Одне менш измеримое, але дуже важлива перевага, пов'язане із застосуванням Q3-MET для всього заводу, - це уніфікація інтерфейсу оператора і платформи для управління виробництвом.
Як модель Q-MELT компанії Danieli підвищує енергоефективність?
Q-MELT є прекрасним прикладом системи машинного навчання, застосовуваної в металургійній промисловості. Фактично, модель розплаву, що є частиною системи Q-MELT, автоматично змінює налаштування в процесі плавлення в залежності від відхилення від очікуваного статистичного поведінки деяких ключових змінних на основі великих даних, зібраних під час експлуатації установки. Модель Q-MELT - це контролер, який реалізує стратегію м'якої посадки для найкращого досягнення теплових цілей (температура стали і вуглець). Контролер також інтегрує оцінку поточної температури ванни і змісту вуглецю, що корисно для відступ