原文标题：浅谈钢铁企业数字化工厂建设实践

信息技术与制造业的融合是当前的发展趋势，其中就包括了“数字化工厂”的技术，其中包括设计、建造、交付、生产和集成。在过去几年的发展中，我国的工业企业已经初步形成了5层的信息化体系结构，而在新一代的智能化工厂体系中，构建数字企业已经是实现智能化生产的必然选择。

1 数字化工厂的含义

数字化厂房是指利用数字化技术，将实物和生产过程进行数字化改造，利用3D可视技术，建立一座数字化的厂房，既能建造实物厂房，又能满足数字化生产的需要，从数字化的生产到数字化建设，从数字化交付到数字化运营，再到数字化生产。钢铁公司是其集团打造核心竞争力、引领行业发展的重要港口。借鉴智能化工厂的建设，并根据其制造过程特征，构建一个3D的数字车间，对整个生产过程进行数字控制，为其建立智能化的工厂打下了坚实的基础，也是实现建设世界一流钢铁生产基地的关键措施。

2 数字化钢铁工厂的关键点

2.1 Digital模型技术

数字化模型技术是以数字形式对实体进行描述的一种方法，是建立虚拟运行管理系统的显示依据。在实际生产中，三维建模方法主要有3种：（1）建立以建筑信息模式为基础的 BIM技术。在项目设计阶段，由建筑、管道、仪表、电气、设备等多个领域组成的立体造型。模型的检验和装配是由一个集成的协作平台来实现的。BIM模式有别于图象视觉模式，BIM模型按项目不同可划分为三个阶段，即以全过程为基础的前向和以建筑图纸为基础的反向两种。（2）在激光扫描基础上进行实地模拟。在项目建成后，通过对象建筑物的实际座标进行三维立体扫描，所得到的三维实体模型不仅具有外部空间大小，而且还具有实体空间的空间坐标。所得到的点云图具有较高的精确性，但是要实现数值3D建模，还必须进行后期的软件加工。（3）对无人机进行扫描模型的研究。利用无人机进行俯仰拍摄，使飞行器在靶区内环绕飞行，利用空中摄像机构成地图，对场景较大、精度要求较低的场景进行测量。

2.2 数字化工厂的研发

数字生产平台是一个集成了可视化的、多维数据的集成和整合的体系。当前，数字生产平台在钢铁生产中还很少见，只有一些比较自主的生产流水作业中使用了3D显示技术。在建立以三元建模的钢铁企业数字运营系统中，以静态文档数据、动态监控数据、结构化生产数据等为基础进行数据支持。一般的3D数字厂房的建造思想主要有2个方面。（1）以Digital传输技术为基础的技术。设计资料和BIM模型是以设计资料为基础的，采用单一的代码规范，实现了设计参数、施工记录、采购信息等的无缝连接。在完成产品交付后，通过与企业的实时数据库进行连接，并通过信息管理系统，对整个生产过程进行数据的监控。（2）3D可视技术。其来源主要有BIM和非工程类的3-D 2种。在此基础上，对BIM建模进行了简化，然后将BIM建模引入Unity3D系统，实现软件的定制化。

3 数字化生产适用领域

3.1 数字车间系统结构

企业的数字化生产体系应该在企业的各个生产管理体系上，与企业内部的公共控制中心相配合，支持企业生产、能源、设备、物流、安环等关键业务的智能化控制。新一代数字车间的规划应当分为3个层次：智能装备层、智能车间层、智能管理层。智能设备包括智能机器人、智能天车、机器视觉设备等各个作业场所；智能化厂房由专家控制模型、控制系统、车间级集中控制等组成；智慧管理应该涵盖生产、能源、设备等各个方面，以数字化生产车间为中心，以数字化设计和生产的数字化数字工厂和大数据分析平台总体规划建设，从各业务管理系统整体采集数据，最终打造覆盖工厂建设全生命周期（规划、设计、建设）和全业务的数字化管控平台。

从业务结构上看，企业的业务结构应该包含基础支撑层、数据交互层、模型构建层、业务应用层以及Visual优化层。底层支持层能够与企业各设备、各工序的业务信息相适应。在数据交互层面上，对采集到的各类资料进行处理，以达到对数位双的需求，并与在智能厂房中所设定的资料交互层面相吻合。在建模层面，构建车间设施、设备、管网等实体的建模，并将设计数据、运行数据、维护数据等与实体建模相结合。企业的应用级应该能在实体的基础上，完成整个生产过程，物流、环保、安全、质量、能源、定位、设备等全过程的全过程和全寿命的数字化。虚拟优化层应该具有模型构建层和业务应用层的相关信息，实现仿真、在线优化、预测诊断、优化控制和虚拟培训等优化的能力。

3.2 企业在数字车间中的运用

项目建成并投入使用，进入后期的数字化运维，基于3D车间的建模，利用MES、能源管理、设备管理、物流管理等多个系统，从生产管理（MES）、能源管理、设备管理（EAM）、物流管理、人员定位信息、视频安防信息等，综合整合了生产调度信息、能源平衡监控和报警信息，为企业各级运营管理部门提供全方位的服务。

在生产计划的实施过程中，利用数字车间的生产系统进行了系统的整合，从而解决了系统中的信息孤岛问题，为系统间的联动和应急管控提供了基本平台。在设备发生故障的时候，可以根据基本自动化系统的设备名，迅速地在3D环境中进行场景转换，找到设备的位置，并将相应的视频监控、设备运行参数、相关的操作规范等信息，并提示设备的责任人、处理措施和处理方法，如果需要，可以随时查看设备的设计图纸、操作和维护手册，以最小限度的降低设备的损坏。并针对不同的装置，对装置故障后对公司能源供应、生产计划执行的情况进行了分析，以使公司的生产计划得到及时的反应。利用数字工厂的平台进行多个系统的连接，可以极大地提升生产计划的响应速度。

在设备维护上，以设备代码为中心，利用设备的3D建模，对设备的设计和运行信息进行了全方位的整合，对设备的起停机记录、实际使用寿命以及相关的维护记录进行了追踪。针对生产过程中的关键设备，可以实现对产品零件的控制，帮助维修人员迅速理解产品的结构，当需要组装或替换单个零件时，可以通过数字技术和VR、AR技术，实现对产品的虚拟和组装，从而提高产品的使用精度。利用科学的装置代码，对数字化工厂与生产、备件、管线、报警异常之间的关系进行了分析，并利用图表库等方法建立了数字化工厂的工厂结构和知识库。

数字设备运维既能用3D的技术展示设备的数字图像、内部结构，又能从该数据中心实时获得设备的运行规范、关键设备的运行情况，并能对设备进行动态的监测与预警；设备出现故障时，数字平台能迅速地转换数字的位置，提示设备维护人员、故障设备的位置、受影响的产线范围、故障的正确解决方式等；如果有必要的话，可以随时查阅设计图纸、操作手册等设计材料，帮助设备人员做出科学的故障分析，缩短维修周期。通过数据的不断累积，将故障数据、正确的处理方式及维护情况等信息，将在数字化的基础上，构成一个专业的知识库，从而不断地提升公司的管理能力。

在装置巡检部分，通过数字化车间的实时显示巡检者当前的位置、巡检路径、巡检期间的设备异常情况，并通过5G技术与AR技术，对装置进行远程故障的检测。

在安全管理上，数字厂房对各类危险品、危险点进行识别，将其特征、扩散方式、应急处理措施、应急处置物资、逃生路线等进行直观、形象的展现，并密切结合各种安全应急预案，利用数字化平台实现应急安全模拟演练，提高广大员工的认知度和应急反应能力。

在化学、矿业等领域中，人们的位置检测技术被大量采用，利用蓝牙技术和LORA技术进行定位，可以使现场的工作人员的人身安全得以保障。在3D厂房的虚拟工作台上，可以实现对进出厂房等作业区域的员工进行实时的追踪，掌握车间的员工的基本信息，一旦发现有安全风险，可利用数字化平台一键式通知现场员工进行及时处理或撤离，现场员工如遇到紧急情况可使用定位卡进行一键SOS报警，报警人员可在数字化平台中进行声光警示，提醒管控中心调度人员及时安排处理措施。

钢铁厂的能源网络介质种类繁多，错综复杂，一般采用架空、地下综合管廊、地下直埋等多种方式，其中大多数管道都是隐秘的，出现问题后查找问题的源头很难，而利用数字平台，可以实现综合管线、车间内设备管线可视化，同时整合管线内的各种阀门控制信号、流量压力温度信号，进行管网安全的实时监测预警。

在数字设备中，利用先进的管道组合式技术，将各个媒质的管道进行了分类，一旦发生局部的水压或流量、温度的变化，就可以通过传感器的安装，准确地确定管道的位置，并通知管道工作人员进行相应的调节和关闭，并对可能出现的问题进行分析，从而达到电力系统的实时监控。

在流程模拟上，数字化车间可以将多种仿真软件与冶金数学建模相融合，对产品的制造计划执行、料场数字化管理、天车物流、炉缸侵蚀、转炉自动出钢等进行仿真，从而帮助设计者更好地规划出炉方案，选择出最优的炉机配合和运行方式，为产品的开发和试制提供了一个离线模拟平台，为企业全面提升生产管控能力。

4 钢铁企业数字化工厂的发展趋势

大数据是一种以大量不同的思维方式储存在不同媒体中，通过获取、存储、管理、分析和控制多种存储媒体中的大量信息而获得的信息。大数据不仅仅是因为它的规模，还因为它的数据规模，它的多样性和实时性对它的价值产生了巨大的影响。

产业数据是今后钢铁行业发展的一个重要趋势。特别是在智能化生产上，已经累积了大量工业数据，在天车、一键炼钢、工业机器人应用等各方面都有了巨大的进展。智能制造设备是先进制造技术、信息技术和人工智能技术的有机结合，是制造行业的重要组成部分。不同于常规的CNC设备，它不仅是一个紧密而复杂的机电集成的体系，它还要求具有自感知、自适应、自诊断和自决策等智能化特性，以满足不同的生产需求。

4.1 智能化生产设备的特点及重要性

智能化生产设备是智能化、网络化发展的必然要求。与常规生产设备相比较，它具备自我感知、自适应优化、自我诊断和维护、自主规划和自主决策能力等特点。加强智能制造装备的发展，能够满足关键领域向高端制造转型的需求，是提高国家制造业核心竞争力，带动产业升级和其他新兴产业领域的发展，是促进“中国制造”走向“中国智造”的重要途径。

4.2 智能化生产设备与体系结构

智能化制造设备是先进制造技术、信息技术和人工智能技术的有机结合，是制造行业的重要基础。智能化生产设备一般包含了设备本体和相应的智能化技术，设备本体必须具有良好的精度、效率和可靠性等各项性能要求，而相应的驱动技术是实现设备本体自感知、自适应、自诊断和自决策等智能化特性的重要手段。智能生产设备包括物联网、大数据、云计算、机器学习、智能感知、互联互通和远程维护等。

尽管智能制造具有一定的智能化特性，但是其作用与效能总是受到限制，不能适应大规模生产的要求，因而在智能化生产设备的基础上，对其进行开发与建设。在智能生产设备的底层，包括智能机床、工业机器人、智能测量仪等。多个加工设备构成了一条数字流水线，使各类生产设备之间的联系更加紧密。更多的数字流水线构成了一个数字车间，使各个数字流水线相互连通；最终形成一个智慧的生产车间。

5 结语

数字化制造技术的日益完善，将会对传统的钢铁企业制造经营方式产生巨大的变革，数字化工厂将从设计、交付、运维、全流程业务仿真监控、全方位设备数字化运维等方面全面提升企业的数字化水平。智能化是中国钢铁行业今后数十年发展与建设的主要任务，而智能化则是未来的发展趋势，要在炼钢厂建立一个智能化的信息系统，整合各类人工智能技术、大数据技术，打造智能工厂，最终实现智能化的发展目标。数字制造是提升产品竞争力、实现高质量发展的重要手段。

来源：《中国设备工程》2022年20期 作者杜汉强（唐钢国际工程技术有限公司，河北 唐山 063000）