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杉數(shù)科技助力亞新鋼鐵數(shù)智化升級

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-09-15  來源:我的鋼鐵網  瀏覽次數(shù):806
 
核心提示:亞新鋼鐵成立于2003年,擁有河南亞新、山西中升鋼鐵、內蒙古亞新隆順特鋼、連云港亞新、福建鼎盛5大生產基地。面對新的行業(yè)形勢

亞新鋼鐵成立于2003年,擁有河南亞新、山西中升鋼鐵、內蒙古亞新隆順特鋼、連云港亞新、福建鼎盛5大生產基地。面對新的行業(yè)形勢,亞新鋼鐵積極探索,希望借助數(shù)智化手段優(yōu)化成本和效率。數(shù)智化升級“牽一發(fā)而動全身”,亞新鋼鐵決定把山西中升鋼鐵作為第一個試點,逐步推進改革步伐。

成立于2007年的中升鋼鐵,具備年產120萬噸鐵、170萬噸鋼(優(yōu)質碳素結構鋼鋼坯)、100萬噸棒材和100萬噸高速線材的生產能力,采用“轉爐煉鋼、連鑄連軋、一火成材”的全連軋生產工藝,裝備工藝技術處于國內領先水平。

轉型升級的第一步是要確定方向。冶煉工序生產成本是影響噸鋼效益的關鍵因素,而在鋼鐵冶煉工序中,原燃料配比方案是非常關鍵的一步。一個偶然的機會,中升鋼鐵了解到杉數(shù)科技的全局優(yōu)化方案,雙方很快達成合作,確定了以原燃料配比優(yōu)化為突破口,帶動采購決策和生產配料決策的全局決策優(yōu)化方案。

深入場景 把脈運營決策三大痼疾

與杉數(shù)科技合作之前,中升鋼鐵的生產、采購、市場等業(yè)務環(huán)節(jié)相對獨立,各部門僅在業(yè)務范圍內進行優(yōu)化運營,原燃料選礦配比、采購策略和生產計劃都以人工經驗決策為主。隨著供應鏈和市場需求的不確定性增加,依靠人工經驗進行決策的難度增加,很多難以看見的成本被忽略,預計產出與實際產出、預計收益與實際收益偏差很大。要改變這種局面,必須破除數(shù)據(jù)、協(xié)同性和效率等三大關鍵問題。

一是數(shù)據(jù)依靠人工統(tǒng)計,協(xié)同效率低。鋼鐵企業(yè)的生產運營數(shù)據(jù)基本依靠人工統(tǒng)計,各個場景產生的數(shù)據(jù)未被有效利用。在運營管理過程中,信息傳輸主要依靠電話、微信等工具,很多工作無法量化,運營管理效率低。

比如,各礦石的成分、品位等數(shù)據(jù)以及生產過程用料情況為線下手工統(tǒng)計,信息不清晰,數(shù)據(jù)不準確。當有新的訂單產生需要采購原料時,采購員在數(shù)據(jù)整理及校對環(huán)節(jié)耗時在2天以上,工藝員需要根據(jù)不同礦石品位調整生產可執(zhí)行參數(shù),耗時1天左右,最終決策計算也需要1天左右,如此計算下來,從訂單產生到確定原料采購方案大約要耗時1周,整體交付周期較長,而且人工統(tǒng)計和計算可能存在誤差,會影響最終的決策結果。

二是決策依靠人工經驗,缺乏科學性。高度依賴人工經驗的決策方式已經不再適應復雜多變的市場。一方面,原燃料品種多達數(shù)百種,人工無法把所有的約束都考慮進去,也無法對所有可能性組合進行分析,決策具有片面性;另一方面,原燃料品質與市場變化日新月異,人工決策無法快速響應,可能會造成不必要的浪費或丟失市場機會。

原燃料在不同工藝環(huán)節(jié)的配比選擇性很多,科學來看,在燒結/球團、高爐煉鐵、轉爐煉鋼三大核心環(huán)節(jié),人工決策存在明顯的不足。在燒結/球團環(huán)節(jié),需要將不同的礦粉、返礦、燃料等原料進行組合,確定每種原料的用量范圍。假如利用人工Excel檢核,大約5秒判斷一種,找出市場不同種類礦粉的所有可行組合需要超過1年的持續(xù)嘗試。在高爐煉鐵環(huán)節(jié),對鐵水產量、原料投入量、爐渣脫硫、焦炭/煤粉等使用量、礦石比例等都有非常嚴格的要求。焦炭、煤粉、廢鋼、富氧投入有上萬種可能方案組合,綜合計算復雜度萬億量級起步,已經超越傳統(tǒng)計算范疇。在轉爐煉鋼環(huán)節(jié),需將鐵水和鋼坯、廢鋼等進行混合加工。其中要考慮鋼坯產量、廢鋼比例、鐵水成本等約束,求解規(guī)模大,人工計算分析效率低。

三是采銷數(shù)據(jù)斷層,收益預測不精準。鋼鐵企業(yè)收益由生產成本和產品市場價格共同決定,但由于生產、采購和銷售各模塊互相割裂,很多影響因素被忽略,導致企業(yè)收益預測和實際達成情況偏差較大。舉例來說,銷售額的增加意味著更高的原燃料成本、運輸成本、能源消耗、人力成本等,如果只考慮營業(yè)額和原料采購成本,收益預測就會偏高。

以上問題不僅是中升鋼鐵面臨的難題,也是很多鋼鐵企業(yè)運營現(xiàn)狀的真實寫照。為此,中升鋼鐵和杉數(shù)科技雙方項目人員深入場景挖掘問題點,精益求精地打磨每一個環(huán)節(jié)的方案設計和實施,最終構建的智能采銷平臺于2021年12月正式上線。

破除壁壘 鑿通從數(shù)據(jù)到決策的智能通衢

通過對生產流程和業(yè)務場景的深入研究分析,中升鋼鐵和杉數(shù)科技擬定了數(shù)字化轉型路徑:從基礎數(shù)據(jù)入手,通過數(shù)據(jù)整合、算法建模和優(yōu)化求解,幫助中升鋼鐵打造數(shù)據(jù)驅動的采銷智能決策平臺。該平臺可以結合原燃料成本與鋼材市場價格快速計算和決策,給出滿足生產要求的原料配比方案,實現(xiàn)成本最小化和收益最大化。

方案主要包括以下幾大模塊:

構建基礎原料數(shù)據(jù)庫。通過系統(tǒng)采購員隨時錄入原料成分數(shù)據(jù)和市場價格數(shù)據(jù)(系統(tǒng)支持手工錄入、Excel表格導入和系統(tǒng)集成),讓企業(yè)數(shù)據(jù)收集實現(xiàn)標準化和實時化。這些數(shù)據(jù)可以作為基礎數(shù)據(jù)長期存儲,將為決策算法提供輸入值。

構建工廠及工藝模型。以中升鋼鐵的實際生產工藝和運營情況構建工廠及工藝模型。工廠模型可以根據(jù)不同區(qū)域或者不同工廠進行系統(tǒng)設置,以維護車間、設備的基本信息,如燒結、球團投入產出量,高爐投入產出量,轉爐投入產出量等信息。工藝模型包括工藝定義、約束配置和產品策略設置,主要是對工藝流程進行定義,并設置影響決策的約束上下限,包括燒結約束、球團約束、煉鐵約束、煉鋼約束;同時,設置實際生產工藝中入爐原料的最佳投入比例。

構建智能采銷決策平臺。從全局視角構建生產成本的算法模型。在原燃料配比選礦方面,綜合考慮種類、成分、質量、價格等因素,同時考慮原燃料質量對燒結設備、高爐產量、能耗、成本等的影響,并協(xié)同考慮采購、生產、市場等各經營指標的相互作用及變化趨勢。在預設產能要求的條件下,尋求最低成本的原料配比方案,在滿足約束條件下達成利潤最大化。同時,通過多場景仿真模擬,收集使用當前工藝約束/生產成本/經營成本等信息,做出最優(yōu)化產銷決策及不同場景下的備用方案供企業(yè)決策者使用。

通過以上幾大模塊,可以將鋼鐵冶煉過程中的各個因素綜合考慮,得出最優(yōu)的配比方案。具體運營過程中,采購員可及時同步市場上原材料的成分及價格信息,供相關決策者了解市場行情變動;工藝員可及時同步各項工藝的指標參數(shù)要求,并可以使用決策軟件得出最優(yōu)生產配比;決策者通過查看原料成分價格趨勢和產品成分價格趨勢,比對系統(tǒng)給出的多版本采購決策方案,做出最優(yōu)的采購決策。

由點到面 為企業(yè)數(shù)智化轉型多維賦能

對于中升鋼鐵來說,打造采銷智能決策平臺是一項立足當下、面向未來的重要工程,在鋼鐵生產優(yōu)化上實現(xiàn)了三大突破。

第一,以利潤最大化為目標實現(xiàn)全局優(yōu)化,可全面提升資源利用率,降低鋼鐵生產成本。此前,鋼鐵企業(yè)在解決類似決策優(yōu)化問題時,僅能覆蓋部分工藝流程,而中升鋼鐵將全流程多工藝串聯(lián)進行綜合決策優(yōu)化,是從點到面的創(chuàng)新突破,得出的配比方案不會局限于某個單一因素。從整體效果來看,相較于人工決策,每噸鐵水成本節(jié)約2.3%,每噸鋼坯成本節(jié)約1.8%。

第二,大幅提升了求解和決策速度,解決了之前通過人工無法計算和量化的問題。對于一般決策求解問題,系統(tǒng)可實現(xiàn)1分鐘集成信息、1分鐘快速計算、1分鐘對比決策、5分鐘內做出決策。進一步來看,求解和決策效率的提升可以幫助企業(yè)敏捷響應市場變化,強化運營管理柔性和提升抗風險能力。當原料和市場需求出現(xiàn)變動時,企業(yè)可以針對不同情景,實現(xiàn)快速模擬仿真,做出最優(yōu)采購決策:如果短期內需求驟增,可保障最大產量;如果短期內需求驟減,可保障最低生產要求。

第三,消除了多工廠、多部門、多系統(tǒng)的數(shù)據(jù)鴻溝,實現(xiàn)全局協(xié)同運營以及精細化、透明化管理。借助一體化平臺,可降低數(shù)據(jù)錯誤帶來的風險。同時,將粗放式運營決策升級為精細化運營決策,讓決策、計劃和執(zhí)行高度聯(lián)動和統(tǒng)一,進而提升整體生產運營效率和服務履約水平。

除原燃料配比優(yōu)化外,杉數(shù)科技提供的智能決策解決方案覆蓋鋼鐵生產計劃、產能優(yōu)化、物流運輸、節(jié)能減碳、碳素流模型優(yōu)化、電力分配等多個場景。隨著中升鋼鐵一期項目的順利上線,未來雙方還將深化合作,將智能決策技術應用到更多鋼鐵生產運營場景中,為鋼鐵企業(yè)數(shù)智化轉型注入更多活力。

 
 
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