CN107153927B - 一种钢铁生产误工管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种钢铁生产误工管理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、结合工艺原理，采用理论推导和运行经验统计的方式，建立各关键工序的误工模型，并根据误工模型确定误工指标；步骤2、采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据；步骤3、根据误工模型和误工指标对采集的生产实时数据进行误工状态判断，当出现误工状态时，计算出误工状态信号，并统计误工时间；步骤4、存储误工信号、误工开始时间、误工结束时间、误工总时长、误工原因；步骤5、实时展示误工状态及误工原因，并生成误工管理报表。可实现钢铁生产的全流程自动化监视，提高管理的自动化水平，通过及时生成报表信息，对相关人员和车间进行绩效考核。
Description
技术领域
本发明涉及一种钢铁生产误工管理方法，具体涉及到钢铁生产关键工序的误工管理方法。
背景技术
误工的概念原来主要定义为人未能参加生产劳动，耽误了生产，部分企业也将设备故障和停机带来的生产延误定义为误工，并统计误工率，用于生产管理。钢铁生产是典型的流程化生产，每个工序由于管理不当，造成该工序停工或者产品不合格，对下一道工序会产生影响，甚至直接影响到整个企业的产量。因此，钢铁企业某一工序出现误工造成的影响是逐渐扩大的，误工及时提醒和及时排除对于提高钢铁企业生产效率有着重要意义。设备故障、人工懈怠、问题处理不及时都是导致误工的原因，为了科学高效的管理工艺流程，误工管理的建立显得极为需要。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种钢铁生产误工管理方法，可实现钢铁生产的全流程自动化监视，能够及时发现及记录由设备或运行人员引起的误工，督促相关人员及时处理发现的问题，提高管理的自动化水平，通过及时生成报表信息，对相关人员和车间进行绩效考核。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
一种钢铁生产误工管理方法，包括如下步骤：
步骤1、结合工艺原理，采用理论推导和运行经验统计的方式，建立各关键工序的误工模型，并根据误工模型确定误工指标；
步骤2、采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据；
步骤3、根据误工模型和误工指标对采集的生产实时数据进行误工状态判断，当出现误工状态时，计算出误工状态信号，并统计误工时间；
步骤4、存储误工信号、误工开始时间、误工结束时间、误工总时长、误工原因；
步骤5、实时展示误工状态及误工原因，并生成误工管理报表。
优选，关键工序包括：烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序。
优选，通过WEB客户端和/或手机APP实时展示误工状态及误工原因。
优选，步骤2中：
烧结工序的生产实时数据包括烧结机头轮电机的实时电流；
炼铁工序的生产实时数据包括高炉冷风压力；
炼钢工序的生产实时数据包括加废钢状态位、兑铁状态位、吹炼状态位、拉碳状态位、等成分状态位、出钢状态位、溅渣状态位和倒渣状态位；
轧钢工序的生产实时数据包括轧机实时运行电流；
采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据后，进行数据的滤波和数据有限性检查，保存有效数据。
优选，烧结工序选取烧结机电流作为烧结工序误工指标，其误工模型的判断条件为：
Is＞Ismin (1)
式中，Is：烧结机头轮电机的实时电流，Ismin，烧结机头轮电机的启动电流。
优选，炼铁工序选取高炉冷风压力作为炼铁工序误工指标，其误工模型的判断条件为：
式中，p0：冷风压力；pqf：全风压力限值；pmf：慢风压力限值。
优选，炼钢工序选取转炉各状态持续时间作为误工指标，其误工模型的判断条件为：
Tj＞Tjmax (3)
式中，Tj：j＝1～8代表转炉各状态持续的时间：T1代表转炉加废钢持续的时间，T2代表转炉兑铁持续的时间，T3代表转炉吹炼持续的时间，T4代表转炉拉碳持续的时间，T5代表转炉等成分持续的时间，T6代表转炉出钢持续的时间，T7代表转炉溅渣持续的时间，T8代表转炉倒渣；Tjmax：j＝1～8代表每个状态对应的标准时间。
优选，轧钢工序选取轧机的运行电流作为误工指标，其误工模型的判断条件为：
式中，I0：轧机实时运行电流，Ikz：轧机空载电流限值，Itj：轧机停机电流限值。
本发明的有益效果是：
第一、本发明提出了钢铁企业生产误工管理的概念，对提高钢铁企业的生产效率，减少误工损失都具有积极作用。
第二、本发明提出的钢铁生产误工管理方法，可以根据需要的误工管理逻辑来实现误工判断，对象可以是设备、工序、人员等，较为灵活且扩展性强。
第三、本发明支持手动录入误工原因，自动生成误工报表、实时画面显示功能，既能及时发现误工，也能事后排查误工原因，为经营管理带来方便。
第四、本发明提出的钢铁生产误工管理方法，科学有效，实现对关键工序的误工情况进行实时监视和判断，并及时提醒运行人员和管理人员，降低误工为钢铁企业带来的损失，提高生产效率。
附图说明
图1是本发明一种钢铁生产误工管理方法的流程图；
图2是本发明一种钢铁生产误工管理系统的结构示意图；
图3是本发明误工管理系统所使用的功能模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
一种钢铁生产误工管理方法，如图1和2所示，包括如下步骤：
步骤1、结合工艺原理，采用理论推导和运行经验统计的方式，建立各关键工序的误工模型，并根据误工模型确定误工指标。
关键工序主要包括：烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序，以国内典型的钢铁生产工艺为研究对象，其最重要的工艺流程为：烧结-炼铁-炼钢-轧钢：
(1)烧结：是把铁矿粉造块，为高炉提供精料的一种方法，是利用铁矿粉、熔剂、燃料及返矿按一定比例制成块状冶炼原料的一个过程。最主要的工艺设备是烧结机。
(2)炼铁：高炉的冶炼过程，主要目的是用铁矿石经济高效的得到温度和成分合乎要求的液态生铁。最主要的工艺设备是高炉。
(3)炼钢：广义上说就是铁水通过氧化反应脱碳、升温、合金化的过程。它的主要任务是脱碳、脱氧、升温、去除气体和非金属夹杂、合金化。最主要的工艺设备是转炉。
(4)轧钢：在旋转的轧辊间改变钢坯形状的压力加工过程。最主要的工艺设备是轧机。
步骤2、采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据。
主要通过工业网关、OPC协议采集烧结、炼铁、炼钢、轧钢四个主要工序的DCS系统(分散控制系统)数据。如果企业已建设能源管控系统(Energy Management System，简称EMS)，EMS通过采用自动化、信息化技术，实现对企业能源系统分散的数据采集和控制、集中的管理调度。EMS已将烧结、炼铁、炼钢、轧钢工艺DCS数据进行了集中采集，因此基于EMS建设误工管理系统可以降低建设成本。
主要采集的各关键工序的关键参数包括：
烧结工序的生产实时数据包括烧结机头轮电机的实时电流；
炼铁工序的生产实时数据包括高炉冷风压力；
炼钢工序的生产实时数据包括加废钢状态位、兑铁状态位、吹炼状态位、拉碳状态位、等成分状态位、出钢状态位、溅渣状态位和倒渣状态位；
轧钢工序的生产实时数据包括轧机实时运行电流。
采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据后，进行数据的预处理，包括进行数据的滤波和数据有限性检查，保存有效数据。
步骤3、根据误工模型和误工指标对采集的生产实时数据进行误工状态判断，当出现误工状态时，计算出误工状态信号，并统计误工时间。
步骤4、存储误工信号、误工开始时间、误工结束时间、误工总时长、误工原因。
步骤5、实时展示误工状态及误工原因，并生成误工管理报表。比如，通过WEB客户端和/或手机APP实时展示误工状态及误工原因。WEB客户端和手机APP客户端，通过ORACLE商用库获取误工状态信号和时标，统计每个工序误工发生的起始时间和结束时间，以及总的误工时间。操作人员在WEB端可以录入误工发生的原因，以及处理方案，误工代码等信息，最终自动生成误工管理日报表、月报表。通过实时画面、告警、报表的形式，为运行人员和管理人员提供详细的工序误工情况分析和提醒。
下面对各关键工序的误工模型进行详细介绍。
(1)烧结工序误工模型：
烧结就是将含铁原料、燃料、溶剂等，按比例配在一起，经过混均制粒，加水润湿后铺在烧结设备上，从上向下进行点火烧结，点火的同时烧结机下边开始抽风，混合矿中的燃料从上到下的进行燃烧的同时，将易融物质融化润湿难融物质，液相逐渐冷却将难融物质粘在一起，这个过程直到烧结机炉蓖宣告结束。得到的块状物体叫烧结矿，也叫人造富矿。
烧结机的运行状态是整个工序误工状态的反映，正常生产过程中，烧结机停机则认为误工，烧结机运行则认为正常，因此选取烧结机电流来作为烧结工序误工指标。
烧结工序误工模型的判断条件为：
Is＞Ismin (1)
式中，Is：烧结机头轮电机的实时电流，Ismin，烧结机头轮电机的启动电流，一般根据烧结机铭牌来确定，比如取5A。
(2)炼铁工序误工模型：
高炉冶炼是把铁矿石还原成生铁的连续生产过程。铁矿石、焦炭和熔剂等固体原料按规定配料比由炉顶装料装置分批送入高炉，并使炉喉料面保持一定的高度。焦炭和矿石在炉内形成交替分层结构。矿石料在下降过程中逐步被还原、熔化成铁和渣，聚集在炉缸中，定期从铁口、渣口放出。
高炉是炼铁工序最重要的设备，高炉的运行正常与否是炼铁工序误工状况的主要体现，高炉在正常情况下是全风量运行的，在炉况不正常或设备故障等情况下，需要慢风运行，因此选取高炉冷风压力作为炼铁工序误工指标。
误工判断条件：通过高炉冷风压力来判定正常、慢风、休风，慢风和休风均为误工。
式中，p0：冷风压力；pqf：全风压力限值，根据运行规程确定，比如取280kpa；pmf：慢风压力限值，比如取5kpa。
(3)炼钢工序误工模型：
转炉炼钢是以铁水、废钢、铁合金为主要原料，不借助外加能源，靠铁液本身的物理热和铁液组分间化学反应产生热量而在转炉中完成炼钢过程。转炉按耐火材料分为酸性和碱性，按气体吹入炉内的部位有顶吹、底吹和侧吹；按气体种类为分空气转炉和氧气转炉。碱性氧气顶吹和顶底复吹转炉由于其生产速度快、产量大，单炉产量高、成本低、投资少，为目前使用最普遍的炼钢设备。
主要将转炉运行分为如下8个状态：1、加废钢；2、兑铁；3、吹炼；4、拉碳；5、等成分；6、出钢；7、溅渣；8、倒渣。每个状态都有相应的标准时间，超过标准时间即认为是误工。如果DCS系统没有转炉状态的标志，可以在误工系统中根据转炉的运行数据来判断。主要涉及的参数：转炉倾动角、氧枪切断阀位置、吹氧时间、转炉操作权，兑铁天车位置等。
在炼钢工序中，转炉是最重要的设备，每个状态都要严格的时间要求，选取转炉各状态持续时间作为误工指标，来判断转炉每个状态是否误工；
Tj＞Tjmax (3)
式中，Tj：j＝1～8代表转炉各状态持续的时间：T1代表转炉加废钢持续的时间，T2代表转炉兑铁持续的时间，T3代表转炉吹炼持续的时间，T4代表转炉拉碳持续的时间，T5代表转炉等成分持续的时间，T6代表转炉出钢持续的时间，T7代表转炉溅渣持续的时间，T8代表转炉倒渣；Tjmax：j＝1～8代表每个状态对应的标准时间。
(4)轧钢工序误工模型：
钢铁厂轧钢生产工艺，一般分为多条轧线，轧线由多个轧机组成，因此，轧机是轧钢工序中最基本的生产单元。轧机是用来把钢材原料通过压力改变形状和尺寸的机器，根据加工温度的不同分为热轧机和冷轧机，根据形状的不同分为型材轧机、带材轧机、棒线材轧机，管材轧机等。
选取轧机的运行电流作为误工指标，轧机运行状态根据电流的大小分为空载、停机和正常运行，空载和停机均判定轧钢工序误工。
轧钢工序的误工判据如下：
式中，I0：轧机实时运行电流，Ikz：轧机空载电流限值，根据电机铭牌确定，比如取200A，Itj：轧机停机电流限值，根据电机铭牌确定，比如取10A。
步骤3中，根据误工模型和误工指标实现误工状态判断，使用组态软件计算得到误工状态信号，并统统计误工时间。其中，组态软件所使用到的功能模块包括：设备启停判断模块、时间统计功能模块、比较模块。
设备起停判断模块，根据输入：设备已启动(开关量信号)，已停止(开关量信号)和电流(模拟量信号)进行综合判断设备启停状态；根据输入电流的大小，计算死区时间，判断设备处于停机、空转、运行状态。对于烧结工序、轧钢工序、高炉工序，该模块即可完成误工逻辑判断。模块输出：正常运行，输出6，空载运行输出：1，停机输出：0。0和1状态均为误工状态。
时间统计功能模块，主要是统计开关量信号为1或为0的时间。模块输入：待统计的开关量信号、复位信号；参数：统计模式、复位时的初始值。输出：时间长度。时间统计功能模块主要用来统计炼钢转炉各状态持续的时间，状态标识由0变为1时开始统计，1变为0时停止统计并保持，得到各状态的持续时间长度，与标准的时间进行比较即可得到误工状态。
比较模块，主要是比较两个输入参数的大小关系，比较结果输出开关量信号。用于炼钢转炉误工判断，将统计时间和误工标准时间对比，大于标准时间则为误工，比较块输出1为误工，输出0为正常。
设备启停判断模块和比较模块计算出来的误工状态信号采用变化存储的方式，数据发生变化则带时标存储于ORACLE商用数据库中。变化存储可以减少对ORACLE存储空间的消耗，且便于客户端的统计。
如图3所示，设备启停判断模块FB_DeviceOnOff，输入：设备已启动(开关量信号)、设备已停止(开关量信号)、设备电流(模拟量信号)、设备工频运行(开关量)；参数：设备启动电流限值，计算时间死区，设备空载电流限值；输出：设备状态。根据输入电流的大小，计算死区时间，判断设备处于停机、空转、运行状态。对于烧结工序、轧钢工序、高炉工序，该模块即可完成误工逻辑判断。模块输出：正常运行，输出6，空载运行输出：1，停机输出：0。0和1状态均为误工状态。
时间统计功能模块FB_Statistic_Digtal，输入：待统计的开关量信号、复位信号、允许信号；参数：统计模式、复位时的初始值。输出：时间长度、前一次统计结果。时间统计功能模块主要用来统计炼钢转炉各状态持续的时间，状态标识由0变为1时开始统计，1变为0时停止统计并保持，得到各状态的持续时间长度，与标准的时间进行比较即可得到误工状态。
比较模块FB_Compare_Equal，主要是比较两个输入参数的大小关系，比较结果输出开关量信号。用以时间炼钢转炉误工判断，将统计时间和误工标准时间对比，大于标准时间则为误工，比较块输出1为误工，输出0为正常。
本发明的有益效果是：
第一、本发明提出了钢铁企业生产误工管理的概念，对提高钢铁企业的生产效率，减少误工损失都具有积极作用。
第二、本发明提出的钢铁生产误工管理方法，可以根据需要的误工管理逻辑来实现误工判断，对象可以是设备、工序、人员等，较为灵活且扩展性强。
第三、本发明支持手动录入误工原因，自动生成误工报表、实时画面显示功能，既能及时发现误工，也能事后排查误工原因，为经营管理带来方便。
第四、本发明提出的钢铁生产误工管理方法，科学有效，实现对关键工序的误工情况进行实时监视和判断，并及时提醒运行人员和管理人员，降低误工为钢铁企业带来的损失，提高生产效率。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或者等效流程变换，或者直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (3)
1.一种钢铁生产误工管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、结合工艺原理，采用理论推导和运行经验统计的方式，建立各关键工序的误工模型，并根据误工模型确定误工指标；
步骤2、采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据；
步骤3、根据误工模型和误工指标对采集的生产实时数据进行误工状态判断，当出现误工状态时，计算出误工状态信号，并统计误工时间；
步骤4、存储误工信号、误工开始时间、误工结束时间、误工总时长、误工原因；
步骤5、实时展示误工状态及误工原因，并生成误工管理报表；
关键工序包括：烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序；
步骤5中，通过WEB客户端和/或手机APP实时展示误工状态及误工原因；
步骤2中：
烧结工序的生产实时数据包括烧结机头轮电机的实时电流；
炼铁工序的生产实时数据包括高炉冷风压力；
炼钢工序的生产实时数据包括加废钢状态位、兑铁状态位、吹炼状态位、拉碳状态位、等成分状态位、出钢状态位、溅渣状态位和倒渣状态位；
轧钢工序的生产实时数据包括轧机实时运行电流；
采集钢铁生产过程中关键工序的生产实时数据后，进行数据的滤波和数据有限性检查，保存有效数据；
烧结工序选取烧结机电流作为烧结工序误工指标，其误工模型的判断条件为：
Is＞Ismin (1)
式中，Is：烧结机头轮电机的实时电流，Ismin，烧结机头轮电机的启动电流；炼铁工序选取高炉冷风压力作为炼铁工序误工指标，其误工模型的判断条件为：
式中，p0：冷风压力；pqf：全风压力限值；pmf：慢风压力限值。
2.根据权利要求1所述的一种钢铁生产误工管理方法，其特征在于，炼钢工序选取转炉各状态持续时间作为误工指标，其误工模型的判断条件为：
Tj＞Tjmax (3)
式中，Tj：j＝1～8代表转炉各状态持续的时间：T1代表转炉加废钢持续的时间，T2代表转炉兑铁持续的时间，T3代表转炉吹炼持续的时间，T4代表转炉拉碳持续的时间，T5代表转炉等成分持续的时间，T6代表转炉出钢持续的时间，T7代表转炉溅渣持续的时间，T8代表转炉倒渣；Tjmax：j＝1～8代表每个状态对应的标准时间。
3.根据权利要求1所述的一种钢铁生产误工管理方法，其特征在于，轧钢工序选取轧机的运行电流作为误工指标，其误工模型的判断条件为：
式中，I0：轧机实时运行电流，Ikz：轧机空载电流限值，Itj：轧机停机电流限值。
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