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★北京科技大學(xué)設(shè)計研究院有限公司邵健，陳超超

1　項目背景

新一輪制造業(yè)的變革，其根源是新一代信息通訊技術(shù)，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，促使了制造業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動階段轉(zhuǎn)型。隨著鋼鐵企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)的逐步深入，現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)在小批量柔性生產(chǎn)、快速響應(yīng)市場變化、協(xié)同供應(yīng)鏈管理、保證產(chǎn)品質(zhì)量一貫制方面主要還存在如下痛點問題：

（1）數(shù)據(jù)獲取方面的痛點：不同維度的質(zhì)量信息分散在不同的系統(tǒng)中，質(zhì)量分析需要在各不同的系統(tǒng)獲取不同類型的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取難度大，整合費時費力，數(shù)據(jù)孤島問題突出，難以高效、準(zhǔn)確挖掘數(shù)據(jù)價值；

（2）質(zhì)量判定和監(jiān)控方面的痛點：與產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)的冶金規(guī)范要求、制造工藝參數(shù)、過程控制參數(shù)變化等分散在各個獨立的系統(tǒng)中，或僅作為指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)存在于文件之中，且相互之間缺少有效的關(guān)聯(lián)，大多質(zhì)量問題都是“事后監(jiān)控”，質(zhì)量一貫制難以保證；

（3）質(zhì)量分析方面的痛點：目前鋼鐵工業(yè)各工序遺留的質(zhì)量問題通常屬于多變量耦合問題，現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏高效的質(zhì)量追溯、分析與優(yōu)化技術(shù)，通過簡單的閾值分析、對比分析難以發(fā)現(xiàn)問題根源，質(zhì)量缺陷頻繁、重復(fù)發(fā)生；

（4）質(zhì)量協(xié)同控制方面的痛點：協(xié)同控制是今后企業(yè)精益化生產(chǎn)的必經(jīng)之路，質(zhì)量協(xié)同通常會涉及到生產(chǎn)、工藝、控制、設(shè)備、成本、人員等其他系統(tǒng)，現(xiàn)有的質(zhì)量相關(guān)系統(tǒng)大多關(guān)心質(zhì)量本身，協(xié)同機制缺乏，質(zhì)量提升效率低下。

鋼鐵企業(yè)經(jīng)過多年的信息化建設(shè)，基本形成了從ERP系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、過程自動化、基礎(chǔ)自動化的多層架構(gòu)，實現(xiàn)了產(chǎn)、供、銷、財一體化信息體系。與此同時，質(zhì)量管理相應(yīng)的管理理念也在不斷進(jìn)化，各組織、企業(yè)更加強調(diào)滿足客戶的個性需求，以客戶為中心，實施質(zhì)量一貫制管理思想，以實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)。但是，多年的實踐表明，傳統(tǒng)的信息化架構(gòu)對質(zhì)量一貫制的閉環(huán)支撐困難，未根據(jù)用戶需求對過程質(zhì)量進(jìn)行系統(tǒng)化管理，缺少一個以“質(zhì)量一貫制”為指導(dǎo)思想，貫穿全流程的質(zhì)量管理信息系統(tǒng)。

未來國內(nèi)鋼鐵行業(yè)仍會長時間供大于求，用戶對產(chǎn)品質(zhì)量的要求也越來越高，同時個性化、多樣化需求也在不斷加劇。通過構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的鋼鐵全過程質(zhì)量管控系統(tǒng)，實現(xiàn)鋼鐵生產(chǎn)全流程的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)判異、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、時空變換、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)空間建設(shè)等功能，在此基礎(chǔ)上，完成過程監(jiān)控、過程判定、數(shù)據(jù)追溯、質(zhì)量分析、質(zhì)量預(yù)測、質(zhì)量協(xié)同等功能，構(gòu)建PDCA質(zhì)量閉環(huán)管控體系，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)。

2　方案介紹

2.1　整體規(guī)劃

基于對國外先進(jìn)質(zhì)量管理理念的吸收消化及實踐，國內(nèi)大型冶金企業(yè)在質(zhì)量一貫制管理理念上也基本達(dá)成共識：遵循“集中一貫質(zhì)量管理”的原則，按“標(biāo)準(zhǔn)+α”組織生產(chǎn)，實行質(zhì)量“PDCA”全程管控，質(zhì)量管理與具體業(yè)務(wù)及工藝配套，堅持“防檢結(jié)合、以防為主”。

通過推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)與流程行業(yè)深度融合，形成一套完整的面向冶金行業(yè)的產(chǎn)品全過程質(zhì)量智能管控技術(shù)與平臺，技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線整體規(guī)劃

基于冶金工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的全過程質(zhì)量智能管控解決方案包含如下兩部分完整內(nèi)容：

（1）基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的質(zhì)量管控大數(shù)據(jù)平臺：一方面從企業(yè)生產(chǎn)過程的控制系統(tǒng)中采集大量工藝與質(zhì)量數(shù)據(jù)，另一方面需要與信息化系統(tǒng)（MES、ERP或產(chǎn)銷系統(tǒng)等）進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，重點突破多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)清洗、治理與存儲、跨領(lǐng)域知識融合模型構(gòu)建等技術(shù)難點。在統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問接口的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)跨工序各類數(shù)據(jù)間的邏輯匹配，進(jìn)而完成全過程生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的時空統(tǒng)一，并由此開發(fā)了一整套可擴展的應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺框架與微服務(wù)、組件化技術(shù)，形成多類方法庫、模型庫和規(guī)則庫。

（2）冶金全過程產(chǎn)品質(zhì)量智能管控平臺，主要包括離線分析和在線監(jiān)控兩大功能模塊，重點圍繞質(zhì)量設(shè)計、監(jiān)控、預(yù)測、評價、診斷與優(yōu)化5個方面進(jìn)行建設(shè)。其中，在線應(yīng)用系統(tǒng)主要針對各個工序提供具有工序工藝特點的采集、監(jiān)控、預(yù)警、分析功能，面向現(xiàn)場質(zhì)檢人員、工藝技術(shù)人員等，強調(diào)系統(tǒng)處理實時性、時效性，向現(xiàn)場操作人員、質(zhì)檢人員等提供準(zhǔn)實時制造過程工藝參數(shù)與質(zhì)量參數(shù)判定與預(yù)警信息，便于其在后續(xù)操作中進(jìn)行優(yōu)化。離線應(yīng)用系統(tǒng)為工程技術(shù)人員和業(yè)務(wù)管理部門，根據(jù)產(chǎn)品制造過程的質(zhì)量要求，強調(diào)全過程質(zhì)量數(shù)據(jù)綜合分析，從制造流程工藝角度對產(chǎn)品制造全過程的工藝參數(shù)、質(zhì)量目標(biāo)參數(shù)、質(zhì)量檢驗與判定結(jié)果等進(jìn)行追溯與分析，解決企業(yè)內(nèi)跨工序的產(chǎn)品制造工藝制度、技術(shù)規(guī)范、質(zhì)量判定等分析、優(yōu)化工作，解決產(chǎn)品質(zhì)量出問題時責(zé)任界定與劃分問題。

工業(yè)互聯(lián)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺為全過程產(chǎn)品質(zhì)量在線管控提供完備的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、方法庫、模型庫和規(guī)則庫；而管控技術(shù)對大數(shù)據(jù)平臺提出數(shù)據(jù)適配與規(guī)則適配的新要求，并對方法庫、模型庫和規(guī)則庫不斷的優(yōu)化迭代更新，使得工業(yè)互聯(lián)大數(shù)據(jù)平臺能夠更全面地響應(yīng)鋼鐵生產(chǎn)過程的實際需求，為企業(yè)的“數(shù)據(jù)賦能”提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。

2.2　建設(shè)內(nèi)容

2.2.1　系統(tǒng)架構(gòu)

根據(jù)鋼鐵行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量管控方面的業(yè)務(wù)需求、信息化系統(tǒng)軟、硬件選型等綜合考慮，系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)

（1）邊緣層：基于邊緣計算技術(shù)實現(xiàn)人、機、料、法、能、環(huán)等生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)采集以及協(xié)議轉(zhuǎn)換，并提供函數(shù)計算、數(shù)據(jù)緩存、任務(wù)調(diào)度等模塊，形成一體化管理工具。

（2）數(shù)據(jù)存儲層：支持海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括過程參數(shù)、實時曲線、表檢圖片、斷面輪廓、智能裝備圖像、視頻等）的分類存儲和快速檢索，滿足大數(shù)據(jù)的存儲需求并提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問接口。

（3）平臺層：通過提供工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力、可復(fù)用的工業(yè)微服務(wù)組件庫、應(yīng)用開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用的快速開發(fā)，有效支撐上層智能應(yīng)用和服務(wù)的運行、開發(fā)、運營與維護。

（4）應(yīng)用層：基于數(shù)據(jù)模型、知識模型、數(shù)理模型、應(yīng)用需求等，依托開發(fā)環(huán)境、平臺工具開發(fā)過程判定、過程監(jiān)控、數(shù)據(jù)追溯、質(zhì)量分析、質(zhì)量預(yù)測、質(zhì)量協(xié)同等應(yīng)用功能。

2.2.2　網(wǎng)絡(luò)方案設(shè)計

建立多層級防護的管理/控制網(wǎng)間隔離機制。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖3所示，包括三層交換網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心服務(wù)器群、網(wǎng)絡(luò)交換、邊緣層數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)中心服務(wù)器群采用虛擬化/物理機方式部署，主要包括數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、數(shù)采服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器等。在各個生產(chǎn)線的相應(yīng)機房安放物理機（包括邊緣服務(wù)器和IOT通訊網(wǎng)關(guān)），IOT通訊網(wǎng)關(guān)通過防火墻與各區(qū)域生產(chǎn)控制網(wǎng)連接，在防火墻中通過白名單配置IOT網(wǎng)關(guān)與各控制子網(wǎng)的通訊鏈路，保證各子網(wǎng)的獨立性及安全性。在系統(tǒng)安全體系和軟件可靠性保障下，系統(tǒng)的運行率達(dá)到99.8%以上，在全部運行企業(yè)中未發(fā)生因系統(tǒng)接入導(dǎo)致影響正常生產(chǎn)的事故。

圖3 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2.2.3　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)

圍繞產(chǎn)品質(zhì)量管控需求和高通量、強耦合、多態(tài)時變、多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)特征，設(shè)計了面向鋼鐵特點的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)架，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)感知到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，再到信息提取和認(rèn)知，在確保網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、平臺安全情況下實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量全流程智能管控和質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化改善。本項目所開發(fā)的鋼鐵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺IETLinker功能架構(gòu)如圖4所示，功能上能夠充分支撐質(zhì)量管控系統(tǒng)應(yīng)用層搭建，并且已擴展到部分企業(yè)的智能決策、集中管控、虛擬工廠、業(yè)務(wù)協(xié)同等多種新型制造模式下的數(shù)據(jù)管理和業(yè)務(wù)交互需求。

圖4 冶金工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

（1）IOT通訊網(wǎng)關(guān)與邊緣計算相結(jié)合的數(shù)據(jù)采集方案。利用不同類型通訊網(wǎng)關(guān)（高頻實時數(shù)據(jù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等）完成不同自動化設(shè)備/系統(tǒng)、信息化系統(tǒng)的通訊接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換等，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實時采集、轉(zhuǎn)換成平臺內(nèi)部統(tǒng)一、規(guī)范的數(shù)據(jù)協(xié)議、格式，并在邊緣計算平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)匯集、融合，滿足全過程產(chǎn)品質(zhì)量智能管控中各類業(yè)務(wù)場景需求，以及平臺層構(gòu)建的全流程數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲模型的數(shù)據(jù)需求；

（2）實時邊緣計算的多源數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理技術(shù)。基于多粒度數(shù)據(jù)融合與統(tǒng)一存儲模型在邊緣計算平臺實時進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，即可賦予各高頻數(shù)據(jù)、儀表數(shù)據(jù)等物料關(guān)聯(lián)的語義信息，便于在線用戶進(jìn)行應(yīng)用。同時，向中心數(shù)據(jù)平臺存儲時即可按物料族譜實現(xiàn)物料已經(jīng)歷工藝過程的數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)邊采集、邊融合、邊服務(wù)的多源數(shù)據(jù)融合工業(yè)過程數(shù)據(jù)采集、服務(wù)的目標(biāo)。另外，利用邊緣計算平臺提供預(yù)處理、緩存等功能，為網(wǎng)絡(luò)邊緣層用戶就近提供存儲、預(yù)處理計算能力服務(wù)，解決數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)傳輸異常、數(shù)據(jù)可采時刻變化等難題，對數(shù)據(jù)全面采集造成的影響，通過數(shù)據(jù)緩沖、動態(tài)作業(yè)調(diào)度等技術(shù)手段提高數(shù)據(jù)可采集性、有效性。

平臺覆蓋主流冶金控制系統(tǒng)，兼容常用工業(yè)通訊協(xié)議，并且適配國際通用硬件接口，以及高分辨的數(shù)據(jù)采集頻率與管理能力。

（3）可擴展應(yīng)用平臺框架與微服務(wù)、組件化開發(fā)技術(shù)。采用模型驅(qū)動的統(tǒng)一服務(wù)框架，面向多種業(yè)務(wù)角色，提供開發(fā)服務(wù)框架和部署運營服務(wù)框架，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求動態(tài)擴展服務(wù)計算能力，并引入容器技術(shù)新型架構(gòu)和微服務(wù)池，實現(xiàn)平臺和工業(yè)應(yīng)用的靈活部署和快速迭代，以適應(yīng)工業(yè)場景中海量個性化開發(fā)需求。

2.2.4　產(chǎn)品質(zhì)量全過程管控功能建設(shè)

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，借助數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，建立質(zhì)量管控應(yīng)用平臺，實現(xiàn)過程判定、過程監(jiān)控、質(zhì)量分析、數(shù)據(jù)追溯、質(zhì)量預(yù)測等功能，推進(jìn)企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量過程判定、質(zhì)量分析與自診斷、工藝模型優(yōu)化等方面的技術(shù)革新。全過程質(zhì)量管控功能如圖5所示。

圖5 全過程質(zhì)量管控功能

（1）基于統(tǒng)計分析、模型預(yù)測的可重組的監(jiān)控/預(yù)警引擎。首先，依據(jù)冶金規(guī)范、專家知識規(guī)則為依據(jù)設(shè)置監(jiān)控規(guī)則，在生產(chǎn)過程中對監(jiān)控參數(shù)進(jìn)行實時判異，實現(xiàn)在線實時監(jiān)控與預(yù)警；其次從過程穩(wěn)定性角度出發(fā)，利用統(tǒng)計概率模型進(jìn)行單變量的統(tǒng)計過程控制，利用SPC判異規(guī)則對過程重要工藝參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)控及預(yù)警，及時向現(xiàn)場操作及質(zhì)量管理崗位提供制造過程重要工藝參數(shù)變化及預(yù)警信息，對質(zhì)量異常事件實現(xiàn)自動報警功能。

（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動與機理模型相結(jié)合的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測技術(shù)針對力學(xué)性能等難以在線測量的質(zhì)量變量，通過機理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的結(jié)合，通過軟測量方式可以實時對相關(guān)質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測，為產(chǎn)品質(zhì)量的控制提供新的技術(shù)手段和思路。采用可配置方式，集成機器學(xué)習(xí)算法，用于解決不同的質(zhì)量問題。采用可動態(tài)配置的設(shè)計模式，由人工隨意配置樣本庫和變量的選擇，從本平臺中的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和實時數(shù)據(jù)庫進(jìn)行不同的數(shù)據(jù)項配置。靈活的參數(shù)調(diào)優(yōu)接口，供工藝人員對模型進(jìn)行精度調(diào)試。

（3）滿足定制需求的多維產(chǎn)品質(zhì)量在線精準(zhǔn)評判與封鎖技術(shù)。研發(fā)了滿足定制需求的多維產(chǎn)品質(zhì)量在線精準(zhǔn)評判和封鎖應(yīng)用功能，該功能與平臺所有數(shù)據(jù)、其他應(yīng)用無縫集成，并且增加基于AI算法的智能評判和優(yōu)秀樣庫對比打分等功能，提高了多維評價的準(zhǔn)確性，也可為后續(xù)一鍵式分析自主創(chuàng)建優(yōu)秀樣本庫。

（4）質(zhì)量與工藝的追溯分析技術(shù)。系統(tǒng)平臺通過數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)融合，確保系統(tǒng)有機串聯(lián)煉鋼、連鑄、熱軋、冷軋、成品質(zhì)量及客戶反饋異常質(zhì)量等重要信息，并關(guān)聯(lián)過程監(jiān)控預(yù)警和質(zhì)量評級判定結(jié)果，給出可疑的可能引發(fā)異常的工藝參數(shù)，主要包括如下幾種追溯方式：全工序關(guān)系型數(shù)據(jù)追溯、全工序工藝曲線追溯、全工序長度基準(zhǔn)的時空變換、不同物料同工序之間的曲線比對與分析等。

（5）質(zhì)量與工藝的優(yōu)化分析技術(shù)

實際生產(chǎn)過程中的工藝參數(shù)優(yōu)化實質(zhì)是一個多參量的優(yōu)化問題，尤其是在參數(shù)間存在強相關(guān)時，挖掘出各工藝參數(shù)間的耦合關(guān)系，實時預(yù)測某些不可測量的工藝參數(shù)，給出調(diào)整工藝參數(shù)的控制策略，利用工藝參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化確保產(chǎn)品質(zhì)量。本項目利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法，挖掘數(shù)據(jù)間隱藏的復(fù)雜映射關(guān)系，從歷史數(shù)據(jù)中尋找引發(fā)綜合質(zhì)量優(yōu)良品和不合格品的差異性特征，從而實現(xiàn)工藝參數(shù)的優(yōu)化。

（6）多業(yè)務(wù)協(xié)同管控技術(shù)

將質(zhì)量信息與生產(chǎn)、設(shè)備、能源等數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，建立一系列定制化模型，實現(xiàn)質(zhì)量的全局優(yōu)化控制，滿足不同人員和崗位的應(yīng)用需求。

3　代表性及推廣價值

目前該解決方案已推廣應(yīng)用到鞍鋼、馬鋼、新鋼、攀鋼、南鋼、新疆眾合等30家大中型鋼鐵企業(yè)、4家鋁加工及1家炭材企業(yè)，共計60個應(yīng)用案例，成果從鋼鐵行業(yè)拓展到了有色、炭材料領(lǐng)域，同類型項目市場占有率85%，實現(xiàn)了板材、棒材、軌梁、有色、鋼管、高線等類型產(chǎn)線的多次自主首套項目落地，技術(shù)和業(yè)績行業(yè)雙領(lǐng)跑。

企業(yè)完成工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺搭建后，最直接的體驗便是數(shù)據(jù)獲取和使用的便利性，和傳統(tǒng)工作流程相比，可實現(xiàn)隨時隨地獲取數(shù)據(jù)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的個性化配置、形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲和處理、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級管理等，系統(tǒng)覆蓋產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集率達(dá)到90%以上，數(shù)據(jù)利用率達(dá)到60%以上，通過全流程一鍵式追溯與一鍵式分析功能，分析效率提升60%，獲得鋼鐵企業(yè)各個部門的廣泛認(rèn)同，用最低的時間成本獲得數(shù)據(jù)的價值。

項目提供的過程判定功能，斷面、尺寸、溫度類實現(xiàn)自動判定，判定準(zhǔn)確率大于99.8%，某廠應(yīng)用后質(zhì)檢每班減少1人，質(zhì)量缺陷外放風(fēng)險下降60%，用戶質(zhì)量異議降低50%以上，解決事后質(zhì)量精確識別。通過過程監(jiān)控、質(zhì)量分析、工藝優(yōu)化等模塊，工藝人員的勞動效率提升30%以上，某廠的全年內(nèi)部質(zhì)量降級率比上一年度下降26.3%。

摘自《自動化博覽》2024年6月刊