数据驱动的生产优化：信息化系统在钢铁热轧行业的前景

蒋颖奇

上海宝信软件股份有限公司

摘要:钢铁热轧行业作为重要的基础材料产业，面临着生产效率提升、资源利用优化以及质量控制等方面的挑战。数据驱动的生产优化已经成为应对这些挑战的有效途径，而信息化系统在此过程中扮演着关键角色。本文旨在探讨信息化系统在钢铁热轧行业中的前景，以及如何通过数据驱动的方法优化生产管理，提高产出质量和效率。

关键词：数据驱动；信息化系统；钢铁热轧行业

引言：随着全球产业的发展，钢铁热轧行业作为基础材料供应链的重要组成部分，其生产管理面临着日益复杂的挑战。提高生产效率、降低成本、保障产品质量，一直是这个行业不断努力的方向。然而，传统的生产管理方法已经无法满足快速变化的市场需求和资源约束。在这样的背景下，数据驱动的生产优化成为了必要之举，而信息化系统为实现这一目标提供了强大支持。本文将深入探讨信息化系统在热轧行业中的应用前景，以及如何通过数据整合贯通提供给管理人员进行分析最终有效改进生产管理，提高产出效益。

一、热轧生产管理面临的挑战

钢铁热轧行业受到宏观经济波动和行业周期性变化的影响，市场需求波动不可避免。生产工艺的快速调整和产品类型的变化给集批组产带来了困难，可能导致产能浪费或交货延误。钢铁热轧生产需要大量的原材料、能源和人力资源。然而，资源的有效利用常常受到制约，如何在保证质量的前提下降低资源消耗，是亟待解决的问题。热轧生产涉及多个工序，包括加热、轧制、冷却等，每个工序都影响着最终产品的质量和性能。生产工艺的复杂性使得生产过程的控制和优化变得更加具有挑战性。高质量的钢铁产品对于不同行业的应用至关重要。然而，产品质量的控制需要实时监测和调整，以确保符合标准要求。质量问题可能导致产品退货、投诉以及声誉受损。传统生产管理方法中生产数据的收集、分析和利用存在缺陷。缺乏实时数据支持可能导致决策滞后，影响生产效率和质量。在复杂的生产环境中，人工经验和决策难以全面考虑各种因素，尤其是在面对快速变化的情况下。需要更加智能化的决策支持系统[1]。

二、数据驱动热轧生产管理模式

(一)优化生产计划

数据采集和分析：实时数据的收集涉及监测生产过程中的各个环节。这包括收集原材料的库存情况，以确保供应链的畅通；监测设备的状态，以便预测性的调整生产计划；记录有效生产速率，以评估产能利用率。通过数据分析，可以将这些数据聚合并转化为有价值的信息。例如，通过历史数据分析，可以识别出在某些特定条件下可能出现的生产瓶颈，以及哪些资源利用不足的情况。此外，数据分析还能够揭示生产过程中的波动性和规律，帮助更好地规划生产流程。

预测市场需求：通过历史销售数据和市场趋势分析，可以预测未来市场需求。这有助于企业在制定生产计划时更好地把握市场变化。例如，如果市场需求预计将上升，生产计划可以参考分析结果提前作出调整，以避免库存不足情况的发生。相反，如果市场需求可能下降，生产计划可以做出相应的缩减，以减少库存积压。

生产计划优化：利用系统制定规则，结合订单要求、资源供应和生产能力等多个因素，可以生成更加合理的生产计划。这些规则可以考虑多种约束条件，如设备极限能力、工序顺序、原料备料区域等。通过对不同方案进行模拟和比较，可以找到在满足各项条件的情况下最优的生产计划。这种优化不仅可以提高生产效率，还可以提高交货的准时性，增强企业在市场中的竞争力。

(二)提高资源利用

实时资源监控：通过在关键位置安装传感器和监测设备，实时收集原材料的消耗量、能源的使用情况，以及设备的运行状态。追踪每个环节中的资源流动，从原材料进入到最终产品的制造过程。这些实时数据提供了详细的洞察，使管理人员能够及时掌握资源的消耗情况，识别任何不必要的浪费或异常情况[2]。

资源分析与优化：通过对收集到的数据进行深入分析，可以识别资源利用的趋势和模式。比较实际消耗与预期消耗之间的差异可以揭示出资源利用的潜在问题。例如，分析可能会显示某个特定工序中的能源消耗异常高，或者某种原材料的浪费较为显著。这些信息为资源利用的优化提供了方向。

节能策略：基于能源消耗的实时数据，数据驱动的方法可以识别出各类型原料生产时的能源消耗差异。这有助于制定节能策略，例如，寻找同类产品最低耗用能源的情况进行针对性排产，最大限度地降低能耗。

原材料质量控制：通过分析各机组的成材率数据，可以确定哪些情况下原材料的后续一道乃至多道工序成材率较低。可能会发现一些原材料存在部分质量波动会影响后续工序甚至最终成品的交货质量。通过优化原材料的工艺质量，可以减少工艺波动，提高后续产线的成材率，最终杜绝因原料质量波动造成后续机组的余材率，降低指向性生产的原料耗用率。

（三）智能决策

数据驱动决策支持：数据分析和挖掘技术可以处理大量的生产数据，从而为决策者提供全面的信息支持。通过可视化分析，决策者可以将复杂的生产及质量数据转化为易于理解的图表数据，帮助他们更好地理解生产过程中的情况。趋势预测可以基于历史数据揭示出可能的发展趋势，使决策者能够预见未来可能出现的问题或机会。

实时问题解决：数据驱动的方法能够实时监控生产过程，通过实时数据采集和分析，一旦出现异常情况，系统可以自动封锁产品并置上封锁原因便于后续质检人员对于异常情况的处置。例如，如果某个产品下线的实测数据存在异常，系统可以立即将这个产品进行针对性的封锁，防止异常产品流向后道工序，避免不必要的产能浪费，并置上对应的封锁原因。这使决策者能够迅速作出反应，减少异常产品的排查时间，确保产品过程质量的控制。

自动化决策：在一些情况下，数据驱动的决策结果可以与自动化系统集成，实现快速反应。系统可以根据预先设定的规则和数据条件自动执行决策。例如，在出现连铸连轧产线生产时，炼钢产线因钢水波动，可能会产出多余板坯，系统根据板坯炉号自动补充计划，并以此炉此前最后一块板坯的数据进行轧制工艺设定和自动挂单，并下发二级指导生产。这种自动化决策可以提高响应速度，减少人为干预，特别适用于产线节奏特别快的连铸连轧工艺中。

三、信息化系统在热轧管理中的应用

(一)生产数据分析

数据采集和整合：信息化系统不仅可以自动收集来自各个环节的生产数据，还可以对数据进行整合，将来自不同设备和节点的数据集中存储。这种数据整合可以为分析提供更全面、准确的数据源，减少了数据的碎片化问题，从而更好地支持决策和优化。

实时监测和分析：信息化系统的实时监测能力使得生产过程中的数据变得即时可用。这使得异常情况能够被迅速捕捉和识别，例如，可以监测到某个工序的温度异常升高，从而可能提示正在发生的故障。实时分析使企业能够迅速采取措施，减少生产中断时间，提高生产的连续性和稳定性。

生产异常检测：通过建立基于标准数据的比对规则，信息化系统能够检测生产过程中的异常情况，甚至是微小的变化。当某个关键参数偏离正常范围时，系统能够自动触发警报，通知相关人员。这有助于在问题变得严重之前，采取预防措施，减少生产风险。

效率分析：数据驱动的生产数据分析能够揭示生产过程中的瓶颈和低效之处。例如，通过分析不同工序的生产速率和设备利用率，可以确定哪个环节可能导致生产效率下降。这样的分析为决策者提供了优化生产流程、提高生产效率的指导。

质量控制：信息化系统可以实现实时质量监控，通过监测关键参数并与预设的质量标准进行比较，能够迅速检测到潜在的质量问题。如果某个参数偏离了标准，系统可以对产出品自动根据规则进行封锁，帮助质检人员及时发现问题并进行处置和工艺修正，维护产品的稳定质量水平[3]。

(二)过程优化

潜在问题识别：借助数据分析，信息化系统能够识别生产过程中潜在的问题和瓶颈。通过对生产数据的细致分析，系统可以发现一些隐蔽的问题，如某个工序的效率较低或能源消耗较高。这些问题可能在日常运营中难以被直接观察到，但通过数据的挖掘和分析，系统可以发现并指出这些问题，为解决方案的制定提供依据。

参数调整与优化：信息化系统可以分析不同工序中的关键参数与生产效率、质量之间的关系。通过建立数据驱动的模型，系统可以确定哪些参数对于生产效率和产品质量具有重要影响。基于这些模型，系统可以提出最佳参数组合，从而优化生产过程。例如，系统可以分析各类不同规格和牌号的产品在何种温度和工艺衔接条件下产生最佳质量的产品，从而为生产工艺的改进提供指导。

实时反馈与调整：信息化系统可以提供实时的数据反馈和趋势分析，使决策者能够随时了解生产状态。一旦数据异常或趋势不佳，系统可以自动发出警报并提供调整措施的建议。例如，如果某个计划产品的板型凸度开始升高，系统可以立即显示在预警画面内，相关人员通过这种实时反馈可以及时进行调整，有效减少生产风险，提高生产效率和质量。

(三)大型工器具健康预测

健康评估：利用大型工器具的运行数据，信息化系统可以评估当前工器具的健康状况。通过分析大型工器具的磨损程度、工作负荷、寿命等关键指标，系统可以为维护人员提供大型工器具的整体健康状态。这样的评估可以帮助维护人员了解何时需要进行维护，以及何种维护措施是最有效的。

结论：信息化系统在钢铁热轧行业的前景广阔，它不仅可以加强生产管理的智能化水平，还可以推动生产效率、质量和资源利用率的提升。随着技术的不断进步和应用的深入，数据驱动的生产优化必将为钢铁热轧行业带来更多的创新和突破，为产业的可持续发展贡献更大的力量。

参考文献：

[1]徐博.数据驱动的生产优化在钢铁热轧行业的应用[J].钢铁工业,2022,39(6):10-1

[2]王红梅.信息化系统在热轧生产管理中的前景展望[J].现代制造技术,2023,15(3):20-2

[3]张磊.基于数据分析的设备健康预测方法在热轧生产中的应用研究[J].金属材料与冶金工程,2021,40(2):50-5