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產業技術評析

人工智慧等數位化革命在鋼鐵業的應用
發表日期:2018-08-15
作者:陳建任(金屬中心)
摘要:
智慧化生產的好處包括:提高效率與品質穩定性、增加製造精度與減少缺陷、提高設備利用率與靈活性、加速企業內訊息與知識的溝通等。

全文:

一、前言
 

智慧化生產的好處包括:提高效率與品質穩定性、增加製造精度與減少缺陷、提高設備利用率與靈活性、加速企業內訊息與知識的溝通等。目前人工智慧也已運用在鋼鐵業的生產上,例如:對設備進行預測性震動等特性監控、對可能的故障進行偵測預防、對產品進行全檢,以及利用人工智慧進行製程即時分析與控制等。
 

本文將從主要鋼廠導入數位化技術的案例,說明數位化正在如何改變鋼鐵業的生產,以及數位化技術對鋼鐵業的可能影響。
 

二、智慧化在鋼鐵生產的應用
 

【圖1】為超連結數位化鋼廠的示意圖,藉由感測器的安裝與大數據的分析,數位化鋼廠逐步實現了更迅速、確實的水平整合。
 

圖1 超連結數位化鋼廠

資料來源:Yonsei University, Dr. Dong Joon Min/金屬中心 MII-ITIS研究團隊整理
圖1 超連結數位化鋼廠
 

數位化革命讓預測生產設備何時故障成為可能,過去的被動性維修工作,轉變為可預測與可事先預防的維護。數位化革命也讓須事先安排的生產規劃,轉為即時調適的生產模式。將被動式的工作安全指導準則,轉為主動性工安預防。並讓事後品質管理,轉變為即時在線監視品管。藉由數位化技術,鋼廠也實現與上游供應商、下游客戶更為即時的交易與協同合作。
 

三、主要鋼廠導入數位化技術的案例
 

全球鋼鐵業競爭力名列前茅的韓國POSCO公司,建立了智慧化工廠平台,利用設備相互連接和高速的數據採集,將相關產銷數據組成一個圖譜,應用於生產作業。
 

以扁鋼胚的品質控制為例,利用表面缺陷感測器,蒐集扁鋼胚的表面品質數據,並利用大數據分析與深度學習,建立了扁鋼胚品質的預測模型,用以即時線上監視扁鋼胚的生產。此一預測模型也可運用在虛擬工廠中,對進行員工培訓,利用虛擬實境對培訓者進行操作測驗。此一包含物聯網(IoT)、大數據與深度學習的應用,亦被複製套用到該公司其他應用領域,例如:監測馬達的震動,預測馬達故障之時間點,事先預做更換,避免產線突然停機。
 

日本新日鐵住金公司的鋼鐵生產整合控制系統,則對訂單、生產製程、出貨等過程進行整合,該系統包括:對不同寬度/厚度的鋼材訂單,進行最適化生產排程。不同材質與規格於轉爐/連鑄/熱軋/酸洗/冷軋/鍍鋅/倉儲/海運等產銷間,進行流程最適化規劃,並對鋼板尺寸組合進行最適規劃。
 

日本新日鐵住金公司也將數位化技術運用在高爐的操作可視化技術上,煉鐵製程所使用的高爐,是一個龐大的設備,無法看到爐內高溫鐵礦石、焦炭等原料如何進行反應。但為了穩定的生產操作,掌握高爐內部原料的反應狀況是非常重要的。數位化技術將高爐中數量有限的感測器數據,轉換為2D、3D的可視圖及變化趨勢圖,可協助操作者可以較準確的操作高爐生產製程。相類似的技術亦可運用在加熱爐燃燒室控制,以提高能源的燃燒效率。
 

新日鐵住金公司未來的數位化運用方向包括了:(一)使用智能眼鏡增強現實感,並支援遠端工作、(二)利用可穿戴設備進行觀察或操作以維護工作安全、(三)以超寬頻設備進行工人移動分析、(四)協助現場工作人員使用物聯網解決方案來提高生產力和安全性等。
 

德國Dillinger Hiltte Saarstahl則利用大數據分析的智慧化技術,進行鋼棒生產線的最佳化和控制。該公司藉由複雜的感測器網絡進行品管,包括:蒐集化學成分數據、品質檢驗、視訊流等。希望能在生產過程中即可預測最終產品的品質,避免不必要的停機,提升生產效率。
 

中國大陸的寶武集團亦積極推動智慧化,希望藉由智慧化設備、智慧化連結、智慧化工廠的推動提升效率與品質。例如:以自走車(AGV)搭配機器手臂處理取代人工操作泥漿槍、以自動化爐渣清除機器取代人工作業、以機器手臂取送爐渣等。該公司未來將藉助子公司-寶信軟件公司的協助,提升集團在智慧化生產的實力。
 

四、數位化革命對鋼鐵業的影響
 

數位化革命帶給鋼鐵業的效益可能包括:降低產品開發時間、提高設備的整體使用效率、減少非預期的停機時間、降低能源耗用成本、增加成材率、減少廢品、提高品質、庫存最小化、提升存貨周轉次數、提高工安保障、即時回應系統增加客戶滿意度等。
 

人工智慧正在成為一種數位化技術的新典範,且應用越來越廣。技術的合流,正在引領下一次的產業革命。這一革命性轉變的特點,主要在數據蒐集及其分析,整合無人化機器和系統、人工智慧、雲端運算、人機整合、系統整合、物聯網、大數據、模擬、積層製造(3D列印)等。
 

數位化革命對社會的個體與總體層面,亦產生深遠的影響,例如回應速度加快,以年為單位的回應變成以天為單位,以天為單位變成以分以秒為單位,產銷的節奏越來越快。而數位經濟朝向先進化、高度化轉型,人工智慧預期將取代部分經驗的傳承,未來勞工的貢獻度與成本差異化,將越來越明顯。
 

產業數位化會讓部分職位的工作機會減少,但廠商利潤也會增加,並創造新的投資與就業機會,對智慧製造、無人機器、機器人、精密機械、軟體開發等相關人才需求將增加。如何培養正確技能的人才,以及如何對既有的員工進行再教育與終生學習,是面對產業結構轉型與數位化社會衝擊時,必須審慎因應的挑戰與課題。
 

(本文作者為金屬中心執行產業技術基磐研究與知識服務計畫產業分析師)


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更新日期:2020-04-08

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