机至数科X钢铁行业：巧用数字化平台盘活生产潜力
发布时间：2022-10-11 10:39:24 作者：市场部 浏览量：2330
|
行业背景 |
钢铁行业作为大型复杂流程工业，其生产工序多存在管理“黑箱”和信息孤岛，生产流程具有多变量、强耦合、非线性和大滞后等特点，这些不确定性是钢铁行业生产过程面临的重大挑战。解决这些问题必须依赖数字化、智能化技术。 如何利用数字化工具，从降低维护成本、提高设备可靠性、减少意外停机等方向出发，挖掘生产中的潜力，亦是钢铁企业应对当前严峻行业形势，提升自身韧性的重要手段。 |
客户需求及挑战 |
G钢铁企业成立于2003年，发展迅速，是一家集球团、烧结、炼铁、炼钢、轧材、发电等综合能力于一体的大型钢铁集团。设备自动化程度已达到国内先进水平。其面临的挑战主要有： 1、数据分散难利用。设备数据信息缺乏一体化管理，数据分散，信息孤立不能实时共享，维护工作效率低。 2、维护成本高。一些液压系统和电气系统需要昂贵的备件及较高的维护技能，维护成本高。 3、设备可靠性低,生产线设备存在较大隐患。 4、设备意外停机造成停产损失。缺乏有效的监测手段和预测性维护智能系统和来避免停机事故的发生。 经过多重遴选和比对，G钢企业最终选择与深耕智能制造领域20+年，拥有丰富智慧运维项目落地经验的机至团队展开合作。 |
机至-解决方案 |
机至项目组进行充分的前期调研和规划，针对客户提出的系列需求痛点，提供了基于工业物联网的设备智慧运维平台解决方案，方案核心包括设备全生命周期管理模块+预测性维护模块。 |
设备全生命周期管理 打通信息孤岛，实现数据自动流转 |
|
通过设备全生命周期管理系统，打通设备在登记、购置、点检、润滑、运维、折旧、报废生命周期的各环节，实现工作数据自动流转，提升日常设备管理和维护效率。 同时支持同类设备各阶段成本、质量指标的对比。帮助客户明晰设备情况，为进一步的决策提供数据支撑。 |
预测性维护X故障智能诊断 预知潜在风险，避免巨大生产损失 |
|
“软硬兼施”，通过“预测性维护系统+智能硬件”组合拳法，以设备状态为依据，对设备进行周期性或实时的状态监测及数据分析，实现对关键生产设备的异常监测、故障诊断、寿命预测和维修决策。 帮助客户提前数月发现设备异常，指导进行主动可靠性维修，大大降低设备意外停机对生产造成的影响。 |
应用效果 |
90% 项目上线后，由传统的纸单记录向无纸化工作模式转变，有效提升人员工作效率90%+。 |
50% 关联设备备件信息，有效管理备件购置、使用和维护，实现备件成本降低50%。 |
115h 通过状态监测和维修建议，避免重大设备故障21次，避免非计划停机时间115小时。 |
