探讨大数据过程质量控制系统在钢铁生产中的应用

发布时间：2021-03-05 02:45

　　近年来目前大数据已经成为一种重要的资源,不经能够为企业创造营收,还能够为企业节省成本,随着钢铁生产规模不断扩大,对钢铁生产过程质量控制的要求也来越高,因此如果能够有效利用和处理大数据来对钢铁生产进行过程质量控制就能有效提高钢铁生产过程质量控制能力,保证钢铁生产的产能和安全,从而提高钢铁生产的效益。本文对大数据过程质量控制系统在钢铁生产中的应用进行了分析。 

【文章来源】：中国金属通报. 2020,(08)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

钢铁生产流程分析

利用大数据技术构建大数据库有助于不同生产工序之间进行数据和信息交换,从而为钢铁生产流程的判断提供可靠的依据。大数据库的构建包括数据的采集、数据的存储和数据的处理三个方面,在数据采集过程中一般通过物理方法结合网关隔离技术将信息系统与生产系统隔离开,这样一来不仅能够确保控制系统的安全运行,同时也不会对控制系统造成影响。大数据库的构建要实现整个生产工艺和设备运行参数的全覆盖,而且对数据运行速度提出了较高的要求;在数据存储过程中,主要是读取钢铁生产过程的关键参数并做好记录和存储工作,需要存储的数据包括设备检测参数、传感器设备参数、控制设备参数以及具体投料的数据等等,如图2所示。除此之外,产品的批次、产品检验过程以及产品质量特性等参数也要记录存储,确保钢铁生产产品在数据库中能够得到一一对应;在数据处理过程中,要包括对数据计算的启动和停止,接口表和业务表等数据参数的转存,实际生产时间和系统记录时间的对比等等,将匹配之后的数据录入过程质量控制系统大数据库中,从而方便对数据的分析和追溯,除此之外,系统还要具备补录和修正的功能,以便生产技术人员补充和完善数据库。

【参考文献】：
期刊论文
[1]窄窗口控制及大数据在直轧的应用现状与展望[J]. 范越,李胜利,艾新港,苗信成,王刚.  中国冶金. 2018(09)
[2]大数据过程质量控制系统在钢铁生产中的应用[J]. 白瑞国,徐立山,包阔,王福来.  中国冶金. 2018(08)
[3]智能优化控制技术在板带冷却过程的应用及持续创新[J]. 王笑波.  冶金自动化. 2018(03)
[4]大数据背景下中国钢铁生产能源管控路径优化研究[J]. 徐雪松,杨胜杰.  工业技术经济. 2017(01)



本文编号：3064436