智能工厂建设需求说明Word格式.docx
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6.2.1生产过程智能控制1..2
6.2.2智能生产管理与执行1..3
6.2.3企业经营管理与决策1..6
6.2.4数字虚拟工厂1..6
7.标准体系19
7.1数据编码规则1..9.
7.2数据治理流程规范2..0.
7.3数据使用规范2..1.
7.3.1数据集成2..2.
7.3.2数据管控2..3.
7.3.3服务共享2..3.
7.3.4服务治理2..3.
7.4业务流程标准2..3.
7.5数据库设计规范2..5.
7.5.1数据库设计原则2..6
7.5.2完整性设计2..7.
7.5.3命名规范设计2..7.
7.5.4安全性设计2..8.
7.6运维服务规程2..9.
7.7运维管理规程3..1.
1.前言
根据工信部“中国制造2025”发展规划和智能制造发展方向、重点,以及“有色金属行业智能冶炼工厂建设指南”(试行),依据2018年8月江铜集团审查通过的《搬迁新建18万吨阴极铜节能减排项目初步设计书》、XXXX企业特点和配套条件,编制XXXX智能工厂建设需求说明。
2.建设目标
应用工业物联网、大数据、AI(人工智能)、5GBIM、VR等前沿技术,建设XXXX智能工厂,实现生产、设备、能源、物流、人力等资源要素的数字化汇聚(大数据中心)、网络化共享(工业控制互联网)和平台化协同(调度协同指挥中心),简称“一库一网一屏”建设。
具备在工厂层面全要素数据可视化在线监控、实时自主联动平衡和优化的能力,建成集全流程自动化生产线、综合集成信息管控平台、实时协同优化的智能生产体系、精细化能效管控于一体的绿色、安全、高效的智能工厂。
通过智能工厂的建设,促进生产过程节能减排、安全环保,提升劳动生产率,降低生产运营成本,提高企业效率和效益。
3.建设原则
从全局、整体层面进行顶层设计,以XXXX公司战略为导向,围绕智能铜冶炼工厂建设的主要环节和重点领域,结合XXXX自身能力、组织架构、管理模式、业务流程需求,以及企业所在区域特征、产品定位、工艺装置和基础自动化/信息化装备水平,明确智能工厂建设
重点,分期、分步实施,有序地推进XXXX智能工厂的建设。
4.总体设计
4.1总体架构
XXXX智能工厂建设采用基于工业物联网平台的“一网一库一屏”架构,通过“工厂智能生产、平台协同运营”两个层面的业务管理监控模式,将智能装备、基础自动化/信息化和企业传统业务板块管理信息作为工业物联网平台的基础数据源,实现企业生产运营全流程的智能生产和供应链协同。
具体架构如图1所示:
XX集团ERP
控
(
网
)
自动化仪器仪表
智能机器人、无人行车等化验室分析装置
无人值守总降压/二级配电室
智能MCC配电柜/变频调速等
基础自动化/信息化
设备报警优化分析、设备智能诊断
(DCSPLGSCADA等)
图1XXXX智能工厂总体架构
4.1.1技术架构
一网:
通过工业物联网的应用,构建基础自动化/信息化系统(总线仪器仪表+总线执行机构+DCS/PLC/SCADA+频等),全覆盖工厂全流程工艺生产线。
对关键生产装置及重体力、简单重复、恶劣环境操作岗位(如铜精矿/尾矿装卸、开/堵铜口、装酸等)和须减少人为因素干扰的关键岗位(如检斤、取样、化验等)辅以智能装备(如机器人/手、AGV转运车、无人行车等),实现生产、设备、能源、物流、仓储等生产要素的全面感知与控制。
一库:
应用实时/关系数据库技术,综合分析、挖掘、应用基础自动化/信息化系统数据,开发基于数据驱动的工业先进控制和优化应用,实现主工艺装置/流程优化、先进控制(如三连炉铜冶炼理化数学模型等);
通过软件重构、云化部署,有机融合企业传统业务管理基础资源,应用BIM和VR等技术对企业传统业务板块信息实现数字化汇集再造,构建数字化虚拟工厂。
一屏:
应用BIM、VR和大屏等技术,构建企业运营调度协调指挥中心综合集成平台(如生产调度、安全环保、安保人防等),实现企业全流程资源的灵活调度、高效配置和工厂镜像可视化监控。
4.1.2应用架构
智能装备:
在生产装置层面,通过配置成套的智能装备和智能仪器仪表,实现生产过程全面感知和精准控制。
智能生产:
在企业生产过程管理和运营管理层面,通过对生产实时数据的全面感知和精准执行,实现生产过程优化和先进控制。
通过对产品、设备、质量、能源、物流、成本和人力等数据的实时分析、科学决策,实现运营决策高效、优化。
智能服务:
在行业层面,通过对国内国际市场供需信息、行业资源等数据的分析,实现资源优化高效配置。
4.2建设路径全厂按智能工厂模式建设,总体规划一步设计。
依据初步设计、
工厂生产运营业务流程管理紧迫程度、资金情况和配套条件,分期建设:
第一步(基建阶段)完成对基础自动化/信息化和关键智能装备的投资,即完成工业物联网(一网建设)、实时/关系数据库(一库建设)、调度协同指挥中心机房大屏(一屏建设)和全厂综合布线系统(工控、视频、通讯、门禁等)建设,实现生产全流程(含化验室)自动化仪器仪表全覆盖;
完成少许关键岗位智能装备配置(如铜精矿取样化验机器人、阳极/阴极板链条转运机/AGV移动小车、码垛和打
包机器人、无人智能行车等),以及完成0A办公系统
第二步建设大数据中心,完成企业传统业务流程管理数字化汇集提升,构建经营决策、财务管理、安环管理、设备管理、计划管理、调度管理、质量管理、能源管理、人事管理、党建等业务流程交互协同信息综合集成平台,并与江铜集团ERP全面对接,实现工厂全面数字化、可视化,。
第三步在积累一定量生产和经营数据的基础上,开始建设工业大数据分析平台,构建铜、酸主工艺/关键装置的数学模型,实现经营科学决策和铜、酸主工艺优化、先进控制,以及设备全生命周期管理(如故障智能诊断等)和无人智能仓储物流系统,在条件成熟时建设数字化虚拟工厂。
4.3关键要素
4.3.1绿色环保
通过建设全区域HSE系统,集成生产过程信息,实现企业重点环保区域的实时监控与协同管理。
通过数字化虚拟工厂构建场景,模拟紧急突发事件和演练处理方法,实现预防为主、实时监控,应对有策,环保达标。
4.3.2安全生产
通过建设全过程生产管理系统,全区域HSE管理系统、全生命周期设备管理系统,应用机械化替人、自动化减人、智能化代人实现生产运行本质安全。
建立企业人、财、物、信息/数据多维度的风控安全管理体系,实现企业生产经营全过程“实时监控、提前预警、应
急响应、管理提升”
4.3.3高质高效通过智能工厂的建设,全面打通企业内外部采购、生产、销售、服务等各环节信息通道,有效整合国内乃至全球同行业供应链信息资源,快速响应市场和客户需求,实现企业生产过程管控精准化、生产运营高效化、产品/服务质量高标化,企业效益最大化。
5.装备、技术水平
全厂智能化/自动化/信息化装备水平不低于国内外同行业装备水平,选用的技术成熟、稳定、可靠。
6.建设内容
围绕工业物联网、移动互联、云计算、大数据、人工智能、5G
通讯、BIMVR等现代信息技术与企业业务管理流程深入融合,在工
厂的感知层面、管控层面、供应链层面、决策层面实现业务流程再造、推进企业管理模式转型升级(适应智能工厂管理新模式)。
6.1基础设施的数字化建设结合企业生产工艺条件、工况特点,应用自动控制、智能感知等技术对侧吹炉、顶吹炉、回转式阳极炉、电解槽、硫酸转化器、半自磨机等大型工业装置和其他基础设施进行数字化打造,完成工业网络及信息安全建设,通过生产装备的机械化、自动化、信息化、智能化的融合集成,提高企业劳动生产率、资源利用率和产品优质率,实现节能减排,减本增效。
6.1.1智能感知
装备智能传感器、智能摄像机、射频识别、和5G通讯设备,应用高温热成像、图像识别、声音识别等关键技术,实现工艺过程数据、设备数据、产品标识数据、工厂环境数据等生产现场数据的全面采集,实时感知生产过程和关键装备运行数据和状态。
智能仪器仪表选用原则:
(1)通用仪器仪表:
配置总线DCSPLC系统和总线仪表及总线执
行机构等。
(2)特殊仪器仪表装置:
熔炼精矿仓料堆形态(库存)自动监测装置、入炉物料自动取样成分分析装置、烟气成分在线检测仪、炉内熔体液面检测仪、熔体温度在线检测仪、炉膛温度在线检测仪、熔体自动取样成分分析装置等。
硫酸PH/ORP计、硫酸浓度计。
选矿矿浆浓度/粒度在线分析仪、精矿品位在线分析仪
等。
电解电解槽参数(电解液温度、槽电压、槽电流)在线检测装置、电解槽短路巡检仪等。
动力智能电力仪表。
6.1.2智能装备在劳动作业强度大、作业环境恶劣(高温、多粉尘、强腐蚀、强磁场等)、人员安全风险大的精矿仓、皮带运输机看护、炉前、阳极浇铸、尾渣堆场、电解槽面操作、装酸操作、烟道及密闭容器清理等岗位,使用智能工业机器人替代人工进行取样、开/堵铜口、扒渣/清理流槽、冷料加料等作业,降低人员劳动强度,提高生产安全性和生产效率。
(1)通用装备自动取样/制样机器人、巡检机器人、智能码垛/包装/拆装机器人、AGV移动小车等。
(2)特殊装置
熔炼智能堆取料机/无人智能抓斗天车、开/堵铜口机器人、流槽扒渣清理机器人、冷料加料装置、自动换枪装置、阳极板自动转运机器人/运输机等。
硫酸烟气/管道泄露热成像检测装置、自动装酸装置等。
选矿渣缓冷场无线遥控装置、尾矿无人抓斗天车等。
电解无人多功能电解吊车、数字电解槽、自动整形/剥片
/清洗机组、阴板板自动转运机器人/运输机等。
动力无人值守变/配电所、MCCE己电柜等。
6.1.3网络建设
整体规划建设生产装置控制网、生产调度指挥网、工厂运营办公网、安全卫生环保监控网、安保视频监控网等网络,采用物联网、工业以太网、无线移动通信、5G综合布线等技术实现生产装置实时数据、化验分析、多媒体信息和管理数据等的传输交互,优先保障生产装置控制网的通信畅通与冗余安全,实现全业务流程主要办公区、重点作业区域网络全覆盖。
配备高系统容量、高传输速率、多容错机制、低延时的高性能网络设备,采用分布式工业控制网络和瘦客户端技术,建设基于软件定义的敏捷网络,实现网络资源优化配置。
6.1.4.信息安全
按照国家智能工厂信息安全规范要求进行同步规划,构建一个中心管理下的多重安全防护保障体系,即以安全管理中心为核心,涵盖物理环境安全、应用系统安全、网络安全、数据安全、移动通讯安全及数据备份与恢复等的技术体系。
重点关注工控网安全防护建设。
通过信息安全体系实现统一管控,形成主动防御、综合防护的技术保障体系,提高信息安全风险感知能力和防控能力。
6.2智能生产系统建设采用“数据驱动”和“场景设计”理念,对各模块的管理业务和操作过程进行场景化设计,通过大数据、人工智能、边缘计算等技术,解决三连炉的精准建模、实时优化决策等关键问题,建立具有工艺流程优化、动态排产、能耗优化管理、质量优化管理等功能的智能生产运营系统,实现企业生产的绿色、安全、高质和高效。
6.2.1生产过程智能控制
(1)优化、先进控制结合工艺流程实际情况,在熔炼、制酸、选矿等关键工序流程,利用机理建模、虚拟仿真、人工智能等多种手段,以工艺过程分析和数学模型计算为核心,基于冶金化学反应原理,依据计算流体动力学进行质量平衡、热平衡计算,建立三连炉冶金化学反应过程数学模型,与生产自动化控制系统和化验室分析系统交互,建设冶炼、制酸、电解、选矿等优化先进控制及专家系统,实现冶金化学反应平衡计算、前馈控制与反馈修正,为冶炼、制酸、选矿等过程提供稳定、可靠、安全、经济的操作指导参数,实现精准控制。
(2)数据采集与集中监视
采用大数据处理和大屏技术,对企业生产运营全流程数据和信息全面采集和分析处理、全生产流程生产数据的集中监视,实现装备的远程集中控制以及异常报警提醒等功能,确保数据和信息的准确性、完整性,减少现场操作人员和巡检人员,达到提高作业效率和劳动生产率,保障安全生产等目的。
(3)生产组织与调度
以生产计划为依据,基于生产过程的实时工艺信息和设备运行状态信息,建设包括计划执行、资源合理利用、产量与质量统计分析、平稳工况的优化调度、异常工况的动态协同、辅助生产调度决策等功能,做到“实时监控、平衡协调、动态调度、协同优化”,全面提升企业的生产组织管理水平。
6.2.2智能生产管理与执行采用业务驱动和数字驱动相结合的管理理念,围绕设备、能源、质量、仓储、物流、安全、环保、人员等企业核心业务主线,建设集成、智能、协同的生产管理与执行系统。
(1)设备全生命周期管理综合收集设备设计、选型、采购、安装、调试、运行、维护、报废全过程信息,建设完整的设备全生命周期数据库。
在此基础上,对关键核心设备和大型旋转设备,运用大数据分析、人工智能、虚拟现
实、智能诊断等技术,形成远程设备运维系统;
对关键核心设备采用
BIM和VR技术建立3D仿真模型,实现设备故障预警、报警、预诊断和运维培训;
利用物联网技术,联合设备供应商建立标准化信息采集系统、自动诊断系统、基于专家系统的故障预测模型和故障索引知识库,实现装备远程运行状态监测、故障诊断与自修复。
(2)能源优化管理自动采集气、汽、风、水、电、燃料等主要能源介质数据,运用统计分析,对高能耗设备进行动态耗能监测与能耗分析。
建立具有能源计划、评价、平衡与预测优化模型的能源系统,对耗能和产能调度提供优化策略和优化方案,实现能源动态监控和精细化管理。
运用
BIM和VR技术建立实时能源数据3D数字化管网,辅助能源管理,为工厂能源管线检修、改造升级提供支撑。
(3)质量检斤标准化管理
将质量管理理念与信息化管理相融合,对质量、检斤管理流程、标准进行固化,建立具有有色冶金规范(包括工艺规范、检验规范、检斤规范和质量规范)的质量监控、检化验、检斤、质量统计分析等功能的质量、检斤管理体系,对生产过程各工序的产品质量、工艺参数进行集成和融合,利用SPC的方法实现产品质量在线判定与全流程追溯分析。
利用大数据挖掘、深度学习的方法对铜精矿原料、冰铜、粗铜、阳极铜、阴极铜、金锭、银锭和硫酸等产成品进行在线质量统计、诊断、预测、分析,为持续改进、提高和稳定产品质量提供精准可靠的产成品质量报告:
原
料
入炉混合物料主要金属品位及杂质元素控制等。
火法冶炼
铜阳极板成分及物理规格控制等。
湿法冶炼
金锭、银锭成分及物理规格控制等。
电
解
阴极铜、阳极泥等成分控制等。
硫
酸
硫酸透明度、浓度控制等
(4)仓储物流优化管理
运用5G无线移动终端、RFID等技术以及AGV智能天车等装置,构建无人计量、无人仓储管理和转运的厂内供应链管理优化系统,对原/燃料和备件/材料采购进厂、检斤、取样化验、验收入库和产成品出库、转运、盘点等作业环节的数据进行自动采集和监控,实现物料的跟踪追溯和优化调度,确保厂内物流的高效经济运行及持续优化,提高仓储利用率和物料流转效率,降低物流成本。
(5)安全环保闭环管理
建设HSE管理知识库,实现“事前计划、事中跟踪控制和预防、事后追溯分析”的闭环安健环管理。
利用智能监控手段和定位技术,集成重点安全环保区域的生产作业实时数据与环境信息,实时监控重要危险源和三废排放点。
应用移动终端信息推送功能,实现危险工作场所的智能提醒与及时预警。
(6)人员车辆安保优化管理
利用卫星定位、WiFi、5G等技术和智能穿戴设备,对进入生产现场的人员、车辆进行全程跟踪管理。
建立具有能够自动感知获取人员、车辆基础信息、作业环境安全状态信息、位置轨迹的人员、车辆行为轨迹管理系统。
当作业人员、车辆越界、重点设备异常、重大危险源异常等情况发生时,系统能够自动地弹出报警信息和相应的视频监控画面,同时将有关提醒信息推送到相关的岗位或者人员,实现安保人防的在线监控、智能分析、联动告警。
6.2.3企业经营管理与决策
建立融合人、财、物及数据和信息于一体的企业经营管理与决策系统,集成采购、销售、生产、库存、财务等相关数据,形成企业经营管理驾驶舱。
运用互联网技术收集国内外同行业的相关数据信息和原材料供应商、销售市场以及二大金属交易所及股市行情等外部数据,预测铜冶炼行业未来趋势,对决策的执行情况和结果进行客观准确的评估和反馈。
6.2.4数字虚拟工厂
数字虚拟工厂基于BIM、VR大数据等技术,建立铜冶炼设备3D图库,构建生产过程、关键装置和设备的虚拟场景仿真。
通过与现实场景进行数据信息实时交互,打造工厂生产系统全流程数字虚拟仿真视频系统,用于生产工艺流程相关工序、相关设备和大物流匹配关系的动态分析和优化,实现生产智能辅助决策;
通过虚拟场景展现,实现设备故障仿真分析与诊断、岗位技能仿真培训;
通过安全环保事故场景仿真,进行应急疏散逃生场景模拟训练、确定最优应急疏散救援路线和方案、为事故疏散及救援提供辅助决策。
关注三连炉数字虚拟,通过对侧吹炉、顶吹炉、阳极炉炉内的流场、温度场、速度场的模拟仿真,模拟三连炉炉内冶化反应过程;
通过模拟调整氧枪排布及氧气参数,并与现实场景进行数据信息实时交互,动态分析三连炉熔池内气-液混合流动过程造成的熔体喷溅程度,合理分配炉内搅拌区、沉降区位置,为优化三连炉操作参数和改进氧枪及三连炉内部结构提供科学可靠依据。
6.3智能服务应用建设融合产、供、销与服务间的信息流,推进销售、生产和供应链等业务流程的数字化再造,创新服务模式。
6.3.1供应链一体化数字再造以数据驱动为理念,将供应链上的供应商、客户、合作伙伴等紧密联系起来,结合业务需求,整合信息资源,优化供应商关系管理
(SRM、客户关系管理(CRM、供应链管理(SCM三大系统的业务管理流程。
通过互联网使采购、生产、销售、服务有机融合,实现资金流、物流、信息流的有序关联、高效流动。
确保生产经营连续稳定运行,降低供应链综合成本,提高企业对市场的应变能力。
6.3.2服务新模式
将熔炼(三连炉铜冶炼、、硫酸、电解等知识和操作技术培训资料标准化、模块化、应用BIM和VR技术将其课件化、3D化,并积极与行业工业互联网平台对接,形成工业APP为本企业和行业其他企业提供培训和咨询服务。
(1、设备远程运维针对熔炼、硫酸、电解等冶炼化工过程中的关键设备,基于工业互联网平台,基于设备工作原理、设备运行数据、企业管理数据以及相关算法模型,开发设备远程运维工业APP实现设备状态实时监控、运行数据分析、主动预警维护和及时运维服务。
(2)能源合同管理针对冶炼化工过程中能源消耗量大的工
艺和设备,根据企业实际情况开发能源合同管理APP为
企业提供节能检测、潜力诊断、可行性分析、节能项目设计与实施等能源管理服务。
6.4协同创新平台建设
构建集数据资源库、先进数字化工具、虚拟仿真环境等于一体的协同创新体系,打通人、机、料、法、环等全过程数据链,提升基于大数据分析的生产线智能控制、生产现场优化管理等能力,加速企业生产向自决策、自适应转变。
6.4.1规范数据治理
对产品全生命周期各个环节所产生的各类数据进行汇总,建立统一的数据存储与管理平台,实现对基础数据、实时数据、历史数据等各类数据的集中管理。
选择合理安全的数据存储架构及高效稳定的数据计算引擎和处理工具,为开展大数据的全面分析、深度挖掘、情报检索、可视化展示提供数据基础。
6.4.2数据应用创新
基于数据驱动的理念,采用工业大数据挖掘技术,从纷繁的海量数据中挖掘数据价值。
采用描述性分析、预测性分析、诊断性分析和指导性分析等分析方法,对企业生产过程和经营管理活动中的各业务场景进行应用创新,包括设备运行优化、工艺参数优化、质量管理优化、生产管理优化、经营决策优化。
1)设备运行优化通过实时监测关键生产装置和大型旋转设
备的运行状态数据,分析和预测设备异常,提高设备全生命周期的稳定性和使用效率。
(2)工艺参数优化对熔炼、硫酸、电解、选矿、稀贵金属等生产运行控制数据和指标进行分析,找出生产过程中的最优工作参数。
(3)质量管理优化基于电解铜、硫酸、金锭、银锭等主产品化验数据和“人机料法环”等过程数据进行关联性分析,实现实时的质量监测和异常分析,降低产品不良率。
(4)生产管理优化通过对工厂生产计划、中间物料转运、产成品库存等数据的分析,提高计划完成的准确性,提高生产效率。
(5)经营决策优化融合生产过程数据与企业财务管理数据,建立各工序的生产成本模型,实现产销经营决策优化和合同的经济性分析。
7.标准体系在遵循有色行业及智能制造领域已发布的相关标准规范的基础上,建立包含但不限于如下所列标准和规范体系:
数据编码规则、数据治理流程规范、数据使用规范、业务流程标准、数据库设计规范、运维服务规程、运维管理规程。
关注重点是数据编码规则。
7.1数据编码规则
站在企业全局的角度,对有色企业所涉及的数据编码进行统一建设。
通过识别数据编码对象,根据信息内容的属性或特征,将信息按一定的原则和方法进行区分和归类,并建立起一定的分类系统和排列顺序,构成数据编码标准。
主要调研内容如下:
调研目前企业业务上的各种数据编码对象及编码规则。
收集与有色企业相关的各种国际国家行业等相关标准,重点为数据编码规则调研目前在用系统中的各种数据编码规则。
收集各种业务表单中的数据编码对象和编码内容、编码规则按照“国际标准-国家标准-行业编制-企业标准”的建设原则,对所有数据编码对象,按照编码定义、编码规则、编码记录、对应数据元素(使用该编码数据的数据项)的方式,构建有色企业的数据编码标准。
7.2数据治理流程规范把数据作为企业重要的资产进行管理,从组织架构、职责分工、管理流程、数据质量、数据安全等方面建立完整的数据治理流程规范,从而加强数据在接入、清洗、存储、共享、应用、质量、安全等方面的监控,提高数据质量,消除数据壁垒,促进数据共享及应用。
主要调研内容如下:
调研各业务部门对数据采集、使用过程中存在的问题和数据质量及安全要求。
调研梳理