肖桂林,劉 曄

(寶山鋼鐵股份有限公司1.厚板部,上海 200941; 2.中央研究院,上海 201999)

質量是企業(yè)的生命線,其質量管理水平直接影響企業(yè)的綜合實力,而質量問題,也成為制約企業(yè)發(fā)展的重要因素。隨著智能制造、智能工廠等概念被不斷地重新定義和界定,大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等各類新技術得到不斷突破。企業(yè)逐步向數(shù)據(jù)化、數(shù)字化、智能化方向邁進,為質量管理水平大幅度提升帶來了非常好的機遇[1]。

1 厚板產(chǎn)品質量要求

厚板產(chǎn)品質量要求是鋼板制造、質量判定、產(chǎn)品使用的依據(jù)和規(guī)范,一般在技術標準、制造協(xié)議或合同中進行規(guī)定。因鋼板用途廣泛、品種繁多,使得中厚鋼板的質量要求也多種多樣,通常主要由使用性能、工藝性能、內(nèi)部質量、表面質量、尺寸精度、板形精度、噴刻印質量等方面構成[2]。

使用性能的好壞決定了鋼板的使用范圍和使用壽命。使用性能主要包括鋼板的力學性能、物理性能、化學性能等。力學性能通過強度、塑性、韌性指標來表征,通過試驗來評定。物理性能和化學性能主要包括鋼板的耐熱性、耐蝕性、耐候性、耐低溫性、抗磁性等。

工藝性能是指鋼板在后續(xù)加工制造過程中特定的冷、熱加工條件下所表現(xiàn)出來的性能。如對鋼板的可焊性、彎曲性、切削加工性等的要求。

表面缺陷通常對應缺陷產(chǎn)生的工序,如煉鋼星裂、軋制氧化鐵皮壓入等。內(nèi)部質量主要是指對內(nèi)部缺陷的要求,如內(nèi)部裂紋、偏析、夾雜物、組織大小及均勻性等。尺寸精度通過厚、寬、長三維尺寸的偏差來評價。板形所含的內(nèi)涵很廣泛,厚板產(chǎn)品的板形通常是指鋼板的平直度,近年來,噴刻印清晰度也成為衡量鋼板質量的一個重要指標。

2 厚板質量管理現(xiàn)狀

2.1 鋼鐵行業(yè)質量管理現(xiàn)狀

近年來,鋼鐵行業(yè)自動化水平取得了較大的進步。很多企業(yè)號稱從質量檢驗階段、統(tǒng)計質量控制階段跨進了全面質量管理階段,但事實上,由于缺少系統(tǒng)性的工藝和質量數(shù)據(jù),很多鋼鐵企業(yè)的質量管理仍處于傳統(tǒng)的質量檢驗管理階段,有部分專職質檢人員從事產(chǎn)品質量檢查把關工作。技術人員制定標準,操作人員負責生產(chǎn),質檢人員負責檢查產(chǎn)品質量。這種做法的實質是在產(chǎn)品中挑缺陷、劃等級。這樣做雖然在保證出廠產(chǎn)品質量方面有一定的成效,但也有不可克服的缺點,如:出現(xiàn)質量問題容易扯皮、推諉,缺乏系統(tǒng)的觀念;只能事后把關,而不能在生產(chǎn)過程中起到預防、控制作用,待發(fā)現(xiàn)缺陷時已經(jīng)成為事實,補救成本高或很難補救;對產(chǎn)品的全數(shù)檢驗,有時在技術上做不到的,有時在經(jīng)濟上是不合理、不合算的。隨著生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴大和生產(chǎn)效率不斷提高,這些缺點也就越來越突出。

2.2 厚板領域質量管理現(xiàn)狀

中厚鋼板的生產(chǎn)具有流程長、工藝路線復雜、技術應用密集度高等特點,集中體現(xiàn)了鋼鐵生產(chǎn)流程型的特征。為滿足用戶的高表面、高板形、高尺寸精度的使用要求,需要花費人力物力進行實物的測量,如圖1所示。有的企業(yè)增配了表面、板形等檢測裝置。但由于統(tǒng)計方法應用不深入、質量因素規(guī)律性認識不足等原因導致全面質量管理的基礎不夠牢固。各類質量數(shù)據(jù)分散在不同層級的計算機系統(tǒng)中,仍然存在大量的數(shù)據(jù)孤島,質量管理仍然處于質量檢驗和事后分析的被動局面。

圖1 傳統(tǒng)的質量檢查方法

隨著信息技術的不斷發(fā)展,如何利用信息化技術實現(xiàn)企業(yè)質量管理水平的提升,就成為企業(yè)在開展質量管理中需要重點考慮的問題。鋼板的質量控制及管理不僅需要先進的裝備、嚴謹?shù)墓に?還需要適用的檢測手段及系統(tǒng)科學的分析方法,只有將兩者的機能有機地結合起來,才能真正建立質量管理的技術保障體系。

3 厚板智能質量管理體系

傳統(tǒng)的質量管理,可采集、可監(jiān)控的關鍵過程參數(shù)有限,實際生產(chǎn)過程中,影響產(chǎn)品質量的因素很多,如果過程的波動沒有及時識別并加以控制,被動的事后分析在所難免。

如果可以實時采集過程數(shù)據(jù),尤其是現(xiàn)場測量儀表的毫秒級實時數(shù)據(jù),將工序隨時間變化的各類細節(jié)數(shù)據(jù)進行勾連分析,就容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律,也可以及時對趨勢進行預警甚至進行實時模型控制。

結合相關業(yè)務需求,經(jīng)過長達十多年工藝與信息技術研發(fā)融合,寶鋼自主開發(fā)了基于厚板業(yè)務的流程型過程智能數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)(PIDAS:Process Intelligent Data Application System),智能質量管理是PIDAS的核心模塊之一。PIDAS系統(tǒng)打通了數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)了厚板數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通[3]。

寶鋼厚板智能質量管理依托自動化和數(shù)字化等智能制造技術,整合并促進質量管理再次升級。通過自動化,將更多的檢測工作交給設備和系統(tǒng);通過數(shù)字化,充分利用質量數(shù)據(jù)進行分析和決策;通過信息化技術,最大程度地集成質量數(shù)據(jù)、信息和知識。以問題為導向,結合用戶最敏感的質量問題,形成了板形、尺寸、表面、性能的分析預測模型;以產(chǎn)品為載體,形成了最優(yōu)解的輔助工藝設計系統(tǒng);以工序為出發(fā)點,通過采集跨層級多頻度異構數(shù)據(jù),形成了實績分析優(yōu)化用的多視角數(shù)據(jù)圖、表等描述性功能應用;以AI控制為終極目標,通過數(shù)據(jù)邏輯、工藝知識形成判斷邏輯,可實現(xiàn)尺寸、表面、板形及性能自動判定。厚板智能質量管理系統(tǒng)構架如圖2所示。相關的功能和質量管理模式提升通過后續(xù)章節(jié)以板形質量管理為例加以說明。

圖2 厚板智能質量管理系統(tǒng)構架

4 基于PIDAS的板形質量管理

4.1 板形平直度缺陷分類

鋼板的板形所含的內(nèi)涵很廣泛。廣義的板形是指鋼板的平直度、矩形度、板凸度;狹義的板形是指鋼板翹曲程度,沿鋼板長度和寬度方向上的平直程度。從表現(xiàn)形式看,有表觀板形及潛在板形之分。潛在板形是指鋼板中存在殘余內(nèi)應力,但加工前不足以引起鋼板翹曲,稱為潛在板形不良;表觀板形是指鋼板殘余內(nèi)應力足夠大,以致引起鋼板翹曲,稱為表觀板形不良。

寶鋼厚板廠TMCP工藝產(chǎn)品(控制軋制+控制冷卻)比例較高,TMCP工藝實現(xiàn)了“以水代金”降本增效。但要取得這樣的成效,首先就要從加熱、軋制、冷卻、矯直等全工序來進行鋼板板形平直度控制。除了控制廠內(nèi)發(fā)生的可視的板形問題,還要控制后續(xù)切割翹曲“潛在”板形缺陷。這種可視或潛在的板形缺陷控制不良,都會嚴重影響廠內(nèi)的生產(chǎn)物流和最終用戶的使用感受。常見的平直度缺陷如圖3所示。

4.2 板形平直度改善的難題

為了確保板形受控,除了使用預矯改善板形,每塊鋼板還進行了1～3道次在線熱矯直,但在用戶端,頻頻出現(xiàn)加工過程鋼板變形影響加工過程,部分鋼板變形嚴重,無法使用。在厚板廠內(nèi)也存在大量鋼板由于板形不滿足放行標準,通過追加冷矯工序來確保滿足板形技術要求。

追加冷矯工序不僅增加了工序成本,也影響了生產(chǎn)效率,冷矯工序成為某些品種的瓶頸工序。板形問題,既影響物流,又影響交期,還增加了質量成本。

圖3 板形缺陷類別

應用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)和方法解決板形問題遇到了各種困擾。從加熱、軋制、冷卻、矯直等工序多達上百個參數(shù)。板形儀只有一個圖譜,操作人員根據(jù)顏色來進行板形質量判定,結果只有追加冷矯和未追加冷矯兩個結果。判定的準確與否暫且不談,平直度不良的區(qū)域在哪個部位？不平度的程度是多少？源頭在哪？為什么每次都批量出現(xiàn)？工序有沒有異常？哪些參數(shù)變化了？如何在第一時間發(fā)現(xiàn)？源頭如何管控等諸多疑問,都是亟待解決的問題。

一句話,要快速有效改進板形,就要把板形數(shù)據(jù)與過程參數(shù)勾連起來。這個功能利用PIDAS系統(tǒng)第一次得以高效實現(xiàn)。

4.3 PIDAS板形改進方案

4.3.1 板形測量數(shù)據(jù)數(shù)字化

原板形儀是個數(shù)據(jù)孤島,設備供應商沒有留下接口,每塊鋼板經(jīng)過時僅刷新圖譜,在PIDAS系統(tǒng)中通過解析板形儀鋼板板形圖譜,將板形數(shù)據(jù)數(shù)字化,如圖4所示,并最終還原成數(shù)字化的母板板形。

圖4 數(shù)字化板形測量數(shù)據(jù)

4.3.2 細分缺陷類型

當板形測量值數(shù)據(jù)化之后,板形缺陷得以進一步細分,可分為操作側單邊浪、傳動側單邊浪、頭部上翹、頭部下扣、寬度C翹、中間浪等十幾種板形缺陷。某規(guī)格產(chǎn)品,現(xiàn)場一直反映板形不好,在之前,操作和技術人員都描述不清到底是什么類型的板形缺陷,缺陷都搞不清楚談何改進。板形儀數(shù)據(jù)解析化之后,問題就迎刃而解了。如圖5所示,基于統(tǒng)計數(shù)據(jù),某規(guī)格板形缺陷1、缺陷2是主要缺陷,占比72.9%。

4.3.3 回歸翹曲高度與過程參數(shù)的關系

除了可以區(qū)分板形缺陷類別,還可以將板形與過程參數(shù)之間的關系進行回歸,找出浪形高度與過程數(shù)據(jù)的相關性。

如,通過回歸分析,頭部翹曲浪高=3.73+0.850 kcpp01+0.0254 kcpp02-0.0173 kcpp03-0.0111 kcpp04+0.287 kcpp05-0.00800 kcpp06+0.0164 kcpp07+0.0123 kcpp08-0.0047 kcpp09

圖5 板形缺陷排列圖

其中kcpp01-kcpp09為關鍵的過程參數(shù)。

4.3.4 對關鍵過程參數(shù)的監(jiān)控

關鍵參數(shù)明確了,利用數(shù)據(jù)和工藝至少建立板形敏感參數(shù)評價模型,通過雷達圖展示板形敏感指標實時刷新,完成板形敏感參數(shù)的過程監(jiān)控,如圖6所示。

圖6 板形敏感參數(shù)雷達圖

4.3.5 出現(xiàn)浪形的概率預測

有了知識和數(shù)據(jù)的積累,預測板形發(fā)生概率也是水到渠成。 根據(jù)過程數(shù)據(jù),預測出現(xiàn)浪形缺陷的概率并加以控制,不僅有助于表觀的板形缺陷改進,對潛在的板形缺陷改進也有更重要的意義。如在TMCP船板的板形改進中,當過程數(shù)據(jù)表征的浪形缺陷發(fā)生概率達某個閾值時,通過動態(tài)調(diào)整或自動預定冷矯工序釋放應力可有效降低用戶端潛在板形缺陷發(fā)生率。目前用戶反饋寶鋼厚板廠TMCP船板板形合格率處于國際先進水平行列。

5 結論

本文介紹了傳統(tǒng)質量管理模式存在的問題及瓶頸,闡述了基于PIDAS平臺厚板智能質量管理系統(tǒng)的構架。通過板形平直度改進案例進一步闡述可數(shù)字化分析、可數(shù)據(jù)化監(jiān)控、可智能化預測的智能質量管理體系的探索與實踐。

(1) 自動化、數(shù)據(jù)化、數(shù)字化為質量數(shù)據(jù)的獲取和分析奠定了基礎。

(2) 通過信息化技術,可最大程度地集成質量數(shù)據(jù),充分利用質量數(shù)據(jù)進行分析和決策。

(3) 智能質量管理系統(tǒng)需要培訓和訓練具有數(shù)據(jù)思維的人才。

(4) 智能質量管理系統(tǒng)終極目標是實現(xiàn)質量預防、診斷和在線控制。