数字化转型：铝加工冷轧智能化改革

沈红雨

上海宝信软件股份有限公司

摘要：本文探讨了在铝加工冷轧领域进行数字化转型的重要性和效果。通过分析冷轧工艺流程和存在的问题，提出了针对性的智能化改造策略，包括过程监测系统数字化、设备联网和智能控制、质量预测和优化系统。研究发现，在智能冷轧车间应用中，这些策略不仅可以提高产品精度，减少质量波动，还能降低生产成本。通过本文的研究，可以更好地理解铝加工冷轧领域的数字化转型对整个生产过程的积极影响。

关键词：铝加工冷轧；数字化转型；智能化改造；过程监测

引言：随着信息技术的飞速发展，各行各业都在积极探索数字化转型的途径，以提高效率、降低成本并增强竞争力。铝加工冷轧作为重要的金属加工领域，也迫切需要将传统的生产模式与现代智能技术相结合，实现更精确、稳定和高效的生产过程。本文旨在深入分析铝加工冷轧过程中存在的问题，并提出智能化改造策略，为行业的数字化转型探索提供有益的指导和启示。

一、铝加工冷轧过程分析

(一)工艺流程

铝加工冷轧的工艺流程涉及多个关键环节，从原料准备到最终产品的生产。在原料准备阶段，铝材料需要经过轧制、热处理、拉矫、切边、清洗、剪切、拉矫等步骤，以确保表面光滑且不受杂质污染。预处理阶段，对铝材进行表面脱脂、酸洗等处理，以消除氧化物并提高材料表面的润湿性，从而为后续的冷轧成形做好准备。冷轧成形阶段是整个过程的核心，通过将铝材通过辊道进行连续轧制，逐渐将其压制成所需的薄板形状，这需要精确的轧制力和温度控制。最终，在退火处理阶段，通过控制温度和时间，减轻材料冷轧后的应力，提高其可加工性和机械性能[1]。

(二)存在问题

铝加工冷轧过程中仍存在一些严峻的问题，影响着产品质量和生产效率。一是工艺参数调整不准确带来的问题。由于冷轧过程受到多个参数（如轧制力、轧制速度、润滑剂等）的影响，若这些参数调整不当，可能导致产品尺寸偏差、表面质量不佳，甚至引发轧辊损坏。冷轧过程中铝材受到较大的冷轧应力，可能导致材料的冷轧硬化现象，降低其可加工性，进而影响产品的最终性能。二是数据采集和分析的不足。目前，铝加工冷轧过程中的数据收集主要依靠传统手段，缺乏实时监测和反馈机制。这导致生产过程的可控性不高，难以在生产中及时发现异常情况并进行调整。同时，缺乏数据驱动的质量预测和优化系统，使得无法充分利用数据来优化工艺和提高产品质量。三是各个系统都是独立存在的，并没有进行有机的集成，导致重要的数据不能集中、不能共享，在管理过程中效率还存在低下、信息传递不及时的情况，生产管理者也不能及时了解现场情况，不利于生产的高效组织及应对市场变化而做出敏捷反应。

二、冷轧智能化改造策略

(一)过程监测系统数字化

过程监测系统的数字化在铝加工冷轧领域的智能化改造中具有深远影响。通过引入先进的传感器技术，可以实时捕获生产过程中的多种关键参数，如压力、温度、润滑情况等。这些传感器可以被布置在关键位置，以确保对生产环境的全面监测。随着数据采集设备的广泛应用，生产过程中产生的数据会被自动收集并存储在数据库中。这些数据不仅有助于了解当前的生产状态，还能用于事后分析和评估。实时监测技术的应用使得生产人员可以从远程地点访问这些数据，及时获取生产情况，从而更好地做出决策。数据的集中存储和实时监测通过物联网技术进行连接，构建了一个可靠的实时监测网络。这意味着生产人员可以通过手机、平板电脑等设备随时随地监控生产情况。机器学习和人工智能技术的引入，使得系统能够自动识别异常情况，并根据预设的规则和算法触发警报。这对于快速响应潜在问题以及减少生产中断非常有价值。数据积累和分析是过程监测系统的另一重要优势。通过分析历史数据，可以发现生产过程中的模式和规律，为优化工艺提供指导。例如，分析不同参数的变化如何影响产品质量，可以帮助调整工艺以获得更稳定的产品质量。

(二)设备联网和智能控制

设备联网是将现有的生产设备赋予智能，通过装备传感器和通信模块，实现设备间的实时数据传输和状态信息共享。这种联网方式不仅可以提升生产流程的协调性，还能实现更高水平的生产自动化。传感器的应用是设备联网的基础。通过在各个关键位置安装传感器，如轧机辊的压力传感器、润滑系统的润滑油传感器等，可以实时地监测设备的运行状态和性能参数。这些数据不仅可以用于实时监控，还可以被集中存储用于后续的数据分析。这些设备的通信模块连接在一起，形成一个互联网的网络，实现了设备间的互通。例如，在冷轧过程中，轧机、润滑系统和温度控制装置可以通过通信进行数据交换，以实现协调的轧制过程。这种实时通信使得设备能够根据实际情况做出即时调整，从而提高产品的一致性和稳定性。同时，智能控制技术的引入可以使设备自动调整其运行状态，以满足生产参数和产品要求。在冷轧过程中，通过预设的算法和规则，智能控制系统可以根据材料性质和轧制要求，自动调整轧机的轧制力、速度和压力，确保产品尺寸的准确性和一致性。

(三)质量预测和优化系统

质量预测和优化系统在铝加工冷轧领域的智能化改造中具有深远影响。通过数据分析、模型建立和预测算法的应用，这一系统可以帮助企业在生产过程中更加精准地预测产品的质量状况，从而采取相应的措施，以最大程度地确保产品的质量稳定性和一致性。在建立预测模型方面，需要深入分析历史生产数据和相关参数。通过这些数据，可以建立针对不同工艺参数和条件的预测模型，以预测不同参数下产品的尺寸、表面质量、硬度等关键指标。这可能涉及到复杂的统计分析和机器学习方法，以确保模型的准确性和实用性。预测模型的应用使得生产人员能够提前了解产品质量的预期结果。当模型预测出潜在的质量问题时，生产人员可以在生产过程中进行适当的调整，以防止质量问题的发生。这种提前预测的能力有助于降低废品率和不合格品的产生，从而降低成本并提高产品可靠性。另一个关键优势是优化系统的应用。基于模型的预测结果，优化系统可以自动调整工艺参数，以实现最佳的生产效果。举例来说，在冷轧过程中，如果预测模型发现产品尺寸可能会偏离要求，优化系统可以自动调整轧制力、轧制速度等参数，以确保产品尺寸的准确性。不仅如此，持续改进也是质量预测和优化系统的重要特点。通过不断收集、分析实际生产数据，可以对预测模型进行更新和优化，以提高其准确性和预测能力。这种循环的改进过程有助于不断提升产品质量和生产效率，使企业能够逐步实现更高水平的智能化生产[2]。

(四)完善的信息化系统

通过建立完善的信息化系统，与周边的辅助相关系统进行集成，实现所有主营业务、管理层级信息化系统的全覆盖，实现各业务板块之间及不同专业管理系统之间的数据共享、资源共享，实现各项业务功能的集中、集成和协同。通过打造“横向集成，纵向贯通”的全方位智能制造体系，建立“统一信息平台、统一标准制定、统一质量要求、统一制造管控”、“统一语言、统一规则、统一代码”的信息化系统，构建所有应用的智能制造运营管理平台，打通数据流程，实现互联互通，形成完整、操作性强的数字化体系；实现横向集成和纵向贯通，满足全流程生产信息化、质量管理过程智能化、生产进度可视化的需要，并实现生产过程信息系统和设备过程控制系统无缝对接。

三、智能冷轧车间应用效果

(一)提高产品精度

预测模型在智能冷轧车间的应用具有深远的影响。通过对不同工艺参数下的产品尺寸变化趋势进行分析，模型可以识别出可能的尺寸偏差情况，并提出相应的调整建议。这为企业提供了实时的预警机制，使其能够在问题出现前就采取行动，防止产品质量问题的发生。当预测模型发现潜在的尺寸偏差时，智能控制系统会立即介入。通过自动调整相关的工艺参数，系统可以对冷轧过程进行实时优化，以保证产品的精度达到预期要求。这种自动化调整过程具有高效性和精确性，不仅可以消除人为误差，还可以提高生产效率和产品一致性。提高产品精度带来了多重益处。产品尺寸偏差的减少意味着产品质量的提升。这有助于降低不合格品的产生，减少废品率，从而降低了生产成本。优化产品精度可以增加客户满意度。符合规定尺寸的产品能够更好地满足客户的需求，增强了客户对企业的信任。这进一步促进了客户的忠诚度和品牌形象的提升。

(二)减少质量波动

预测模型在减少质量波动方面具有重要作用。通过分析历史生产数据和相关参数，预测模型可以识别出可能导致质量波动的因素和模式。这种分析可以揭示出影响产品质量的潜在问题，例如特定工艺参数、材料性质或环境条件。生产人员可以根据这些分析结果，有针对性地采取措施来减少质量波动的风险。举例来说，如果预测模型显示在某个特定温度范围下存在较大的质量波动，生产人员可以针对性地调整温度控制系统。通过降低温度波动，可以有效减少产品的尺寸、硬度等质量参数的变化，从而提高产品的稳定性。智能控制系统的实时监测和自动调整也是减少质量波动的关键。系统可以不断地监测生产过程中的参数，如轧制力、轧制速度、温度等，并根据预测模型的指导进行自动调整。当模型预测出可能出现质量波动时，智能控制系统可以即时调整工艺参数，以稳定产品的质量。减少质量波动的好处是多方面的。稳定的产品质量可以减少不合格品和废品的产生，降低了生产成本。稳定的产品质量有助于提高生产效率，因为生产过程不需要频繁地进行调整。最重要的是，稳定的产品质量可以增强客户满意度。客户可以更加信任企业的产品，从而提升了企业的声誉和市场份额[3]。

(三)降低生产成本

通过实时监测，企业能够更加精确地了解生产过程的状态，从而及时采取措施，避免不必要的生产中断和停机。这不仅提高了生产的连续性和效率，还降低了因停机而导致的生产时间和资源的浪费。实时监测也为企业提供了迅速发现异常情况的能力。例如，如果某个关键参数出现异常，系统可以立即发出警报，使生产人员可以迅速采取措施，防止异常问题扩大。这种能力有助于减少因异常情况引起的生产损失，降低了维修和处理费用，同时还可以避免不良产品进入市场，维护了企业的声誉。预测模型的应用对降低生产成本也产生了显著影响。通过预测潜在的质量问题，企业可以采取相应的预防措施，避免生产出不合格品和废品。这有助于降低废品率，减少了废品处理和重新加工的成本。预测模型的指导还可以减少因质量问题引起的退货和索赔，进一步降低了成本开支。智能控制系统的自动调整是提高生产效率和降低成本的关键因素。通过根据预测模型的结果，自动调整工艺参数以实现最佳的生产效果，企业可以避免了繁琐的人工干预，从而降低了人工成本。这种自动化调整不仅提高了生产效率，还有助于保持稳定的产品质量，进一步减少了不合格品和废品的产生。

结论：铝加工冷轧领域的智能化改革是一个不可逆转的趋势，企业应积极拥抱这一变革，不断优化自身的生产流程和管理模式，以实现更高水平的可持续发展。通过合理利用数字化技术、数据分析以及智能控制手段，提高管理水平、提高设备利用率、提升产品生产效率、提高现场掌控力，企业可以在激烈的市场竞争中脱颖而出，取得更加显著的业绩和业务成就。

参考文献：

[1]刘琳琳.智能制造在铝加工冷轧中的应用研究[J].现代制造技术,2022,30(3):12-18.

[2]李红刚.基于物联网的冷轧生产过程监测与控制研究[J].工业自动化,2021,40(7):23-30.

[3]刘晓阳,陈磊.质量预测和优化系统在铝加工冷轧中的应用效果[J].质量管理与质量技术,2023,35(2):45-52.