中钢成功开发「合金投料AI预测系统」!一厂年成本降800万

中钢说明,一贯化作业钢厂之炼钢制程,主要将高炉铁水经由转炉吹氧冶炼成钢液。 (图/中钢提供)

中钢(2002)技术升级,近期利用人工智慧技术结合现场操作实务经验,成功开发「合金投料AI预测系统」,并先导入至炼钢一厂精炼站,以建置的AI模型依客户钢种产品订单推算钢液最佳合金添加组合,并建立投料异常警示功能。实测结果显示,经由模型建议投料产出的钢液,不仅成分100%符合客户订单,一年更能降减新台币约800万元合金成本。

中钢说明,一贯化作业钢厂的炼钢制程,主要是将高炉铁水经由转炉吹氧冶炼成钢液,出钢至盛钢桶后,依不同钢种所需的合金成分,再到精炼站进行钢液成分及温度微调,最终使产出的钢材达到客户订单及品质的要求。因转炉钢液初始成分、温度及投入合金之纯度与化学反应均有所不同,为避免钢材成分低于客户要求而造成产品剔退,精炼站操作员会以较保守方式加入较多合金,相对亦增加投料成本。

中钢采计划性接单生产模式,为下游客户量身订做的客制化钢种产品多达数百项,例如生产风电钢板所需的钢胚,必须于炼钢厂精炼站添加铌、钒、钛等晶粒细化元素来提升强度及韧性,另可用来添加的合金项目达十多种,包括高纯矽铁、锰铁、钒铁、铬铁、磷铁等,有些合金本身亦含有多种元素,例如高碳锰铁除了含有锰元素外,投料后也会提高钢液的碳、矽、磷等成分,进而影响钢材特性。

此外,合金投料组合涉及相当复杂的多因子计算作业,除了各种合金成本与即时存量外,炼钢厂设备运作也必须纳入考量,例如连铸机运作时可能造成复碳或铝、钛成分受氧化减损等情形,因此过往精炼站操作员在参考合金成分对照表计算各种合金投入量后,另需依设备实际运转状况及合金纯度等影响因子进行判断,采取较保守方式投入较多合金。

转炉出钢至盛钢桶后,依不同钢种所需的合金成分再到精炼站进行钢液成分及温度微调。 (图/中钢提供)

中钢去(2023)年成立「数字转型推动小组」,将一贯化作业炼钢制程全面导入智慧制造,开发及应用各种智能化方案,来达到高效率、低成本、低碳排等生产效益。

为精准计算钢液合金添加组合,同时兼顾设备运转状态等多因子关联影响,中钢先择定炼钢一厂盛钢桶精炼站作为AI技术导入场域,搜集各钢种产品别、钢液成分及温度、相关合金投入重量等量测数据后,利用「机器学习演算法」及纳入操作员逻辑判断及经验,完成「合金投料AI预测系统」开发。

近期实测结果显示,中钢依合金投料AI模型产出的钢液成分100%落在客户钢种产品订单的合金量合格范围,经统计推算,一年还能降减新台币约800万元的合金成本。此外,中钢合金投料AI模型也建立统一的投料标准作业,有助炼钢经验传承,避免各操作员因自身经验的不同而传授不一样的投料逻辑思维,强化中钢生产品质管理能力。

中钢完成「合金投料AI预测系统」开发后,透过炼钢厂建置的AIoT平台进行模型管控,以每日验证机制协助AI模型持续自我学习及优化,另该模型也设置合金投料异常警示功能,避免人为疏忽导致钢液成分异常。

展望未来,中钢将进一步将「合金投料AI预测系统」平行展开至炼钢二厂,扩大数字转型效益,并持续开发及导入数字创新技术,加速布建于各制程领域,以提升生产效率、降低营运成本,将中钢数字竞争力挥发极致。

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