上海市智能工厂巡礼(六)
前言
智能制造是我国加快建设制造强国的主攻方向,是上海“十四五”期间强化高端产业引领,推动本市制造业高质量发展的重要路径,是城市数字化转型的重要抓手。智能工厂是推动智能制造的切入点和突破口,是智能制造能级和核心竞争力的重要体现,是制造业数字化转型的重要载体。
2020年9月,市经济信息化委等6部门联合发布《上海市建设100+智能工厂专项行动方案(2020-2022年)》(以下简称《行动方案》),计划三年推动建设100家智能工厂,打造10家标杆性智能工厂,培育10家年营业收入超过10亿元(1-2家超过100亿元)具备行业一流水平的智能制造系统集成商,搭建10个垂直行业工业互联网平台,即“10030”工程。
2020年12月,市经济信息化认定授牌了首批20家上海市智能工厂,主要聚焦在汽车、电子信息、高端装备、航空航天、生物医药、绿色化工和新材料、快消品和节能环保等7个行业领域。为了总结和分享智能工厂建设经验,遵循“树典型、强引导、立标杆”的原则,我们将分领域、分批次对20家首批上海市智能工厂从项目情况、项目亮点及项目成效等方面进行逐一介绍。
一
上海凯宝药业智能工厂
01
项目简介
上海凯宝药业股份有限公司成立于2000年,是国家现代中药高科技产业化示范项目基地,中国制药工业及民族制药工业双百强企业,国家级绿色工厂,上海市高新技术企业和上海市生物医药重点产业,主导产品痰热清注射液在历次重大疫情的防控中均被国家列为临床指南用药,还被列为新型冠状病毒肺炎诊疗方案用药,为临床救治发挥了重要作用。2010年以来,上海凯宝不断加快信息化建设和智能制造实施,建有先进的中药数字化提取车间、药品生产在线检测系统及全过程质量追溯系统,集成PLC、DCS、PAT、SCADA、MES、ERP等系统,实现生产流程的可视化,并将智能制造和节能环保有机结合,铸就国药精品,促进高质量可持续发展。
02
项目亮点
1、分布式控制系统(DCS):实现中药生产过程自动化控制
对中药提取生产过程中2600多个关键点分别进行液位、液量、流量、时间、PH值、温度、压力以及设备、阀门的启动和关闭等进行自动控制;贯穿了从加水、升温、煎煮、浓缩、醇沉、溶剂回收到精制、干燥等整个提取工艺生产过程。
2、生产制造执行系统(MES):生产数字化助力药品全生命周期质量管理溯源
建立了以批次为核心的生产过程跟踪与追溯的统一高效的多维异构数据管理平台,促进生产精细化和合规性管理,实施完整统一的物料与产品代码体系和电子批记录管理,实现产品全生命周期的质量管理与溯源,降低生产成本,稳定产品质量。
3、近红外在线检测系统(NIR):实时监控药品质量及时指导工艺操作
采用大数据分析和数学建模技术,通过现场检测和在线检测,实现药品生产关键过程实时无损定性定量控制,检测时间较传统离线分析大幅度缩短,可以提前预知质量情况,指导工艺操作,减少偏差和质量风险。
4、全过程质量追溯系统:全流程追溯确保药品质量安全
从药材种籽、种苗、种植(养殖)、采收加工、储藏、运输、饮片加工到中成药生产、质量检验、销售全过程实现质量监管,建立药品溯源系统电子档案,还可以对流通在市场上的药品进行跟踪追溯,可以索证索票、实时进货检查验收、建立购销电子台账和缺陷药品召回,有效对药品实现生产、销售、使用以及防伪防窜货,企业通过药品溯源系统实现渠道管控和人、货、仓库的统一管理。
5、集团化ERP系统:实现数字化管理,打通信息孤岛,提高管理效率
公司利用集团化ERP系统将生产制造管理模块与财务以及仓储、供应链、销售、人力资源信息流进行整合处理分析,结合公司产品质量追朔系统,对公司以及子公司等的生产经营进行统一管理,为公司决策规划提供准确服务。
03
项目成效
上海凯宝加快信息化建设和智能制造实施,全面集成DCS、SCADA、MES、ERP等系统,提高了工作效率,降低了企业运营成本。
在生产质量和经营方面,项目的实施实现了公司信息系统集成,消除“信息孤岛”,实现企业信息的共享和企业制造流程的贯通,提高了生产效率;建立中药注射剂生产过程质量控制体系,实现生产全过程的质量安全管理;建立中药全产业链质量追溯平台,实现中药生产全产业链质量管控与追溯;建立了基于大数据分析和人工智能的中药制药数据挖掘与智能调节系统,实现中药制药过程的反馈优化控制,进一步提高了产品质量。
在绿色生产方面,项目实施的过程中,公司除了在产品生产系统的智能化管理进行投入,同时在安全环保方面也进行了自动化升级改造。在废水治理方面,增加废水处理设施的自动化程度,增加自动在线检测系统;对工业废水和生活废水进行分开处理,实时监控废水的处理量、处理数据以及排放量,并且和上海市以及奉贤区环保部门实时联网,随时可以检测到公司废水排放指标的数值情况。增加对车间废气排放的管理,针对不同岗位废气产生的气体性质和成份采用不同的处理方法,同时加装在线连续监测系统,对废气排放连续监测并将监测数据与奉贤区环保部门联网,保证废气达标排放,降低环境污染,实现清洁绿色生产。
在安全消防方面,实施安全监测系统的联网并网,对安全设施进行网络化、智能化改造,实现生产环境检测数据以及报警实时监管,设备设施运行数据与安全生产条件互锁,及时发现处理安全异常情况保证安全生产,实现安全生产本质化的提升,为公司经营发展创造条件。
智能化项目的实施极大提升了公司生产经营运作的效率,促进公司走上了现代中药智能发展的快车道,将大数据、人工智能、物联网以及精密的在线物理和化学检测技术用于制药的生产流程和质量管理,逐步实现生产无人化,为公司今后高质量发展打下良好的基础,也将示范性推动制药行业进入智能化生产的新时代。
二
宝山钢铁股份有限公司
冷轧C008智能工厂
01
项目简介
宝钢股份冷轧厂C008智能车间于2008年正式投产,主要由两条热镀锌连续生产机组及前后库组成,是宝钢热镀锌汽车板和家电板的主力生产基地。从2015年开始实施智慧制造效率提升和数字化建设,是2017年工信部钢铁企业智能制造示范试点和工业互联网应用试点项目,开展智慧制造关键技术研究,推动生产流程优化和现场管理变革,打造集“少人化、集控化、一键化”为一体,极致、高效、安全的智能车间。
02
项目亮点
1.智能装备:机器人全面应用提升作业效率
(贴标机器人)
(智能车间无人化库区)
通过应用自动化和信息化技术,在国内钢铁业首次实现了库区行车和库区管理无人化;机组入口拆捆、锌锅捞渣、出口取样、打捆和贴标签等作业应用机器人技术,全面实现了车间3D(脏、累、险)岗位无人化;全球首创自主研发的电磁撇渣装置,实现了锌锅区域撇渣作业的无人化;应用炉子巡检机器人,实现九层立式退火炉的无人化智能巡检。
2.远程集控:全球首次热镀锌生产线和操作室集成于一体
(智能车间远程集控室)
在全球第一次把2条热镀锌生产线6个操作室整合成1个集控室,实现了机组生产操作的远程集控,从传统的现场机旁操作模式,转变为远程集控+移动操作模式。
3.智能感知:带钢表面和机械性能在线实时智能检测
应用及研发在线检测装置,实时感知带钢表面和机械性能等质量信息,显著提升了机组的质量控制水平。装备在线粗糙度仪,在线实时测量带钢表面粗糙度。应用带钢表面缺陷检测仪,基于机器视觉和图像处理技术,实时在线检测带钢的各类表面质量缺陷。自主研发3MA多参数带钢性能在线检测装置,基于电磁检测原理,使用逐步回归模型和BP神经网络模型,在线实时检测屈服强度、抗拉强度、延伸率、n值、r值五个机械性能参数。
4. 智能模型:工艺控制模型及产线控制自动化
建立炉子温度闭环控制模型(FAS系统),实现了炉子温度的自动设定,减少了带钢温度的波动,提高了机组产量和产品质量。建立智能气刀控制模型,达到镀层的智能化控制,解决镀层不均匀、偏差等问题。建立智能平整机控制模型,达到延伸率、轧制力、表面质量、板形的自动最佳匹配控制,无需人工干预。通过人工智能虚拟量测技术,精准控制入锌锅带钢温度,显著提升带钢表面质量。
5. 安全能环:安全和能环智能管控
增设门禁装置和人员定位系统,实现车间内作业人员的实时管控;利用安全智能锁和无线扫码感知等技术,开发了安全智能挂牌系统,提升了挂牌效率,保障了检修的本质化安全。开发清洗段碱液回收装置,利用强磁过滤和反冲洗技术,显著降低COD排放量。开发炉子能效诊断模型,对污染因子在线实时监测,能源消耗、污染物排放标准差异对比及预警,达到能源效率最大化和污染物排放最小化。
6. 智能管理:生产过程数字化和透明化
开发基于透明、分层、即时和融合的智慧工厂管理系统,提升现场管理效率。通过透明将现场问题由被动暴露转为主动预警;通过分层将问题分层聚焦进行推进;通过即时将公司KPI分解到现场并实时反馈管控;通过融合将信息化融合到现场管理活动。按照成本管理的PDCA思想,实现成本可视化和精细化管理。
7. 信息融合:生产和工艺质量信息跨工序和跨产业融合
研发了“数字钢卷”,是一个与实物钢卷同时生产出来的数据集,实现了钢卷生产中质量、工艺、设备、能源等数据,按“时间”和“带钢长度位置”二个维度的高频汇聚。通过数字钢卷实现车间内上下工序以及与用户之间的数据流动和数据协同,实现质量信息跟踪单和封闭平衡卡等传统质量控制的数字化,通过数据赋能和信息融合,提升生产过程能力和质量水平。
8. 新技术应用:大数据分析和人工智能融合生产
利用大数据智能算法,充分利用焊缝的历史数据,实现带钢焊缝质量的自动检测和智能判定。应用人工智能机器学习和深度学习模型,提升带钢表面缺陷检测仪的缺陷检出和分类精度,建立带钢表面缺陷智能判级决策系统,替代人工质检,实现带钢表面质量自动判级和智能管理。
03
项目成效
项目初步建成了以自动化、无人化、数字化、智能化为特征的冷轧黑灯工厂,显著提升了冷轧热镀锌产线的制造能力,形成了一批钢铁智能工厂核心技术和钢铁智能制造实践方法。项目实施完成后车间劳动效率提升35%,机组产能提升20%,吨钢能耗下降18%,吨钢综合污染物下降30%、吨钢加工成本下降16%。项目的实施,为智能化钢铁示范产线的建设和钢铁工业产业升级提供了经验。
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