建龙西林钢铁有限公司数字化智能化建设：409160万元投资打造优质建筑钢材工厂

建龙西林钢铁精品建筑钢厂数字化、智能化建设启动以来，智能工厂累计投资40.916亿元，重点进行六个车间的数字化、智能化建设钢铁、轧钢三大主线。其中，设备和工业软件累计投资达31552万元，设备具体包括炼铁5#、6#高炉炉体及热风炉系统；炼钢3#、4#转炉本体及连铸系统；轧钢双高线、双高棒材加热炉及轧机系统等；软件包括钢铁轧制自动化系统、MES、ERP、WMS、数字孪生、精细化管理、工业互联网平台和工业大数据系统等。

1 公司简介

1.1企业基本情况

建龙西钢始建于1966年，2005年由省属企业改制为民营企业，2018年12月24日加入建龙重工集团，是黑龙江省最大的钢铁联合企业、东北地区重要的建筑钢材生产基地中国。是首批获得工业和信息化部《钢铁工业生产经营规范条件》资质的45家国家重点钢铁企业之一。 2021年底规模突破120亿元，成为黑龙江省重点发展的百亿级企业。建龙西钢拥有从采矿到轧钢的完整生产体系，工艺装备处于国内同类企业先进水平。主要设备包括：1 300m2烧结机、2×72孔/5.5m捣固焦炉、1 1080m3高炉、2 1260m3高炉、3 120t转炉、1 LF精炼炉、3 台六机六流小方坯连铸连铸机、棒材生产线3条、双线高速线材生产线1条、1.6公司目前年产焦炭180万吨、生铁336万吨、粗钢420万吨、钢材435万吨。

建龙西钢主要产品有：建筑用热轧带肋钢筋HRB400(E)、HRB500(E)φ12-φ40(B)；热轧盘条φ6-φ12(C)。其中主导产品天鹅牌钢筋混凝土用热轧带肋钢筋自1999年以来连续荣获中国冶金产品实物质量金杯奖，2001年3月获得首批国家产品质量免检证书。 2011年“天鹅”商标被认定为黑龙江省著名商标。 2005年，建龙西钢被认定为“高新技术企业”，2010年被认定为“黑龙江省技术中心”。 2022年，以第一名的成绩被认定为黑龙江省优质建筑钢材“智慧工厂”。是黑龙江省首家获得“工业互联网识别分析二级节点”入网许可证的钢铁企业。

1.2 行业及特点

根据我国国民经济行业分类（GB/T4754-2017）标准，建龙西钢属于黑色金属冶炼及压延加工业大类（代码31）、炼铁中类（代码311）、以及炼铁小类（代码3111））。钢铁工业是典型的流程工业。与其他类型的工业行业相比，钢铁行业流程固定、设备投资大、自动化程度高。流程中任何一台设备的故障都可能影响整条生产线的运行。因此，对设备运维能力的要求远高于其他类型行业。目前，运维通常依靠巡检人员在各个状态控制点手动采集数据来获取设备状态信息。这不仅导致工作强度非常高，而且时刻威胁着检验人员的人身安全。迫切需要运用先进技术手段，探索新的设备运维模式和精细化管控模式，满足钢铁行业智能化生产的需求。

1.3 智能制造亮点与新模式

建龙西钢智慧工厂特色鲜明，包括高寒地区钢铁智能制造、5G+工业互联网集成应用、信号分析与冶金生产全过程集成应用、冶金领域自主可控PLC适配、基于在机器上

机器视觉与人工智能的废品质量评估应用，公有云、私有云、边缘云的混合应用等。同时，重点关注工艺设计、计划调度、生产作业、质量控制等关键环节，装备管理、供应链管理，建立高效、柔性、敏捷响应、人机协同、动态调度的钢铁智能制造示范工厂，探索基于标识分析的综合体系。在过程控制、基于5G+工业互联网的设备自主管理、基于钢铁轧制生产线联动的柔性制造、基于预测性维护的关键设备全生命周期管理、基于棒材轧制的新模式等成功经验和经验数字孪生等最佳实践。

一、智能制造建设的组织领导和顶层规划

建龙西钢成立了智能制造建设领导小组，建立了智能制造“一把手”责任制，健全了实施领导机构。公司总经理任组长，各项智能制造项目结合集团智能制造顶层规划开展。智能制造实施有计划、有跟踪、有反馈，形成闭环推进管理体系，保障项目有序推进。 2020年，数字化转型组织架构再次调整，为数字化智能工厂建设提供有力抓手。

2、智能制造关键核心技术

建龙西钢智能制造的核心技术包括：工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、知识工作自动化、工业网络安全、虚拟现实和人工智能等。智能制造技术体系包括“数据+算力+算法”。数据是驱动智能制造提升精准度的基础和核心。计算能力用于对获取的数据进行整理，例如以云计算、边缘计算为代表的计算技术。算法可以发挥数据的真正价值。例如，人工智能和机制模型是标准算法技术，帮助智能制造发现模式并提供智能决策支持。

3、智能制造人才队伍建设

人力资源是智能制造的关键因素。依托与哈尔滨工业大学等一流大学共建工业技术研究院、工程技术研究中心、创新工作室等方式，多元化人才成长渠道，设立智能制造管理岗位及各类企业管理、产品设计、数据管理等专业智能制造工程师和岗位，重点培养领军人才、领军人才、产业化人才等，打造智能制造领域先进团队，为企业智能制造提供强有力的人才支撑。

一方面，建龙西钢推动了全体员工智能制造技术的提升。广谱员工智能制造理念，加强培训，组织5G、工业互联网、人工智能等新一代信息技术的教学，邀请大学教授、行业专家来厂培训交流，提升能力技术人员学习和掌握新技术。另一方面，智能制造专业人才队伍建设得到加强。针对企业数字化转型，推进人才队伍建设，建立外部合理引进和内部规划培养的人才机制。

2 智能制造项目建设

2.1 项目目标

建龙西钢致力于黑光生产线和黑光工厂建设，从数字化示范车间到智能工厂。推动建立黑龙江省冶金协同平台，强化产业化能力，同时加大科研实力，与国内一线科研院所建立科研生态系统，建立省级工程技术研究中心。

2.2 实施路径

1、实现重大产品及工艺研发的数字化应用

在研发设计数字化建模方面，建龙西钢与北京科技大学、东北大学、省冶金研究院等科研机构签署了战略合作协议，建立了工厂级产品数字化模型设计、工艺设计和工艺流程。 ，实现重大产品和工艺研发的数字化应用。在钢铁、焦炭等主要产品的研发和工艺设计中进行了数字化建模、仿真、验证和优化。冶金装备制造开展数字化建模。研发过程数据采集至“建龙西港工业智能综合大数据平台”，建立产品数据管理系统（PDM），实现产品和工艺研发数据的集中管理并按需使用。各研发部门通过大数据平台联合设计开发，智能工厂研发设计数字化率超过90%，有效缩短产品研发和工艺优化的时间。同时，通过工艺数据模型的持续优化，保证了产品质量的稳定性。

从早期设计到整个项目生命周期，都引入了BIM建模工具，显着提高了项目设计效率，显着降低了风险。同时，综合应用数字三维仿真工厂设计技术、CAE三维仿真设计分析计算技术、机械三维仿真设计技术，进行产品及工艺设计与仿真，对智能流程设计和智能工厂进行验证和优化 对智能流程生产运行、智能流程管理、智能流程供应链和智能流程服务系统进行规划和设计，建立产品生产过程虚拟模型，对生产过程进行仿真和优化，确保新生产线实现智能化目标 工厂。总体目标。

（1）建立工厂级产品设计、工艺设计、工艺流程的数字化模型和仿真

为保证炼铁车间、炼钢车间、轧钢车间的稳定生产和柔性制造要求，公司通过3D软件自主研发了不同规格型号的铁水罐、钢包和主轧线设备。通过对工厂基础设施进行3D建模，对工厂关键区域进行合理规划布局，结合总平面布置、交通、安全、环保、消防等资源的统一设置和数据设计每个资源的通信接口。为了降低焦炭成本，建龙西钢在配煤过程中引入了数字化、智能化的配煤模型和算法。建龙西钢配煤模型和算法以基础配煤理论为基础，结合煤岩配煤理论和自主研发的小样本建模、迁移学习等创新算法技术，利用工业智能集成大数据平台，实现高配煤效率。准确的焦炭质量预测和配煤优化。

（2）建立产品生产过程虚拟模型，对生产过程进行模拟和优化

通过智能配煤大数据平台，可实现选煤、焦化、干熄焦、化工生产四大流程生产数据和性能数据的集成分析，建立产品生产过程的虚拟模型，真实指导生产通过大数据和人工智能算法节省时间，优化生产。工艺参数和工艺流程，从而达到提高焦炭质量、降低焦炭生产成本的目的。根据人工选择的原煤和配比，预测焦炭质量（灰分、硫分、挥发分、冷强度、热强度、热反应性）。

建龙西钢智能配煤大数据平台利用焦化企业稳定的工艺生产数据定制模型，确保模型与实际工艺匹配。预测模型实现路径：利用现有数据集成构建软测量仿真模型：①获取近两年的生产数据，预处理后过滤掉无效数据； ② 70%的数据训练软测量仿真模型，另外30%的数据用于验证，将焦炭指标的预测值与真实值进行比较，评估模型的准确性； ③取多次交叉验证的平均值，模型平均准确率达到95%以上。后续数据采集样本多样化，模型精度还有优化空间。

（三）建立生产、设计高度协同机制

建立了基于网络大数据平台的焦炭数据管理系统。该平台可以对产品配置、项目研发、产品设计、工艺数据进行一体化管控。通过MATLAB对大量生产数据进行建模和分析，实现焦化工艺模型、仿真和优化，并结合MES系统实现设计与生产的高度协同，研发设计的数字化率达到更多超过90%。目前，建龙西钢冶金流程中的高炉、转炉、轧钢等工序已通过MES、自动化集中控制、工序连锁、工序规模检验等实现车间间联动，上下游工序紧密结合，消除生产中的工艺瓶颈，达到发挥冶金生产协同作用的同时实现柔性生产的目的。

2、实现生产过程高度智能化

建龙西钢在对客户订单数据和市场需求统计分析的基础上，结合冶金企业长流程生产特点，设计建立了先进的计划与生产调度系统（APS），满足多品种订单需求小批量，采用许多先进的计划和管理技术，包括约束理论、运筹学、遗传算法、约束满足技术等，寻求有限资源下供需之间的计划平衡；同时，他们利用信息存储和分析能力，在最短的时间内实现目标。实现最有效规划的最后期限。生产排程灵活，生产效率由708.58（吨/人）提高到993（吨/人），增长29.83%。

(1) 先进计划排程系统(APS)

通过与ERP、MES、LES等系统的有效对接，从企业销售订单输入开始进行优化计算，实现订单交付、先期计划、先期排产、执行的信息闭环。

钢坯从炼钢入库到轧出后，轧钢系统利用产销街连接系统同时接收生产计划。根据生产计划，将钢坯放入炉内，按照订单提供的执行标准进行轧制。产品下线后，要经过测量系统和质量控制系统。检测系统采集数据后自动判定产品质量。合格的产品按照装车计划装车发运，通过ERP物流系统、销售系统、应收账款系统将产品发送给客户。

(2)智能算法和动态调度系统

通过集中调度、可视化调度、工业大数据等，及时准确掌握原材料、设备、人员等生产信息，应用决策树算法、神经网络模型算法等智能算法改进生产调度效率并实现柔性生产，可以满足众多客户的需求。多品种、小批量订单要求。动态调度系统实时监控各炉从计划到生产的生产过程。在当前炉号出钢前可随时更改生产规格，并具有灵活的调度功能。如果客户在生产计划未完成的情况下临时更改销售订单内容，系统可以根据当前生产情况动态更改生产规格和数量，同时结束原订单的生产，实现灵活的调度功能，及时满足客户需求。系统上线后，实现了20Mnsiv规格的最小批量生产500吨。

(3)生产运营数字化

建龙西钢通过制造执行系统（MES）、数据平台（DA）、监控系统（SCADA、HMI）、可编程逻辑控制器（PLC）全面集成各流程的数字化，并进行数据分析和数据建模。 、数据存储，达到数字驱动生产力、生产全面数字化、数字赋能的目的。关键工序自动控制实现率达到95%，产品不良率由0.12%降低到0.05%，下降57.26%。

1）制造执行系统（MES）

建龙西钢于2020年建立了制造执行系统（MES）。MES与ERP和自动化（L0、L1）连接。是提高管理水平、实现生产计划自动生成、控制整个生产制造过程数据的有力工具。精准控制提高了工艺衔接的及时性和生产运行效率，减少人工操作和人工录入，并可通过终端查询图纸、工艺标准等技术文件和物料清单（BOM）作业信息，从而降低生产成本。功能包括数据采集平台（DA）、计划排程、生产跟踪、质量跟踪、库存管理、工装管理、工艺连接和互操作等。

2）数据采集及监控系统（SCADA）

通过公司MES工业环网，将全过程数据采集及各工序的监控系统（SCADA）与可编程控制器（PLC）相结合，实现全自动化控制覆盖和全数据采集覆盖。大多数PLC都实现了在线冗余和互为备份。功能，有效保障生产顺利进行；自动化设备先进，自动化覆盖率达95%以上，各工序远程集中监控率达95%以上。自动控制系统200多套，其中施耐德PLC 100套，西门子PLC 83套，ABPLC 19套，和利时DCS共13套，共计6726点。分别分布在炼铁、烧结、焦化、竖炉、辅料、锅炉、鼓风机站、制氧、炼钢、轧钢等领域，实现基本自动化全流程覆盖。 HMI人机交互主要采用IFIX、WINCC等组态软件监控系统（SCADA）。 PLC之间通过环网通讯传输重要数据信息，如高炉出钢状态、铁水温度、转炉冶炼状态、连铸出钢状态、热输送辊道状态等，实现三大生产的流程互通钢铁和轧制工艺。 ，数据交换。

3）过程质量可追溯

通过实现与各种仪器仪表的互联，建立数据采集与监控系统（SCADA），对关键过程数据进行监控和分析。通过二维码和产品质量证书可以查看每个产品生产流程的详细信息。并利用大数据分析技术，将质量管理体系与检测设备无缝集成，实现实时在线检测。公司建立了炼铁20个关键工序、炼钢9个关键工序、轧钢6个关键工序的数据采集和监控控制系统，采集现场温湿度、压力、流量、振动、噪声、阀门和实时获取其他状态数据，并通过数据挖掘平台和大数据分析技术，将过程的最优控制方案传递给控制系统。公司建设了集中控制中心，利用多年积累的海量数据，针对不同工序建立相关的数学模型分析系统，从而有效、快速地为生产指挥提供数据溯源分析，指导工序生产以及各工序之间的协同生产。流程。 。

4）生产信息查看及产品追溯

在产品综合管理上，公司以钢铁、材料的批号作为产品的“身份证”，进行全生命周期的跟踪。在生产过程中，从铁水输出到钢坯再到最终产品，在ERP、MES系统中进行全过程记录管理，实现产品质量检验跟踪和可追溯。确保产品质量满足产品许可要求和客户对产品的质量要求。建龙西钢建立了统一的质量管理体系，自动采集质量检测设备参数，覆盖原材料、钢铁、材料等产品的检验检测全过程，并与生产中16台关键检测设备无缝集成过程。集成实现原材料进厂、生产供应的检验和实验室数据以及产品生产过程样品、终点样品、成品样品的检验和实验室数据的自动采集，并自动进行产品判断和基于收集到的数据进行诊断分析。同时，检验数据和判断结果与MES和ERP系统同步。

2.3 典型场景

1、建龙西港5G融合网络建设及工业互联网标志分析

2019年，建龙西钢引入5G和边缘云技术，2020年完成黑龙省首个5G商用落地。同年，厂内建成20个5G基站，建成基于“东环、中环、西环”三大环的工业互联网，实现全厂5G一体化组网。

建龙西钢抓住工业互联网发展机遇，制定了促进工业互联网发展三年行动计划，促进实体经济和网络经济同步提升。在省工业信息化发展中心的支持下，建龙西钢已完成工业互联网识别分析二级节点建设。是黑龙江省首家获得“工业互联网识别分析二级节点”入网许可证的钢铁企业，已完成基于识别分析的工业代码云系统，实现钢材质量、防伪溯源等功能并对整个燃气过程进行精细化管理和控制。

2、智能包装物流

通过打通智能物流平台、智能仓储管理系统与MES、ERP之间的数据通信，将多个信息系统充分融合，形成数字化联动整体，可实现从产品包装、运输、销售、售后服务等各个环节的动态调度和动态优化。生产计划。库存方面，整个信息系统根据用户订单需求进行适配，最终实现生产调度和物流配送的优化协调，包装物流中简单重复流程的自动化水平超过92%。

(1) 自动化包装、码垛、转运

建龙西钢自动化包装码垛、转运的典型应用场景包括钢材智能仓储管理系统，包括基础管理、物料信息、生产作业、物料转运、调配码垛、装车计划信息接收等功能。船运。 ，并根据生产和物料转移计划、仓库区域设置、存储空间使用情况、运输状态等多重约束，通过预制的模型和规则应用一些优化策略算法，生成最优的起重机操作指令，实现智能化管理的仓库面积。目前，仓库区域的智能管理系统已经融入了采用5G技术的无人桥式起重机。

（2）原材料、产品的进出库自动识别

大宗物流采购流程中，供应人员在ERP资产系统中输入采购物料的重量检验通知单，装载物料的货运车辆装载在轨道秤上，自动识别车号并称重，检验信息存储在测量系统中；装载物料的卡车秤通过RFID读写器获取车号信息，在汽车衡上对车辆进行核对，并将数据存储在计量系统中。当物料运输到仓库时，通过收货机或RFID读写器进行识别和采集，完成原材料的自动识别和入库过程。产品销售过程和出库过程的自动识别还结合了标签识别、车号设备、RFID等技术。一个典型的场景是钢材出库。根据智能仓库管理系统，标签被自动识别后，指定的物品将按照计划发送。将带有炉号和批号的线材或棒材装载到卡车上并运输。发货前还必须通过轨道秤和重量审核重量。绑定车号后，通过物流发送给用户。

(3)物流配送和生产计划的动态调度

建龙西钢的生产计划调度与执行采用MES系统的动态调度功能。铁路运输的物流和分配使用铁路运输智能管理和控制平台进行对接。 MES与运输智能管理和控制平台之间的沟通开放，以实现生产计划的执行和执行。反馈，从产品交付，称重，运输到物流和分销跟踪，最后是接收产品和相应保修的用户。通过集成系统和平台，可以实现生产和物流的灵活集成。 Jianlong Xigang通过整个过程实现了灵活的生产和库存优化，从而预测了电子商务平台的未来市场动态，以确保最畅销产品的库存增加，并且不差的产品的库存减少。根据仓库库存的最大容量，各种产品的数量，每种品种的生产能力以及运输能力，计算每种品种的合理库存以确保最大收益。通过对仓库的智能管理，吞吐量效率得到提高，营业额降低，库存成本降低并增加了运营利润。物流和分销与整个企业信息平台中的ERP系统和MES系统深入集成。销售业务的销售计划（ERP销售系统）与物流系统的卡车请求计划有关。 MES系统根据物流系统的卡车请求计划加载卡车后，ERP系统将自动完成产品装运。

2.4实施结果

智能工厂完成后，生产管理和控制模式的创新使公司的运营效率不佳，其经济指标得到了全面改进。在效率方面，我们取得了逐步的进步，包括营业收入，总税款和逐年提高生产效率；产品不良速率，生产成本以及产品研发周期稳步下降。在社会福利方面，依靠省级模特工人和工匠人才创新工作室，企业智能制造业专业人才团队的建设得到了迅速改善，并且智能工厂有效地吸引了就业。 2021年，与2018年同期相比，大学生的就业将增长11.7％；受过良好教育的团队结构的比例将促进该比率从6.6％增加到18.9％。与2018年相比，2021年的铁矿石，石灰石和煤炭等散装原材料和燃料的购买量将增加40.88％，从而有效地推动了上游工业链中的美德周期；与2018年相比，钢铁销售将在2021年增长63.93％，驱动下游行业，例如建筑，基础设施和铁路。工业链的协调发展对促进区域经济有明显的影响。

通过智能制造模型，例如网络协作制造，远程操作和维护，智能系统，例如ERP系统，MES系统，EMS系统，质量管理系统，铁路运输智能管理和控制平台，设备智能管理平台以及电子商务平台同时将有机整合在一起，我们从根本上提高了管理级别，优化了过程流，并带来了关键指标，例如生产效率，产品质量，生产成本，物流成本，能源损失和研发周期， 。