[发明专利]一种钢铁智能工厂的平台构建方法在审
申请号: | 201711460120.X | 申请日: | 2017-12-28 |
公开(公告)号: | CN108171422A | 公开(公告)日: | 2018-06-15 |
发明(设计)人: | 熊鑫;陈志迅;刘凯;周世宇;曲泰安;刘新婷;袁媛 | 申请(专利权)人: | 鞍钢集团自动化有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q50/04 |
代理公司: | 鞍山嘉讯科技专利事务所 21224 | 代理人: | 张群 |
地址: | 114002 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明提供一种钢铁智能工厂的平台构建方法,通过连接企业物联网与产业互联网,建立云计算中心和大数据中心,将企业物联网中的工业大数据采集、存储、计算实现企业研发、生产、质量、管控智能化。首先建立决策支持平台、运营管理平台、仿真模拟平台,再以这三个平台为基础,建立多个智能管理流程。钢铁企业按照这种方法坚持执行,可达到冶金工厂的智能化建设目标,实现新一代信息技术与先进制造技术创新集成,构建信息化条件下的钢铁产业生态体系和新型制造模式,提升效率、提高品质、降低成本具有显著成效。 1 | ||
搜索关键词: | 平台构建 物联网 智能化 先进制造技术 云计算中心 仿真模拟 钢铁产业 建设目标 决策支持 企业研发 生态体系 数据中心 冶金工厂 运营管理 智能管理 智能 大数据 新一代 信息化 钢铁 钢铁企业 构建 管控 存储 采集 信息技术 互联网 制造 生产 | ||
其特征在于,所述的方法首先建立决策支持平台、运营管理平台、仿真模拟平台,再以这三个平台为基础,建立多个智能管理流程;
所述的多个智能管理流程包括:智能产品研发流程、智能质量管控流程、智能生产协同流程、智能物流仓储流程、智能能源及环境管控流程、智能营销服务流程、智能决策支持流程;
所述的智能产品研发流程用工业大数据,进行产品理论预测建模,基于虚拟仿真技术,搭建虚拟仿真平台,包括理论预测模型构建流程、新产品研发流程、生产调度仿真流程;
所述的智能生产协同流程包括计划排程流程、设备运行保障流程、安全环境监控流程。
2.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能产品研发流程的理论预测模型构建流程包括如下步骤:步骤一、收集整理产品历史数据,按产品类型进行组织,并划分为训练数据和验证数据两类;
步骤二、在虚拟仿真平台基于产品研发经验构建产品理论模型,运用训练数据反复进行模型训练,按照预期目标构建出产品理论预测模型;
步骤三、运用评估数据反复进行模型评估,最终构建出产品理论最优模型;
步骤四、产品理论预测模型在虚拟仿真平台进行发布。
3.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能产品研发流程的新产品研发流程包括如下步骤:步骤一、在虚拟仿真平台输入新产品研发计划;
步骤二、运行产品理论预测模型,进行产品组织性能设计、产品元素成分设计、产品材料尺寸设计、产品生产工艺参数设计;
步骤三、在虚拟仿真平台进行新产品模拟制造;
步骤四、通过数据比对,完成新产品仿真验证与仿真设计优化。
4.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能产品研发流程的生产调度仿真流程包括如下步骤:步骤一、在虚拟仿真平台输入生产调度仿真需求计划;
步骤二、选择模拟生产工艺路径,仿真预测生产成本,预测运输成本、预测产品交货期;
步骤三、经过对多生产工艺路径模拟生产调度仿真的预测结果比对,确定生产调度最优生产工艺路径。
5.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能质量管控流程包括全生命周期流程,具体如下步骤:步骤一、基于经验建立冶金规范知识库;指导对商务订单进行质量设计;质量设计结果用于按订单组织生产中生产全过程控制建模;
步骤二、连续采集生产全过程中物料关键质量数据;进行生产过程中在线表面质量检测;对表面质量缺陷进行自动判定;同时通过多维度质量分析建模和质量预报建模,实现全流程智能质量分析;
步骤三、综合表面质量、成分化验结果、性能检验结果进行质量评估判定;运用生产过程中采集的生产质量数据,可进行产品质量问题快速识别和追溯;
步骤四、基于产品质量回归分析模型,进行产品质量偏差原因分析;同时运用生产过程中连续采集的生产质量数据,可进行订单质量设计优化和生产控制模型优化,形成产品全生命周期闭环质量优化设计管控体系。
6.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能生产协同的计划排程流程包括如下步骤:步骤一、建立各生产机组产能规划;建立物流运输能力规划;建立市场需求预测信息;编制月度生产资源计划;
步骤二、在资源计划控制下接收商务订单;进行商务订单质量设计,形成制造订单;对制造订单进行生产归并,形成生产订单;指定生产订单的生产工艺路径;
步骤三、对生产订单指定生产时间;对生产订单进行坯料设计,形成从原料到各工序在制品的坯料规格尺寸;进行余料充当;
步骤四、用生产订单编制生产周计划;进行上工序材料申请计划编制;配置智能优化排成约束规则,包括生产精准成本约束、交货期限约束、设备健康约束、产能发挥约束和物流运输约束;运行智能优化排程模型,在满足智能排产约束下,编制冶炼计划、浇次计划、热轧单元计划和轧制作业计划;
步骤五、按排产计划进行生产准备协同;按排产计划进行协同调度指挥;跟踪排产计划生产执行实绩;跟踪产成品缴库实绩;按订单编制产品准发计划;对生产订单进行生产结案处理;对成品现货进行现货提报。
7.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能生产协同的设备运行保障流程包括如下步骤:步骤一、采集智能传感设备数据信息,监测重点设备在线振动数据,检测电气设备在线温度数据,实现设备在线监测;
步骤二、运用智能点检设备,下达设备点检计划,采集移动点检数据信息,实现智能设备点巡检;对采集的设备点检实绩数据和设备检测数据,进行设备数据存储、数据清洗,实现设备数据处理;运行时域分析、频域分析、相位分析、时间三维分析、转速三维分析和变工矿报警分析模型,进行集中对比监测分析;
步骤三、对设备健康结果进行自动评级;通过设备故障诊断,设备预见性维修预报,设备劣势趋势分析,设备异常报警,实现设备智能诊断预测和预知维修计划;利用智能图像识别技术,进行设备故障动态仿真,实现设备全生命周期管理,在设备稳定运行方面保障生产稳定可控。
8.根据权利要求1所述的一种钢铁智能工厂的平台构建方法,其特征在于,所述的智能生产协同的安全环境监控流程包括如下步骤:步骤一、通过安装现场监测探头,识别人员行为,跟踪人员定位,探测重点区域信息,监测环境职业危害信息,监测污染物排放信息,实时采集环境感知监测数据;
步骤二、通过生产环境可视化,实现人员轨迹、污染排放、生产环境监测;
步骤三、通过异常时间报警、安全风险报警、危险区域提示等环境监测报警,实现对危险区域和人员危险行为的管控;推送报警信息;进行污染排放超标预警;
步骤四、按纠正预防措施进行整改记录;构建各种安全应急预案和专家知识库,指导实施规范的安全应急演练和应急管理;对环境监测报警信息按照安全应急预案,
步骤五、在专家知识库指导下,进行安全应急指挥;安全灾难处理;安全处理记录;安全事件分析,在安全防范和事故处理方面保障生产稳定。
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