本文为“2024年度中国智能制造最佳应用实践奖”参评案例。本次活动将评选出2024年度，为中国智能制造领域带来突出效益的最佳实践工程，全面介绍企业推进智能制造的步骤、重点与难点、获得效益等，分享建设过程中的经验，供广大制造业行业企业学习供鉴。
一、企业简介
大冶特殊钢有限公司（简称“大冶特钢”）是全球最大的特钢企业集团中信泰富特钢集团主要成员企业之一，主营业务为各种棒材、无缝钢管和锻材等特殊钢产品生产和销售，主要服务于航天航空、海洋、核电、风电、交通、火电、油气、工程机械、重燃、船舶、石化、高铁等关键领域。
是国家高新技术企业、全国首批两化融合示范企业、全国首批绿色制造示范企业，有18 项产品获得全国冶金产品实物质量金杯奖，11种系列产品评为中国高新技术产品，30 多种系列产品评为省部级高新技术产品，243 项产品通过了国际国内权威机构的认证和著名用户认可，主导及参与制定的国家标准、行业标准 51 项。大冶特钢先后荣获“全国质量奖”、“全国质量标杆”，多项产品荣获国家冶金产品实物质量“金杯奖”、“国家科学技术进步一等奖、二等奖”、“冶金科学技术 奖一等奖”、“国家知识产权优势企业”、“中国航天突出贡献供应商”。
大冶特钢，目前，现有员工5053 人，其中研发人员706 人。近三年，大冶特钢承担国家重点研发计划项目8项、国防军工配套专项项目13项、中国科学院战略性先导科技专项项目等4项，获得省科技进步奖5项、钢铁工业协会科技进步奖5项。
二、企业在智能制造方面的现状
大冶特钢信息化、智能化建设经历了五个阶段：部门单项应用阶段、企业信息化重点建设阶段、综合集成阶段、协同创新阶段、智能制造阶段。自2012年以来，大冶特钢以“数智引领”战略为导向，加速推进公司由传统的生产型企业向智能化制造型企业转变。公司制定了“科学规划、总体布局、全面推进、分步实施、注重实效”的总体要求，致力于构建全球最具竞争力的特钢企业集团。为此，大冶特钢深化新一代信息技术与钢铁制造的融合创新，全面推动企业的信息化、数字化、智能化建设，以支持企业的可持续发展。公司秉承“产供销一体、管控衔接”的理念，围绕客户订单为主线，实现了“业财无缝、产销一体、管控衔接、三流同步”的建设目标。通过整合业务流程，实现了整体业务的一体化运作，从而提升了对全公司业务的管控能力，构建了具有冶钢特色的五级信息化架构体系，实现了信息化从部门单项应用到智能制造的逐步演进。
（1）销售管理：销售产品重点包括钢锭、钢坯、棒材、锻材、钢管等主产品，主要包括客户信息管理、价格管理、合同管理、资源管理、异议管理、销售财务管理、申运管理、成品存货管理、申运单管理、仓库发货管理和出厂单据管理等子模块。倡导以客户为中心，部署“标准+阿尔法”的销售体系，从售前询单、合同下发、产能平衡、合同组织生产到入库发运，产品全生命周期采用集中一贯管理，满足用户个性要求；先后为用户开发了二维码质保书、电子签章质保书、舍弗勒UT报告等，满足战略伙伴等个性化需求。通过厂区智能导航、钢材自助抽单，实现钢材从申运，车辆匹配，汽车到厂自动抬杆，现场扫码排队，扫码装车，自助终端打印再到保卫部扫码确认放行全流程闭环管理，让发运跑出了“加速度”。特点如下：
通过合同预处理，实现合同事前自动校核。
以订单状态为抓手管理和控制订单,全方位整合销售、出厂等子模块提供的信息,确保用户所订的订单能够按期、按质、按量完成。
推行按件管理模式，整个产品管理过程中推行按件管理模式，每个在制品在生产过程中都有唯一的标识来识别。
实现按不同客户资金类型进行核资锁库，加强货款的安全控制。
遵循出厂一贯管理原则，从产品产出后到交付承运单位手中，采用集中一贯的管理模式。
（2）采购管理：采购业务主要采购除大宗，废钢以外的所有物资，包含物料代码管理、供应商管理、计划管理、采购寻源管理、采购执行管理及库存管理等6大子模块，物料代码及供应商信息源于集团，实现按需采购，采购全流程闭环管理管理，从业务部门提报需求计划、置换采购计划、招标、签订采购合同、下发订单、物资到货验收、物资使用与反馈全过程管控。特点如下：
通过计划费用限额控制，企业可以更有效地控制成本，减少浪费，提高生产效率。
通过与集团智慧商城采购平台、集团供应链平台招投标系统联动，获取丰富的供应商资源，支持在线询价、比价、招标等功能，降低采购成本，提高采购效率。
电子采购平台还能实现采购过程的透明化、规范化，减少人为干预和腐败现象的发生。
备件需求自动利库
备件物资库存管理区分事故件、大修、技改等类型管理。
（3）质量管理：质量业务主要涉及对产品检验标准的制定、检验、判定和处置、出具质保书，主要包括产品规范管理、冶金规范管理、合同处理、检化验管理、质量判定管理、质保书管理、失效分析管理等6大模块。倡导质量一贯制管理，构建产品规范+冶金规范两大标准体系，建立加工方法库+检验方法库+检验转换库三大检验知识库，接收销售合同，依据质量体系要求通过合同处理转换为生产合同，将合同取样要求下发至各MES系统，各MES按需取样，形成检化验试批委托下发至检验化验系统，检化验依托三大检验库进行检验并返回试批实绩，试验判定合同进行工序间流转，生产按工艺路径组织生产，进行探伤、现场硬度等实绩收集并报检，综合判定后指导生产缴库形成质保书。特点如下：
构建产品规范+冶金规范两大标准体系，成为质量一贯制的根本遵循。
搭建立加工方法库+检验方法库+检验转换库三大检验库，构建检验知识体系。
通过信息化手段建立取样反馈机制，试样支持回退，实现试验全程追溯，改变了电话联络传统模式，减少人力成本，助力缩短检验周期。
针对冶金规范维护时无法确定检验组数的现状，建立99组规则基表，在取样前通过修改锭数一键变更检验组数，满足了质量定制化要求。
按同标准、同牌号、同冶金规范、同炉号的规则，免检项目按规则进行取样，以大代小，同炉号不同规格间代样及归并取样，降低工人劳动强度、减少检验成本。
通过实现炼钢工序判定、试批判定、综合判定等“自动三判定”，提高了工作效率。
（4）成本管理：成本管理系统覆盖了全公司主体、辅助单位，包括焦化、炼铁、炼钢、轧钢、锻造、钢管、中棒、扁棒等生产厂的成本归集、产品成本核算、成本报表和半成品收发存管理等。成本管理系统主要包括产副品管理，厂务会计管理、成本核算管理、收发存管理、产品毛利管理和报表管理等子模块。成本管理系统通过实时收集生产实绩及按月收集实际消耗数据（原辅料、制造费用等），结合合理的分摊方式，将各类消耗分摊到各产品上，形成各成本中心及产品的成本，为公司管理部门有效控制成本、绩效考核、成本分析及预测提供依据，应收、应付、生产实绩实时抛帐，业财无缝，物流、信息流、资金流三流同步。特点如下：
成本核算在整体产销和整体业务管理信息化的前提下，自动收集，累计生产活动的原始成本交易实绩，在各种业务过程（在采购、生产、销售等）自动化的基础上实现，与财务系统接口联动实现业财无缝，确保数据资产的及时性、准确性及完整性，助力物流、信息流、资金流三流同步。
实行一级成本核算，核算维度为钢种+集团大类+产副品代码+工艺路径，成本核算维度更细。
在成本数量高质量前提下，成本核算时长仅1个小时，缩短了成本核算周期。
（5）设备管理：设备管理主要包括基准管理、点检管理、状态管理、检修管理、项目管理、合同管理、机旁管理等7大子模块，构建了设备档案、点检标准、检修标准、四定目录、设备树知识库；按需生成点检计划组织点检，发现故障，形成设备故障库；根据检修标准组织检修并实现维修工作的流程化、标准化；对设备大修及技改合同和项目进行管理。特点如下：
机旁备件存放位置接近生产现场，便于快速取用；数量有限，需根据生产需求进行合理配置；种类多样，涵盖各类设备的备件。
统一制定了设备编码体系规范，结合检修标准，形成检修项目建议，提高了检修的针对性和准确性。
（6）生产管理：生产管理遵循‘按合同组织生产，提高合同完成率，增强计划执行有效性’的理念，通过自动化和信息化的融合实施管控一体，从而实现管理自动化、机构扁平化、合理资源配置的目的。生产管理包括合同计划、组炉组批、转用充当、合同缴库、合同跟踪等功能，管理自合同释放生产到合同生产结案整个生产的合同生命周期内，合同的生产组织、调度、申请、跟踪管理等活动。在合同计划确定后，生产指挥中心根据炼钢欠量、断面、单炉重、内部钢种等信息进行组炉组浇。编排各工序作业计划并下发各分厂组织生产，收集产出实绩，然后进入下阶段的计划与实绩的生产闭环，直至所有生产结束，经计量、检化验判定、包装、合同缴库，然后进行出厂计划编制、发货。特点如下：
以按合同组织生产作为管理理念，实现从合同签约、生产、交货到结算的一贯合同管理；
以统一的一级计划管理模式为手段，提高计划编制的科学性与准确性；
以物料跟踪为基础，有效进行生产实绩与库存信息相关数据采集，而增强计划执行的控制能力；
系统设计多套生产组合方案，在炼钢前支持坯型切换、制造命令号切换、制程切换；
钢管集中优化提料，对钢管合同进行归并提料，减少坯料浪费，提高生产组织效率。
自2018年以来，大冶特钢应用大数据、5G、模型算法、机器人等技术，推进智能制造发展步伐，以打基础、建平台、强应用、树标杆为目标，加快“业务数字化、产线智能化”，助力公司高质量发展。打造了焦化、炼铁、460钢管厂、170钢管热处理4条智能产线，建设研发、能源、设备检测3个业务数据中心，探索1个人工智能平台应用（废钢判级），机器人/智能装备120台套，机器人应用密度 193台套/万人，生产设备数字化率提升至90.3%，关键工序数控化率提升至89%，5G应用场景达到12个，AI模型数量达到117个，覆盖主要业务场景87%，工业大数据达到26万个点位。
三、参评智能制造项目详细情况介绍
1、项目背景介绍
钢管热处理数字孪生工厂项目运用AI技术、5G通讯、数字孪生、模型应用等先进技术，以全流程生产管控，全要素质量管理，精细化能源为依托，形成“四线两区一室”布局，对产品全流程过程数据统一进行关联、管理和应用，贯通上下游工序信息，消除各工序间的信息孤岛，实现生产过程中的多业务协同，打破业务之间的运营管理边界，构建热处理生产线精益管控新模式。
随着“中国制造2025”国家战略规划的制定和实施，智能制造已经成为新时期我国经济发展面临的重大课题。大冶特钢作为中国钢管制造业的领军企业，面临着来自国内外市场的双重挑战。一方面，客户对钢管热处理后的质量要求日趋严格，另一方面，企业内部现有的多条产线分布于多个区域，横跨不同的作业区域，单机设备众多且离线作业频繁，导致生产管理难度大幅增加。同时，MES系统与一级自动化、物料信息的不匹配导致基础数据收集困难，生产、质量、能源等关键数据形成了明显的“孤岛”，严重制约了企业的精细化管理和决策效率。为此，大冶特钢提出了钢管热处理数字孪生工厂项目，旨在通过技术创新和管理改革，解决现有问题，提升产品质量，降低能耗，提高生产效率，从而更好地适应市场变化和行业发展趋势。
集团及公司智能制造十四五规划总体要求，大冶特钢着力打造钢管热处理智能制造示范产线。项目包含智能装备应用、集控自动化建设及大数据平台应用等内容，将钢管热处理厂4条产线深度整合，打破工种与管理边界，推动生产操维方式、管理模式以及运营方式的革新，实现关键岗位无人化，一键热处理以及高效扁平化管理等功能，成为全国首条钢管热处理数字孪生工厂。
项目整体实施按“规划先行、任务拆解、全面推进、持续优化”的思路进行，项目建立完善的协作机制和项目管理流程，明确项目组人员的分工与责任，不断优化项目实施方案，确保项目各方及时沟通、密切合作，确保项目按计划顺利进行。
2、项目实施与应用情况详细介绍
大冶特钢热处理产线成立于 2014年 10 月，由 170 热处理线、325 热处理线、460 热处理线、508热处理线共同组成,主体设备包含3台步进式加热炉、1 台步进式正火炉、2 台辊底式回火炉、1 台辊底式退火炉、2 台步进式回火炉、2 台台车炉、3 台六辊矫直机、两台自动硬度检测计，年设计生产能力 30 万吨。主要生产热处理钢管及棒材的调质、正火、正火+回火、退火等产品，广泛应用于石油、化工、汽车、风电、航海等重要领域，产品出口至北美、欧盟、中东、东南亚等国家及地区。
热处理产线作为大冶特钢重要的生产载体, 通过将钢管厂热处理线中控室整合到公司460钢管厂数智中心进行集控，配套三电系统等设施改造，实现钢管厂(轧制+热处理)的一体化操控和智能化决策。通过构建以精准物料跟踪系统和精益生产系统、质量管理系统、能源管理系统、智能模型应用、移动终端应用，实现新产品高效设计、新工艺快速开发，生产过程可视化，设备和产品质量问题追溯透明化，保证产品质量的稳定性，提高劳动生产效率和设备利用率，减少生产成本，保证精准交货时间，提升产线智能化、精益化管理水平，项目以创造一流指标，推动热处理全面智能化改造，保持中厚壁管热处理领先地位。
（1）总体架构与技术路线
钢管热处理数字孪生工厂在纵向层级上包括工业资源层、边缘计算层、数据集成层、应用服务层、数据应用层五个核心层级，架构如图1所示。
图1 钢管热处理数字孪生工厂技术架构图
工业资源层：钢管热处理数字孪生工厂通过边缘计算向下连接170热处理线、325热处理线、460热处理线、508热处理线各生产线的控制系统、大型仪表等，横向连接MES系统、制造管理系统、检化验系统等，实现IT/OT互联，可满足25000点以上的实时数据采集需求；
边缘计算层：边缘计算层是构建钢管热处理数字孪生工厂的数据基础，边缘计算层采用分布式计算技术，保存170热处理线、325热处理线、460热处理线、508热处理线各生产线现场全量数据，并汇总到精益数字化平台；
数据集成层：主要功能是对采集的170热处理、325热处理、460热处理、508热处理数据进行数据预处理，实现以物料为单位的数据汇聚，并根据上层应用功能通过规则引擎进行特征值计算，实现数据再生，并进行分主题数据管理，最后将物料数据、时间数据、再生数据等统一存入数据字典中，便于查询、搜索。
应用服务层： 应用服务为钢管热处理数字孪生工厂提供了基础设施，采用微服务架构模式，包括API网关、消息服务、服务治理、权限管理、监控运维等功能，向外部提供统一的API接口，将采集到的多源异构数据供其他上层应用系统使用。
数据应用层：钢管热处理数字孪生工厂提供自助式开发工具，支撑各应用系统的开发，主要应用系统包括物料跟踪系统、精益生产系统、质量管理系统、能源管理系统、智能模型应用、移动终端应用等，实现钢管热处理数字孪生工厂的最终价值。
（2）硬件与系统建设
钢管热处理数字孪生工厂新建一个数据中心机房，并部署主机服务器系统，通过3台超融合服务器组成超融合架构，服务器通过安装虚拟化管理软件，虚拟出若干服务器为各功能使用，超融合架构确保主机硬件发生故障时虚拟机自动进行切换，实现物理硬件的冗余，同时具备灵活的扩展能力和更为方便的维护管理。
根据钢管热处理数字孪生工厂建设的整体规划，组建虚拟化服务器集群，虚拟化服务器集群的基础架构是以x86-PC服务器为基础，最大限度实现数据中心容量扩展性和数据的可用性。通过虚拟化管理软件，提升集群的运算效能和存储利用空间，通过虚拟化技术将主机服务器底层的硬件虚拟化成资源池，然后利用资源池创建、配置若干虚拟机。
（3）系统集成情况
钢管热处理数字孪生工厂与热处理生产线各工序设备及相关信息化系统实现系统集成：
（1）170热处理线：步进式淬火炉、高压水除鳞、淬火机、风机、冷床、退火炉、矫直机、自动硬度机系统、液压系统、水系统及其他辅助设备；标识、识别设备；
（2）325热处理线：步进式淬火炉、高压水除鳞、淬火机、回火炉、风机、冷床、矫直机、自动硬度计系统、液压系统、水系统及其他辅助设备；标识、识别设备；
（3）460热处理线：步进式淬火炉、高压水除鳞、淬火机、冷床、风机、回火炉、液压系统、水系统及其他辅助设备；标识、识别设备；
（4）508热处理线：步进正火炉、高压水除鳞、水雾冷却系统、冷床、风机、液压系统、水系统及其他辅助设备；标识、识别设备；
（5）离线工序：硬度检测、带锯、电台车炉、燃气台车炉、库区管理等；
（6）主要仪表：自动硬度机、平直度检测仪、全视场测温仪、表检仪等；
（7）系统数据：制造管理系统、钢管MES系统、能源系统、检化验系统、L2系统、视频系统、AI系统等。
（4） 应用场景及数字孪生实现情况
钢管热处理数字孪生工厂应用场景及及数字孪生实现情况如下：
应用场景1：热处理线无人操控，有人值守
实施情况：全面实行DCS向PLC自动化改造和离线设备在线监控，将580张单体操作画面融合成4张以工艺流程为主线产线监控画面，实现一键热处理和自动双支布料功能。应用最新腾讯AI视觉技术，完成9大现场实景的数字化应用，实现单体设备与一级控制的感知互通，有效参与二级物料跟踪，功能预警、异常停机等现场应用，极大提高标准化作业水平。应用5G技术，构建热处理数字工厂多位一体通讯系统，实现语音广播、AI智能语音报警提醒以及无死角通话功能，有效提高作业效益。应用多维信息融合技术，将安全连锁、固定燃气报警、消防报警等信息相互孤立又业务关联的安全3大报警系统，通过集控平台实现安全报警系统精准、及时反馈，实现生产业务与安全管理的深度融合。
图2：钢管热处理集控大厅
应用场景2：物料实时跟踪
实现情况：钢管热处理数字孪生工厂建立物料实时跟踪系统，通过多场景特定融合视觉识别、多类分布式标识及多维度模型跟踪技术，以及过程事件逻辑、异常事件逻辑的原理，实现钢管从淬火炉、退火炉、矫直机、冷床的全流程物料逐支跟踪管理。
图3：物料跟踪展示界面
应用场景3：质量精准追溯
实现情况：钢管热处理数字孪生工厂实施全方位多维度的数据采集，通过端部数据泛化采集IOT通讯网关技术对各生产区域实现多元异构数据实时采集；以物料为对象，通过边缘层数据处理技术进行数据处理、时空变换、精确归集；对采集的数据进行存储集中管理，实现各工序信息的数据贯通，横向关联，纵向一马贯穿，解决数据孤岛的问题，提高对全生命周期数据的利用效率，在此基础上，通过对过程数据判定与评级、过程监控、质量追溯，保证全工序生产过程受控，促进产品质量持续改进，以及工艺质量及标准的管理、质量标准推送式管理等功能。
图4：质量精准追溯曲线
应用场景4：能耗数据监测
实现情况：钢管热处理数字孪生工厂通过端部数据泛化采集IOT通讯网关技术对各生产区域的仪表数据实现多元异构数据实时采集。根据现场仪表能介类型及层级关系，对能源数据集中实时监测，结合生产系统、物料跟踪系统、热工炉跟踪系统，对产品在各工序的过程数据、能源数据做到归档，将各个孤岛数据通过产品维度、时间维度、工艺维度、工序维度将精准归集，数据关联，提高数据的利用率。在此基础上，通过神经网络的仪表测量数据自动校准与补全模型、工序能耗统计模型、环形炉燃耗计算模型、电耗\水耗精准通用模型等，将无形的能耗数据通过多种维度进行统计，可视化。
图5：能耗数据监测界面
应用场景5：精益生产管理
实现情况：钢管热处理数字孪生工厂采用先进的全流程全业务流数据采集技术，结合精益化生产管控方法，自动进行生产过程数据自动采集；结合精准物料跟踪技术及数据处理技术实现智能匹配；自动统计生产节奏、停机原因及时间、换模频次及效率、物料准时到达率、产品质量等，克服常规生产管控中数据采集与匹配的难题。结合实际值与目标值差距，智能化分析异常原因及改善措施，以实现持续改善。
图6：精益生产界面
应用场景6：现场广泛应用智能装备
实现情况：钢管热处理线在 170淬火炉前、460淬火炉前、460 回火炉、508淬火炉前325 淬火炉前工位新增五套端部字符识别系统，实现物料内壁及端面编码识别。在 170 热处理线 3#冷床、460火线冷床、460回火线冷床、508热处理线冷床1#2#退火热处理线收集冷床、3#退火热处理线收集冷床、325 热处理线收集冷床工位新增七套端部激光打标机器人系统，激光标识机器人采用底漆+激光打标方式，系统配备涂料供应系统，实现钢材外壁、内壁及端面激光打标。
图7：贴标机器人应用
应用场景7：数字燃烧控制模型应用
实现情况：针这4条热处理线的淬火炉和正火炉进行数字燃烧改造，对仪表设备、数学模型、控制程序、信息系统等方面进行升级改造，解决热处理过程中缺乏钢温数据、工艺参数人工设定、氧化烧损高、表面质量差、吨钢能耗高等工艺难题，实现热处理炉自动切换工艺、自动向L1级 PLC下达工艺设定和控制参数、优化燃烧、精准控温、产能优化等功能，完成低能耗、高精度、智能化的建设目标，为热处理炉远程集控和数字化工艺管理提供良好的技术基础。主要工作内容包括:改善氧化烧损控制水平:通过技术诊断、数据分析和控制程序优化，协助业主进行比例阀参数调整，优化改进控制程序，并将残氧和空气流量数据纳入控制系统参与调节，提高空燃比和残氧气氛的控制精度。新增热处理炉数学模型:为每座淬火/正火炉开发一套数学模型系统，跟踪计算炉内每支热处理材的温度分布和升温曲线，智能预报热处理材的实际加热时间、保温时间等关键工艺参数，评估实际工艺数据与标准工艺数据的吻合程度。热处理工艺模拟计算模型:建立一套淬火/正火热处理工艺模拟计算模型，为新产品提供关键工艺参数的寻优和验证功能。升级装出钢控制系统:通过物料跟踪系统和工艺管理系统数据，自动设定品规切换时的空步长度，自动锁定和解锁装钢动作指令，自动设定步进和出钢节奏。
图8：数字燃烧控制模型
应用场景8：水淬冷却控制模型应用
实现情况：钢管在水淬时，喷水流量和速度决定钢管的冷却速度，影响火组织的生成质量旋转速度影响钢管各部位的温度均匀性，决定淬火应力和变形量等缺陷。在物料跟踪的基础上，跟踪计算每一根钢管在水淬过程中的温度变化曲线，同时分析特征时间和特征温度等关键工艺参数。由于钢管壁厚尺寸相对外径和长度非常小，而喷水冷却速度较快，因此在传热学上可忽略壁厚方向的导热，主要考虑周向和长度方向传热，从而计算水淬过程中的温度应力，指导喷水流量、旋转速度等工艺参数的设定。
图9：水淬冷却控制模型
应用场景9：热矫直过程模型应用
实现情况：在生产过程中，由于冷却过程中温度不均、材料性能不均以及运输过程中放置不当等多种原因导致钢管产生弯曲、偏移和内倾等各种缺陷形式，甚至是它们的组合形式。如果这些缺陷(包括平直度和残余应力)得不到改善，成品的质量难以保证。矫直是热处理生产线上消除型材这些缺陷最主要的精确矫正工艺，对钢管最终的质量和精度(残余应力与平直度等)起着至关重要的作用。通过物料跟踪系统获取钢管号、规格和钢种等数据，通过模型计算或专家系统对矫直机进行矫直参数设定。矫直后通过平直度检测仪和表检测设备的检测数据进行反馈学习记录，从而对矫直参数进行不断修正。同时通过平直度检测仪、外表面检测设备等质量检测机构的反馈，自动调整矫直机参数，实现钢管的残余应力、平直度的准确控制，提高钢管矫后的产品质量。
图10：热矫直过程模型应用
应用场景10：热处理材表面缺陷可视化
实现情况：热处理产线缺乏表检等设备，无法在线指导生产提升质量，也难以利用缺陷大小和准确位置信息对其后续评估和修正做出指导，在火后、矫直后等工序容易产生批量的粘钢、表面烧损、刮伤或裂纹等缺陷，需要人工停机检查。在170淬火炉淬火机后、508正火炉炉外道、1#矫直机出口增加3套表检系统，包括图像数据采集端、数据处理端、HMI终端、冷却端、防护设备等组成。全方位检测钢管的外表面，不留死角，准确检测出缺陷并识别出是何种缺陷，并且不受红钢干扰。完全代替人工，并提高检测精度及效率。
图11：热处理在线表面检测系统
应用场景11：多项原创性工业机器人应用，实现关键岗位无人化管理。
实现情况：行业首套全智能淬火喷筒管理、钢管内表面智能检测等机器人投入使用，实现淬火喷筒装配、拆卸、搬运、库管、内壁检测等一体化全智能管理，实现淬火过程工装更换的标准化作业，极大降低了员工劳动强度和安全风险。
图12：智能换喷筒机器人
实现情况：通过手机、平板等移动端设备，对工厂各个流程的数据进行管理。集成钢管热处理产线工序、设备、运转流程等数据，提供生产、设备、检验、能耗及库区等可视化管理，同时可供需对接各类应用，为企业打造一个集管理、分析、控制、决策于一体的制造协同管理平台。
图13：移动端界面
应用场景13：3D数字孪生系统
实现情况：根据厂区生产线布置及热处理生产线设备与车间建筑二维图纸分别建立三维模型，并根据生产现场设备照片与视频，制作设备与建筑外观特征材质，外观材质应用于三维模型表面，最终获得设备与建筑的数字化3D模型。以四条热处理线工艺生产流程为基础，建立孪生工厂虚拟生产过程，实现设备运动状态模拟，物料运动状态模拟，流体运动状态模拟，加热场及火焰状态模拟等。将热处理线生产、质量、设备、能源、燃烧控制、水淬冷却、矫直、性能预测、预警报警等生产过程较为关注的信息，通过数据分析与可视化手段进行表达，在综合管控及生产管控画面中进行集中体现，使各类信息一目了然的提供给生产、管控人员，更加高效地传递实时生产信息，实现可视化、透明化、高效化生产管控。
图14：热处理数字孪生
（1）直接经济效益：钢管热处理数字孪生工厂提升了热处理产线生产管控效率，年化经济效益约为2935万元。
（2）隐形效益：大冶特钢钢管热处理精益数字化项目是在企业智能化改造和应用之后的新型管理模式和组织形态，是先进信息技术、工业技术和管理技术的深度融合。通过数智化与精益化革新实践，以自动化控制为基础、以视频监控为辅助、以信息化数据应用为引擎，以精益生产为出发点，建设成为生产集中、操作集中、管理集中、数据集中等一体的智控中心，提升生产智能化控制水平，降低生产成本，提升操作效率，减少中间环节，提高生产高效化、数据准确化、管理可控化、数据共享化，不断提升智能化水平，提升作业环境，实现精益生产。 通过该项目的实施，可提升产线的智能化水平，打造热处理智能化模范产线。
（3）该项目荣获2024年湖北省十大“数字孪生工厂”荣誉。
图15：荣誉公示截图
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