TWI829600B - 一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法 - Google Patents
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Abstract
一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，包括：在一產線的各
區設備的一區域電腦收集一製程數據；將該製程數據傳送到一主電腦以統一資料格式並且結合一小鋼胚軋序(Billet ID)以及儲存在該主電腦的一資料庫中的一製程記錄；以及將統一資料格式後的該製程數據完整上傳到一雲端資料庫。藉此建置一個可追蹤實際鋼材長度與製程參數互相對應的鋼胚軋序追蹤功能(Billet ID Tracking)，能準確記錄每一鋼胚從頭到尾的軋延製程數據。主要利用數台電腦伺服器作為製程數據擷取用的通訊媒介，建置轉傳設備數據的傳輸路徑以方便垂直整合所有的生產資料。
Description
本發明係為一種製程數據擷取方法。特別是指一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法。
調查國內外鋼鐵廠AI人工智慧結合物聯網(Internet of Things，AIoT)的大數據平台的應用實例得知，在產線設備上安裝各種數位感測器輔助記錄製程、機器運轉及生產實況，列舉實例如下。
本案發明人專利著作「條鋼工廠製程數據整合系統與方法(申請號111135624)」利用製程數據擷取用主電腦PDA(Process Data Acquisition)強大的PC-based軟體自動擷取與記錄不同製程區域的設備數據，完整如實收錄條線生產線設備的控制參數。
以AI在線監控設備生產狀態的實績為例，日本製鐵公司已於2021年發表軋鋼工廠在線監控設備運行狀態與軋延品質回饋的應用技術，根據製程設置的物理感測器收集軋速、電流、溫度、壓力、控制訊號等AI分析設備運轉行為並且將最佳生產參數模組化。
然而，上述前例仍然缺少串聯上下游垂直整合的鋼材&軋序追蹤功能，無法將所有的製程資訊綁定一個獨立唯一的小鋼胚軋序ID，不容易明確分割每一支小鋼胚軋延起迄期間內的所有生產資料。
本案申請人W42條鋼工廠軋延產線已於2022年導入一套用於管理製程數據資料庫的克拉系統(CARAT，Computer-Aided Rolling Analysis and quality control Tool)，並且可使用單一盤元軋序支號(Coil ID)查詢到完整軋延過程Level 1~3所有產線的生產記錄，但是仍然缺少鋼材頭尾端通過軋延設備時機的定位追蹤功能，如何有效發展鋼胚以及軋序追蹤功能(Billet & ID Tracking)並記錄鋼胚軋延起迄過程的數據，對於管理者來說精確掌握生產狀態是一個十分重要的課題，完整的製程數據有助於不良條線盤元的製程異常解析。
由於條鋼工廠的軋延設備控制參數繁多且複雜，軋製過程的生產資訊包含了軋延設備運行參數、溫度及冷卻調控參數、鋼材尺寸量測值以及表面缺陷檢驗數據，對於不同廠家設備互相搭配組合的條鋼生產線而言，難以整合製程條件並將生產資訊系統化整理、儲存以及大數據應用。列舉數據擷取技術困難點如下。
軋延生產線上分散安裝數台用於量測鋼材尺寸的測徑儀(bar gauge)，其測量數據只能暫存在主機電腦內3個月即會被自動覆蓋存檔，缺乏有效大數據整合的應用方式，想要長期存取數據需要花大錢請原廠技師逐一修改程式。若是遇到尺寸調控不良造成的大批量剔退情況，品管單位、工程師或研究人員針對異常盤元的軋序，難以收集產線的測量資料判別發生缺陷的明確位置。
特別是軋延小尺寸的盤元時(ψ
8mm)，線材在精軋區的完軋速度高達77m/s，不容易如實記錄鋼材從頭到尾完整的軋延歷程，當發生軋壞或設備異常時難以追蹤到製程發生微細變化的歷史軌跡。
請參考圖1，表示條鋼工廠的生產流程圖。條鋼工廠的生產流程(S100’)包括進料(S1’)、加熱(S2’)、軋延(S3’)、盤捲(S4’)、上鉤(S5’)、檢驗(S6’)、包紮(S7’)、稱重(S8’)、倉儲(S9’)以及出貨(S10’)。條線盤元只有在成品精整區才會稱重(S8’：稱重)，若是重量超過客戶訂單的限制重量，必須將整捆盤元運回到檢驗修剪站(100’，參考下列圖2)解捆並修剪掉多餘重量的盤元，返回重工修剪的超重盤元容易造成生產延誤。
請參考圖2，表示條鋼工廠製程配置圖。列舉一個條鋼工廠實務問題，因部分客戶訂單有盤元重量限制，在稱重站110’稱重後超重不符合訂單需求的盤元須返回修剪站100’補剪容易造成生產延誤，目前依據T26規定修剪頭尾端盤元圈數與W424人工判定應修剪的圈數，調整重量符合放行規格，尚還缺乏統一量化的修剪量指標。人工判定修剪圈數的依據仍不夠全面(目前Level 2程控電腦僅根據鋼胚理論重量推測盤元重量不準確)，故希望整合串製程資訊自動預測產出的盤元重量。
目前產線做法是使用程控電腦依據下列簡易公式估算：理論盤元重量=進料鋼胚理論重量-各切刀切除的頭尾端廢料重量-T26固定修剪頭尾端盤元圈數。然而，程控Level 2預估重量與實際重量的差異甚大(大約為70~100kg)，無法提供給後場W424人員作為重量修剪參考，不僅難以掌握應該修剪的盤元圈數，而且還容易造成再次修剪的生產延誤。因此，為了能有效利用
製程數據快速準確預測成品盤元的實際重量，尚還需要開發一個盤元重量預估功能以利提升生產效率。
為了建置條鋼智慧工廠以實現精緻鋼廠目標，必須透過程控網路收集製程資料，讓AloT大數據平台累積足夠的資料量才能夠在機器學習階段發揮作用，進而開發整合生產訊息之智慧功能以利提升產品良率。有鑑於此，本發明在已建立的大數據庫基礎之下，進一步運用鋼胚軋序追蹤機制開發最終成品盤元重量的預測功能。
基於以上原因，本發明的一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，建置一個可追蹤實際鋼材長度與製程參數互相對應的鋼胚軋序追蹤功能(Billet ID Tracking)，能夠準確記錄每一支鋼胚從頭到尾的軋延製程數據。況且，主要利用數台電腦伺服器作為製程數據擷取用的通訊媒介，建置轉傳設備數據的傳輸路徑以方便垂直整合所有的生產資料。
為達上述目的，本發明係提供一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，包括：在一產線的包括一軋延區、一盤捲風冷區、一盤元精整區的設備的一區域電腦收集一製程數據；將該製程數據傳送到一主電腦以統一資料格式並且結合一小鋼胚軋序(Billet ID)以及儲存在該主電腦的一資料庫中的一製程記錄；以及將統一資料格式後的該製程數據完整上傳到一雲端資料庫。
在一些實施例中，採用一製程數據擷取用電腦(PDA，Process Data Acquisition)作為傳送該製程數據的通訊媒介。
在一些實施例中，該製程記錄至少包括：軋速、鋼胚溫度、鋼材尺寸數據、軋機運轉參數以及盤元表面檢驗資料。
在一些實施例中，使用單-鋼胚軋序追蹤功能(Billet ID Tracking)，以連貫追蹤鋼材在製程中的具體位置以及記錄精準的生產軌跡。
在一些實施例中，藉由該製程數據擷取用電腦整合該軋延區、該盤捲風冷區、該盤元精整區的設備的尺寸量測資料、網路封包格式、鋼材位置標籤以及軋延序號，再傳送到該雲端資料庫，以利獲得時間順序具有規律性的該製程數據。
在一些實施例中，該雲端資料庫為一克拉系統(CARAT)。
在一些實施例中，該條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法還包括：軋機運行一資料統計分析圖，運用該鋼胚軋序追蹤功能(ID Tracking)及一種虛擬鋼材定位標籤的作法，繪製軋機運轉時的馬達電流、鋼材軋速/溫度及扭矩負荷的變化曲線，有助得知哪一段鋼材長度位置發生軋機異常狀況。
在一些實施例中，利用鋼胚通過精軋區設備所量測的完軋尺寸截面積，再依據整體長度疊加換算求得盤元預估重量以及超出訂單限重應剪掉的圈數，此項重量預估功能可作為現場人員修剪過重盤元圈數的參考，有助提高訂單合格率。
在一些實施例中，各區設備包括一測徑儀。
在一些實施例中，該鋼胚軋序追蹤功能(ID Tracking)的一取樣頻率為10點/秒。
上文已相當廣泛地概述本揭露之技術特徵及優點，俾使下文之本揭露詳細描述得以獲得較佳瞭解。構成本揭露之申請專利範圍標的之其它技
術特徵及優點將描述於下文。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者應瞭解，可相當容易地利用下文揭示之概念與特定實施例可作為修改或設計其它結構或製程而實現與本揭露相同之目的。本揭露所屬技術領域中具有通常知識者亦應瞭解，這類等效建構無法脫離後附之申請專利範圍所界定之本揭露的精神和範圍。
100:克拉系統資料庫
200:製程數據擷取用電腦
400:原廠通訊架構
410:測徑儀
420:光纖網路
430:電氣櫃
440:電腦
450:LED顯示看板
460:集線器
470:原廠集線器
PA:位置
PB:位置
S100:條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法
S1:步驟
S2:步驟
S3:步驟
100’:修剪站
110’:稱重站
S100’:生產流程
S1’:進料
S2’:加熱
S3’:軋延
S4’:盤捲
S5’:上鉤
S6’:檢驗
S7’:包紮
S8’:稱重
S9’:倉儲
S10’:出貨
圖1表示條鋼工廠的生產流程圖。
圖2表示條鋼工廠製程配置圖。
圖3表示本發明一些實施例的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法的流程示意圖。
圖4A表示原廠通訊架構示意圖。
圖4B表示根據本發明的一些實施例的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法改良後的網路通訊架構示意圖。
圖5表示本發明在原始數據(Raw Data)妥善處理後繪製成2D截面積圖以及疊加還原鋼材3D立體圖。
圖6表示本發明第一應用實施例的完整對應鋼材長度位置的軋機資料統計分析圖。
圖7表示本發明第二應用實施例的鋼材通過測徑儀的輪廓尺寸測量曲線圖。
以下結合具體情況對本發明的具體實施方式作詳細說明。
圖3表示本發明一些實施例的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法的流程示意圖。請參考圖3，本發明的一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法(S100)，其步驟包括：在一產線的各區(包括一軋延區、一盤捲風冷區、一盤元精整區)的設備的一區域電腦收集一製程數據(步驟S1)；將該製程數據傳送到一主電腦以統一資料格式並且結合一小鋼胚軋序(Billet ID)以及儲存在該主電腦的一資料庫中的一製程記錄(步驟S2)；以及將統一資料格式後的該製程數據完整上傳到一雲端資料庫(步驟S3)。其中，製程記錄至少包括：軋速、鋼胚溫度、軋機運轉參數及盤元表面檢驗資料。在一些實施例中，雲端資料庫為一克拉系統(CARAT)。在一些實施例中，各區設備可包括一測徑儀。
在一些實施例中，採用一製程數據擷取用電腦(PDA，Process Data Acquisition)作為傳送該製程數據的通訊媒介。藉由該製程數據擷取用電腦整合各區設備的尺寸量測資料、網路封包格式、鋼材位置標籤以及軋延序號，再傳送到該雲端資料庫，以利獲得時間順序具有規律性的該製程數據。較佳者，在一些實施例中，使用單-鋼胚軋序追蹤功能(Billet ID Tracking)，以連貫追蹤鋼材在製程中的具體位置以及記錄精準的生產軌跡。
根據上述的方法，本實施例的實際作法包括：(1)收集上下游生產設備的運行實況，達到垂直整合串接製程資料的效果是本發明主要目的，為了要建立品質缺陷與異常生產參數的相關性，所有上下游的製程資料都會綁定獨立的軋序(Coil ID)與生產時間，從上游加熱爐、粗中精軋延製程、盤捲機及冷卻輸送帶，到下游盤元品質檢驗與包紮的精整過程都使用單一軋序追蹤(ID
Tracking)鋼材經歷軋延變形的實況；以及(2)藉由前述所提出的鋼材追蹤機制，在整支鋼材通過盤捲機成形之前即可提早預知盤元盤捲後的總重量。
本案使用分層式資料傳輸架構將上下游生產製程數據串聯上傳到克拉系統，內容包含Level 1的設備量測數據、Level 2的程控電腦資訊以及Level 3的製程生產資訊，其中以各廠牌專屬設備的儲存資料最難擷取上傳到克拉雲端資料庫，因此，需要用自創的數據擷取方式結合鋼胚軋序(Billet ID)，並賦予該生產資料明確單一的可辨識標籤。
以測徑儀(Bar Gauge)為實施例，原廠設計測徑儀的鋼材量測數據先回饋到PLC電控箱後再傳送現場端電腦(Client PC)與LED看板顯示尺寸數值，由於是單一封閉式傳輸網路，若需要從本機電腦傳送資料必須依靠原廠修改程式設定，但是這樣不僅會增加額外建置數據庫費用，也會因為沒有結合指定的軋序ID導致不容易區分前後一筆資料的時間順序與所對應的數據。利用一量測設備回傳的鋼材尺寸量測值，並且結合虛擬鋼材定位標籤作法可繪製鋼材頭端到尾端通過測徑儀時的尺寸變化折線圖，該尺寸變化折線圖上任何位置的鋼材長度定位標籤都有對應該測量點的2D截面積曲線，可從頭到尾完整記錄鋼材直徑尺寸的變化情況。
本發明使用製程數據擷取用電腦(PDA，Process Data Acquisition)作為測徑儀與LED顯示看板的通訊媒介，額外增加網路卡及集線器(Hub)建置轉送尺寸數據的路徑，並重新修正網路架構與集線器連接方式。請參考圖4A，表示原廠通訊架構示意圖。原廠通訊架構400的預設模式是將測徑儀410的量測數據透過光纖網路420傳回PLC電氣櫃430的伺服器(Server)，再把尺寸資料傳送到現場的電腦(Client PC)440與LED顯示看板450。
請對應參考圖4B，表示根據本發明的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法改良後的網路通訊架構示意圖。新增的多個集線器(Hub)460接收到來自電氣櫃430的伺服器(Server)的測徑儀410的數據之後，同時傳給原廠集線器(Hub)470以及製程數據擷取用電腦(PDA)200的伺服器(Server)，原廠集線器(Hub)470則直接將尺寸數值傳送到LED顯示看板450；藉由製程數據擷取用電腦(PDA)200整合通訊封包格式、貼上鋼材位置標籤以及賦予軋延序號，再傳送到克拉系統資料庫100與Level 2程控電腦(圖未示)。
本案做法不僅節省請原廠技術服務的高額費用，還能把零散的量測數據標籤化，給予可提供資料存取、查詢、追蹤以及應用的ID辨識數位標籤。對於原始數據(Raw Data)妥善處理後可繪製成2D截面積圖以及疊加還原鋼材3D立體圖(將量測數值標註空間座標(X，Y)，共計37個量測點連貫繪製成一個封閉圖形，如圖5左邊圖例所示)，對於檢測外觀缺陷(例如直徑不合、圓度不合…等)等機器視覺應用都有其大幫助。
本發明以申請人的條鋼二場克拉系統資料庫作為進階智慧功能的開發基礎，將全場產線設備數據(Phase A軋延區、Rod Outlet線材產線、Phase B條鋼產線)、程控電腦Level 1~3以及後場盤元檢驗站與精整區的資料利用軋序追蹤功能(ID Tracking)串接數據(取樣頻率為10點/秒)，類別包含如：(1)HI~V18粗/中/預精軋機、NTM/RSM精軋機、Laying Head盤捲機…等設備資料；(2)Level 1 & 2數據；(3)盤元包紮機及表面檢驗缺陷資料。此外，由於每筆數據上傳到克拉系統資料庫100前都會綁定一個特定軋序(Billet ID)，方便回溯追查小鋼胚在軋延過程之內異常可能原因與產品缺陷的相關性，以利建立品質診斷推估模型。
本發明的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法S100有2個應用實施例，分別如下所述(適用全條線工場)。
本發明的第一個應用實施例即為軋機資料統計分析圖。本發明的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法S100還包括軋機運行一資料統計分析圖，運用該鋼胚軋序追蹤功能(ID Tracking)及一種虛擬鋼材定位標籤的作法，繪製軋機運轉時的馬達電流、鋼材軋速/溫度及扭矩負荷的變化曲線，有助得知哪一段鋼材長度位置發生軋機異常狀況。
為了瞭解異常軋序發生軋壞、扭轉、上蹺、下垂、打滑等異常情況，本發明使用軋序追蹤功能(ID Tracking)以及虛擬鋼材定位標籤的作法，將整支鋼胚每個長度的量測值(取樣頻率為10點/秒)如實收集至資料庫100。以鋼材頭端進入輥槽時的瞬間電流變化峰值作為數據擷取起始點，以鋼材末端離開輥槽時的瞬間下降值作為結束點，並且將起迄取樣點連續繪製成軋機運轉的馬達電流、鋼材軋速/溫度及扭矩負荷的變化曲線，用於分析鋼材被軋延過程的行為。
請參考圖6，表示本發明完整對應鋼材長度位置的軋機資料統計分析圖。從圖6可明瞭鋼材通過軋機前後的設備狀態，有助得知在哪一段鋼材長度位置曾經發生的軋延狀況，可提前獲知設備故障前的預兆避免繼續軋出不良品。舉例來說，在位置PA處，係表示鋼材頭端咬入軋機後所出現峰值變化；在位置PB處，係表示軋延結束後軋輥扭矩負荷及電流瞬間降低。
本發明的第二個應用實施例即為盤元重量預測功能。根據前述所揭露的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法S100，進一步應用開發最終盤元的重量預測功能。以本申請人的條鋼二場為例，鋼材到達盤捲機(Laying
Head)捲成圓形線圈之前會先通過完軋尺寸的測徑儀，由於Level1回傳的鋼材尺寸量測值通常是兩個維度的數據(例如圖7所示，由6個量測軸(每個夾角各30度)偵測37個(x，y)測量點所構成的一個封閉截面積曲線)，鋼材頭端到尾端通過測徑儀時，每條測量點位置的截面積曲線都有對應的鋼材長度定位標籤，所以可從頭到尾完整記錄鋼材尺寸變化情況。
然而，鋼材行進時會不停振動，量測繪製的截面積曲線並不會保持均勻不變，為了疊加每一段量測截面積估算趨近真實的鋼材體積，使用牛頓-柯特斯公式(Newton-Cotes formulas)計算數值梯度積分。
註：尺寸量測取樣頻率越高，得到的預測重量越準確。
公式(1)中的f(x)是截面積近似函數，從封閉曲線起點a到終點b積分算出截面積後，乘以鋼材總長度△L以及一般鋼種密度ρ(=7.85g/cm3)即可得到預估的盤元重量W。得到的預估重量有助提前判斷產出的盤元是否符合訂單的重量限制，在盤元運送到修剪站前即可先得知超重的盤元應該須修剪的多餘圈數(以鋼材長度與單圈重量可換算應修剪圈數)，以利提升訂單合格率。
綜上所述，本發明的條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法S100包括下列優點。
採用製程數據擷取用電腦(PDA)作為傳輸生產設備數據的通訊媒介，在不影響原廠設備保持正當運作的情況下，成功建立「設備-PDA-Level 2程控電腦(克拉系統資料庫)」的傳輸路徑，不必再花高額費用委託設備原廠修改數據存取的封包程式，即可擷取出珍貴的製程數據。
從上游加熱爐、粗中精軋延製程、盤捲機以及冷卻輸送帶，到下游盤元品質檢驗與包紮的精整過程，都使用單一鋼胚軋序追蹤功能(Billet ID Tracking)，可連貫追蹤鋼材在製程中的具體位置並記錄精準生產軌跡(取樣頻率10點/秒)。
利用鋼胚追蹤技術取得鋼材盤捲成形前的整體長度及尺寸，可換算求得盤元預估重量，有助提前判斷產出的盤元是否符合訂單的重量限制，在盤元運送至檢驗修剪站時，可提示人員應修剪多餘重量的圈數，有助於提升生產效率。
S100:條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法
S1:步驟
S2:步驟
S3:步驟
Claims (8)
- 一種條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，包括：在一產線的包括一軋延區、一盤捲風冷區、一盤元精整區的設備的一區域電腦收集一製程數據；將該製程數據傳送到一主電腦以統一資料格式並且結合一小鋼胚軋序(Billet ID)以及儲存在該主電腦的一資料庫中的一製程記錄；其中，採用一製程數據擷取用電腦(PDA，Process Data Acquisition)作為傳送該製程數據的通訊媒介；以及將統一資料格式後的該製程數據完整上傳到一雲端資料庫；其中，藉由該製程數據擷取用電腦整合該軋延區、該盤捲風冷區、該盤元精整區的設備的尺寸量測資料、網路封包格式、鋼材位置標籤以及軋延序號，再傳送到該雲端資料庫，以利獲得時間順序具有規律性的該製程數據。
- 如請求項1所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，其中，該製程記錄至少包括：軋速、鋼胚溫度、軋機運轉參數及盤元表面檢驗資料。
- 如請求項1所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，還包括：使用單一鋼胚軋序追蹤功能(Billet ID Tracking)，以連貫追蹤鋼材在製程中的具體位置以及記錄精準的生產軌跡。
- 如請求項1所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，其中，該雲端資料庫為一克拉系統(CARAT)。
- 如請求項4所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，還包括：軋機運行一資料統計分析圖，運用該鋼胚軋序追蹤功能(ID Tracking)及一種虛擬鋼材定位標籤的作法，繪製軋機運轉時的馬達電流、鋼材軋速/溫度及扭矩負荷的變化曲線，有助得知哪一段鋼材長度位置發生軋機異常狀況。
- 如請求項1所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，其中，利用鋼胚通過該軋延區、該盤捲風冷區、該盤元精整區的設備所量測的在一封閉曲線上的37個連續測量點座標的一完軋尺寸量測值而繪製一鋼材2D截面積及疊加成一3D立體圖，再依據整體長度以及一般鋼種密度ρ(=7.85g/cm3)換算求得盤元預估重量以及超出訂單限重應剪掉的圈數，此項重量預估功能作為現場人員修剪過重盤元圈數的參考，有助提高訂單合格率。
- 如請求項6所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，其中，各區設備包括一測徑儀或其它可量測鋼材外形尺寸之設備；利用一量測設備回傳的鋼材尺寸量測值，並且結合虛擬鋼材定位標籤作法可繪製鋼材頭端到尾端通過測徑儀時的尺寸變化折線圖，該尺寸變化折線圖上任何位置的鋼材長度定位標籤都有對應該測量點的2D截面積曲線，可從頭到尾完整記錄鋼材直徑尺寸的變化情況。
- 如請求項4所述之條線軋延製程數據擷取之鋼材追蹤應用方法，其中，該鋼胚軋序追蹤功能(ID Tracking)的一取樣頻率為10點/秒。
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