项目背景：

随着“十三五”规划纲要的提出，智能制造已成为当前钢铁行业转型升级、提质增效 的重要着力点。在当前钢铁工业进入新常态形势下，下游用户的多元化、个性化定制需 求突显，同时对产品质量要求也越来越高。然而，冷轧厂生产控制功能复杂，其中产品 质量、生产效率、成本控制、可持续性等因素相互影响，生产组织和质量管理的难度不 断增大，特别是在当今工业大数据、机器学习等信息技术的快速发展，传统手段难以胜 任生产效率、产品质量、成本能耗等方面的精细化管理要求，严重制约了生产线在新常态形势下的经济效益进一步提升。

因此，有必要开发一套冷轧智能化工艺诊断系统，实现生产效率、产品质量和产线 运行状态的数据监控分析自动化和智能化，基于专家知识，利用有限元模拟结合随机森 林、决策树、逻辑回归、神经网络等大数据分析算法，对潜在的生产过程不稳定性因素 进行预警，对提升产品质量和生产效率提出优化指导。以生产效率、产品质量管理和产 线运行状态的数据监控分析自动化和智能化为目标，实现知识经验的快速积累和迭代，是冷轧厂生产质量管理水平转型升级、提质增效的重要着力点。

系统基于大数据平台，首先构建钢卷服务模型，为其它上层应用提供数据服务，同 时有利于系统拓展更多应用，作为智能化应用服务部署平台。上层应用主要包括以下模块：

（1）生产计划审核及排产优化；

（2）酸轧机组轧制打滑及热划伤预测模型；

（3）酸轧机组轧制断带分析模型；

（4）酸轧机组轧辊服役状态预测模型；

（5）酸轧机组轧制跑偏分析模型；

（6）酸轧及连退机组活套、炉内带钢跑偏预测及分析模型；

（7）连退机组带钢打滑预测模型；

（8）连退产品全长性能预测分析模型；

（9）酸轧及连退机组排产优化模型；

（10）产量执行情况 KPI 指数模型；

（11）“热轧-冷轧”全流程产品质量管控。

成熟程度及推广应用情况:

目前处于何种研发阶段：☐研发 ☐小试 ☐中试 ☐小批量生产 ☒产业化；样机：☐

有 ☐无 其他：□如选择“其他” ，请说明：。

推广应用情况：项目目前已经在鞍钢冷轧厂三分的 2130 酸轧机组和 2130 连退机组进行了开发，正在组织最终结题验收，因此该系统处于推广阶段。

期望技术转移成交价格（大概金额）：面议。

技术优势：

北京科技科技大学设计研究院有限公司成立于 1987 年，作为北京科技大学全资组建的技术转移工程推广平台，拥有冶金行业（金属材料工程）专业甲级设计资质，并通过ISO9001 质量管理体系认证、ISO14001 环境管理体系认证、OHSAS18001 职业健康安全管理体系认证，是西门子公司白金级系统集成商及全球解决方案合作伙伴。公司依托北京科技大学，充分发挥材料、冶金、机械、自动化等多学科交叉的优势，以工艺设计、软件开发为核心，结合外部成熟的配套硬件系统集成，为行业内的众多企业提供了完善的软硬件解决方案，拥有众多的冶金行业各类自动化、信息化、控轧控冷等系统成套供货工程业绩。

冷轧领域目前主要的应用业绩如下：

攀钢西昌冷轧高强钢高精度质量控制及模型优化研究（2020-今）

涟钢冷轧产品板形质量控制及高强钢稳顺轧制技术研究（2020-今）

鞍钢冷轧 2130 产线生产工艺模型集成优化及智能分析系统（2019-今） 酒钢酸轧 UCM 轧机高强钢轧制二级系统改进及模型优化（2018-2019）

高品质冷轧及镀锌钢板表面形貌控制及涂装机理研究（2018-2019）

马钢板带产品高精度轧制技术攻关（2017-2018）

马钢 2130 高强钢轧制及轧制稳定性综合解决方案（2016-2017）

柳钢冷轧控制系统消化及改进研究（2017-2018）

涟钢 1720 酸轧线轧机控制模型优化（2017-2018）

马钢宽规格冷轧带钢板形控制及连退机组跑偏预防控制改进研究（2015-2016）

北科大拥有成套冷轧关键技术，并且通过多年的项目实施、积累了丰富的面向冷轧

痛点难点问题的成套解决方案和技术：

（1）酸轧机组数学模型的结构、工艺参数优化及系统优化改进；

（2）高强钢冷轧轧制稳定性关键疑难问题研究及成套解决方案；

（3）酸轧、连退、镀锌机组高强钢焊接及生产稳定性解决方案；

（4）冷连轧高强钢厚度、板形、成材率等质量控制策略优化及改进；

（5）宽幅带钢连退、镀锌生产线跑偏机理及改进研究；

（6）平整/光整机组板形及表面质量控制综合技术等。

并形成了一系列专利、论文、软著等知识产权，通过将这些关键技术和专家经验集 成到冷轧智能化工艺诊断系统，提高冷轧生产线智能化水平，助力我国钢铁智能化的发展。

性能指标：

项目实施以后，拟达到如下指标：

（1）减轻人员劳动强度，效力提升 27%

通过智能诊断系统，减轻操作人员劳动强度，最终通过声光报警可以提示操作人员， 达到预警作用。其次，通过事后分析，代替人工进行事故分析，减轻人工分析数据的繁

杂重复劳动，解放技术人员。

（2）提高生产效率，提升产量 0.05%以上

通过大数据对原料生产计划以及换辊制度、设备参数分析，以及事后故障分析，设 备状态分析，监控生产参数变化趋势等措施，跑偏导致停机或者降速的卷数减少 30%以 上，断带次数降低 30%以上，提高产量 0.05%以上。

（3）通过优化剪切等措施，冷卷成材率提高 0.01%。

（4）提高产品质量，同板差不合格比例、废次降比例均降低 3%。

通过对产品质量进行分析，对各类工艺参数进行优化，以及通过模型分析减少带钢

表面划伤等措施，预计产品表面质量、产品性能合格率提高 3%以上。

市场分析：

拟技术转移的国内各大钢铁企业，具有较高的推广价值及市场前景。 目前正在向攀

钢、马钢、本钢等企业进行积极推广。

成果亮点：

1.  实现联合机组和连退机组断带等缺陷的预警功能，高强钢冲孔断带率下降 33%， 高强钢其它断带比例下降 5% ，跑偏导致停机或降速的卷数相比系统上线前减少 90% ， 成材率提升 0.2% ，创造效益 600 万以上。

2.  通过轧辊磨削制度优化，减少磨削量和减少换辊时间，提高产量 1 万吨，创造效益 400 万以上。

3.  减轻人员劳动强度，效力提升 27%，通过智能管控系统，减轻操作人员劳动强度，最终的是通过声光报警可以提示操作人员，达到预警作用。其次，通过事后分析，代替人工进行事故分析，减轻了人工分析数据的繁杂重复劳动，解放了技术人员。系统应用 1-2 年即可收回成本，并持续创收。

成果相关照片：

联系人：姚老师

电  话：010-62333881 ，13718384597