精益智能助力钢铁企业降本增效

作者：李剑云山东熠为恒科技集团有限公司项目总监
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阅读时间：6分钟

9月14日晚8点，我收看了lec精益高手平台的直播。此次直播的主题是“精益智能”赋能钢铁企业降本增效，嘉宾是山东熠为恒科技集团有限公司的邵长涛董事长。

本次直播主要分享了以下三个方面：

一、钢铁行业现状及钢铁产业的十年规划

二、精益智能赋能降本增效

三、精益智能实践案例

智能化炼钢系统
数字化业绩管理系统

01 钢铁行业现状及钢铁产业的十年规划

中国钢铁企业的整体特点是“大而不强”，从各项主要技术经济指标对标看，能效管理粗放、产品成本高、盈利水平低，随着国家一系列碳达峰、碳中和等政策的出台，如何“活下去”，已是当前国内钢铁企业的空前危机问题。

打造以数字化为基础的安全、低碳、绿色，环保、节能的现代化钢企，是企业唯一的生存之道，精益赋能的智能化变革是企业实现降本增效的关键。

02 精益智能赋能降本增效

1）什么是精益赋能智能化变革？

精益&智能=工业技术 ∩ 信息技术 ∩ 精益运营

2）精益&智能的基本路径

既要注重降本增效，也要注重能力提升；
根据自身产品特点及生产工艺，梳理业务痛点，做好需求分析和整体规划，提出标准化和知识化的系统九游会登录j9入口的解决方案；
从运营系统、管理架构两个方面建立能够保障精益智能持续、优化的长效机制，并做到精准评价和激励，鼓励全员参与

03 精益智能实践案例

1、从经验化到精益化、智能化的炼钢吹炼优化过程

邵总以某钢厂炼钢工序为例，进行系统调研诊断，分析了从经验化到精益化、智能化的炼钢吹炼优化过程，通过全价值流分析和改善，最终实现了降本增效75.06元/吨钢落袋收益。

炼钢过程痛点：

炼钢转炉冶炼是钢铁全流程中工艺操作复杂、技术要求高、工序成本占比较大的环节。这个工序中一直存在着困扰着各级人员的痛点问题：

对管理人员

企业要持续发展，成本就必须持续优化，炼钢如何实现？

面对既要提产量，又要降成本的问题，炼钢如何在降低铁水消耗、提高废钢用量与收益最大化之间做出最优化的选择？

废钢市场种类繁多，定价乱象丛生，如何从纷繁复杂的市场乱象中寻找到最优性价比的废钢，成了管理人员的重大挑战。

对技术员

炼钢工序工艺流程复杂、工序间参数波动大以及数据信息多源异构，工序间基础自动化水平参差不齐，数据信息可靠度低，信息孤岛现象严重，如何做到问题的精准定位及快速解决？

面对大量的真伪难辨的生产数据、以及繁杂的统计分析，如何实现真实、高效的数据分析，从而为生产组织提供可靠的决策依据？

对操作工

入炉原料结构经常变动、质量又频繁波动，检测手段还极度欠缺，信息反馈更是不及时，各种不利因素的相互叠加，钢怎么炼？渣怎么造？经常顾此失彼；

班组之间操作标准不统一，新老员工技能水平高低不同，由此造成的生产频繁波动如何破解？

改善方法：

全价值流分析和改善，对铁水运输入炉，废钢加入、吹炼、出钢、溅渣、倒渣等全流程的监管及规划寻优；
提前按照不同钢种的冶炼规划，根据实际冶炼过程不断系统算法寻优。
在冶炼过程中，可根据铁水加入量、温度及成分，根据物料平衡、热平衡的基本原理，以机理模型动态模型相结合，以成本最优、命中最准、效率最高，建立多元多维度非线性目标极限寻优方程，实时研判入炉原材料状况。
对冶炼全过程实时监控，应用数字孪生复现转炉作业状态，指导主操、一助手进行标准化冶炼操作。
加废钢阶段，实时通过机理模型及机器学习结合铁水成分及温度和重量，实时计算加入量并利用数字孪生实时显示废钢加入重量。当废钢加量超出理论值时，系统会自动提示，规范员工操作。
加铁水阶段，利用ai识别技术识别铁水包编号及铁水炉前位置，自动关联炉次和铁水信息，实现铁水实时加入重量可视化；
吹炼阶段，利用火焰监测系统、声呐化渣系统、烟气分析系统数据进行模型训练，并通过数字孪生再现炉内冶炼过程，实时监控氧枪压力、氧枪流量、氧枪位置等信息。利用模型实时预测过程c、温度变化，预测拉碳时间及氧气消耗，提高双命中；同时，按照辅料规划提示辅料加入时间及重量。声纳化渣实时监测炉内反应程度防止出现返干或喷溅；
测温取样阶段，采集炉内钢水送检，展示检测结果并显示模型预测结果；
溅渣护炉阶段，监控氧枪位置、氧枪压力、耗氮量等信息。