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“钢铁行业产能过剩,需要进行结构调整和淘汰落后产能。低品位矿石和煤基能源结构对环境造成巨大压力,需要绿色、低碳和循环发展。同质化和低成本竞争无法满足客户个性化和多样化的需求,这就要求发展智能制造来满足客户多样化的定制需求。 5月18日,在“高质量发展,钢铁强国之路”JIT C2M峰会论坛上,中国工程院院士、前副院长、中国金属学会主席干勇表达了上述观点,阐述了中国钢铁工业智能制造和绿色发展的方向。
乐发6智能制造是中国发展成为钢铁制造强国的主要方向
乐发6干勇指出,智能制造是中国发展成为钢铁制造强国的主要方向 他介绍了36家钢铁企业的调查结果。 结果表明,两大产业的融合为智能制造的发展奠定了一定的基础。 两大产业的融合逐渐深化,形成了相对完整的多层次过程控制(PCS)-制造执行系统(MES)-企业资源规划(ERP)系统。然而,离智能制造的要求还有很长的路要走,必须不断提高数字化、网络化和智能化的水平。 此外,根据智能制造能力成熟度等级1-5的分析,钢铁企业智能制造能力成熟度等级分布在1.8-3.5分之间(满分为5分),企业之间差异很大,需要由企业来确定。 调查结果主要反映以下问题:
第一,工艺过程数学模型的适用性差 根据现场条件建立的数学模型存在可靠性问题,需要提高模型对外部因素的适应性,且模型不能形成闭环控制,无法满足企业新增流程的需求。
第二,总体工艺规划和调度水平不高。 生产计划和调度是生产控制的核心内容。目前,只有12.5%的计划调度不需要人工干预。生产计划的覆盖面还没有从分厂扩大到整个过程。生产计划需要综合考虑以下条件:交货时间、质量、生产效率、物流周转、能耗、综合成本等多目标优化。上下游、生产-能源-物流等动态协同调度。需要加强。
3。整个生命周期的质量控制尚未建立 质量控制过程主要依靠人工连接,缺乏事前和过程控制,强调结果胜于过程。 各环节之间形成信息孤岛,缺乏时空相关性,质量相关数据未得到充分利用。 将用户需求、产品研发、工艺设计、生产制造、交付使用、服务周期等环节有机联系起来的全生命周期动态闭环质量控制体系尚未形成。 满足生命周期质量控制体系的技术要求
第四,供应链合作存在很大差距 目前,企业信息化的企业资源规划、用户关系管理和供应链管理系统之间缺乏信息融合。 未与战略客户建立合作业务的企业比例为46.88%,未与战略供应商建立合作业务的企业比例为50%,为战略客户提供跨行业供应链能力和相应系统支持的企业比例为37.50% 需要加强上游(如采矿企业)和下游(如钢铁产品企业)企业之间产业链的连接能力,以实现信息协同、资源协同、业务协同和市场协同。
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