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JFE钢铁推广利用数据科学技术的设备异常预知系

发布日期:2020-02-04 09:58 来源:未知 点击:

  JFE钢铁公司不久前宣布,该公司决定在全公司推广利用数据科学(DS)技术检测预知钢铁厂设备异常的系统“J-dscomTM”,该系统由JFE钢铁开发,并已确认效果。据称,这是业界第一次将利用DS技术的设备异常预知系统应用于生产设备。经确认,在已经采用该系统的部分设备上,由于早期捕捉到异常预兆并通过及时维修而恢复正常状态。该公司希望今后能充分利用该系统,实现钢铁厂设备稳定化,提高生产率。

  在钢铁厂,从原料的卸货、储藏开始,经炼铁、炼钢、轧制等生产工序,到作为最终产品发货为止,一连串的大量设备被安装在广大的区域。由于各设备密切相关,一个设备发生问题就会对生产造成很大影响,因此要求早期检测出设备异常并防止事故的发生。为此,JFE钢铁致力于使用先进的大数据分析等数据科学技术,开发了高水平的设备异常预兆检测技术。

  到目前为止都是当设备出现故障时,构建专门针对该故障的异常检测模型,以防止再次发生类似故障。但随着使用数十年的设备占比增加,意外故障也在增加,仅常规方法已经不足以问题的发生。因此,构建可以做到预测设备异常状况的系统成为需要解决的问题。

  “J-dscomTM” 系统将相对于正常基准值的偏移情况作为异常度形成指标,实现异常的早期发现。钢铁冶炼设备有多种多样的设备和仪表,表示电流、压力、流量、温度、振动等的作业状态的变量非常庞大。因此,该系统通过导入大数据分析,使高效且全面的分析所有设备的庞大数据成为可能。此外,为了实现高效,根据异常度经时变化的大小形成图形,从而便于在生产现场进行浏览。通过对异常度高且容易引起问题的部分采取相应的维修等措施,可以防止故障的发生。此外,由于该系统对偏离正常状态的程度实施管理,因此不仅对于过去经历过的故障有效,而且对于防止意外故障也能发挥效果(图1)。

  从使用该系统进行故障预防的示例可以确认,原来为上升趋势的设备精度状态异常度,经过维修后已经下降。

  该系统已被西日本制铁所(仓敷区)的热轧厂采用并确认了其有效性,因此将逐步在全公司范围内推广到其他钢铁厂及其他生产工序。“J-dscomTM”系统按照三个级别实施,即除上述对设备总体级别的外,还电机、液压系统等单体设备的异常预兆,以及原来使用上下限检查来异常的仪表等,根据设备特征实施适当的,防止设备故障发生,促进提高生产率。

  JFE钢铁公司认为,为了全面提升其在全球钢铁行业的竞争力,对最新数据科学的应用必不可少。在该公司第六个中期经营计划中,作为重点措施之一提出了先进IT技术的应用,以2017年10月份设立的数据科学项目部、2019年4月份新成立的网络物理系统研发部(CPS)为中心,正在推动由管理层主导的综合而系统的工作。

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