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科远智慧——日照钢铁ESP、冷轧原料库无人行车项目
  • 点击数:116     发布时间:2026-01-14 23:01:47
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随着我国钢铁行业进入高质量发展新阶段,生产流程智能化改造已成为提升企业核心竞争力的关键路径。当前钢铁仓储物流领域普遍面临着多重挑战:一方面,传统人工操作模式存在作业效率低下、安全风险突出、库区管理粗放等问题;另一方面,钢铁企业普遍面临招工难、人力成本攀升、作业环境恶劣等现实困境。特别是对于高产量的现代化生产线,传统仓储模式已成为制约生产效率提升的重要瓶颈。
关键词:

1、项目背景

随着我国钢铁行业进入高质量发展新阶段,生产流程智能化改造已成为提升企业核心竞争力的关键路径。当前钢铁仓储物流领域普遍面临着多重挑战:一方面,传统人工操作模式存在作业效率低下、安全风险突出、库区管理粗放等问题;另一方面,钢铁企业普遍面临招工难、人力成本攀升、作业环境恶劣等现实困境。特别是对于高产量的现代化生产线,传统仓储模式已成为制约生产效率提升的重要瓶颈。

在此背景下,日照钢铁积极推进产线智能化升级,对其多座成品库区进行系统性改造。这些库区承担着高节奏生产下钢卷的存储、管理和发运任务,但原有作业模式已难以满足高效率、高精度、高安全性的现代生产要求。传统人工作业不仅制约着产线产能的充分发挥,更在安全管理、质量控制、成本控制等方面存在明显短板。因此,实施大规模、系统化的无人化智能仓储改造已成为企业提升整体运营效率、实现可持续发展迫在眉睫的战略需求。

通过本次智能化改造,项目将构建覆盖多个库区、数十台行车的智能仓储体系,实现从入库、存储到出库的全流程自动化作业,有效解决传统仓储作业中的各类痛点问题,为企业高质量发展提供坚实支撑。

2、项目目标与原则

2.1项目目标

构建覆盖ESP成品库(5个库区,18台行车)和冷轧原料库(5个库区,20台行车)的全流程智能仓储体系,通过行车本体改造及地面设备同步升级,解决人工操作痛点,实现仓储作业 “无人化、智能化”,保障 ESP 产线与冷轧产线的协同高效运转。具体目标如下:

保障安全与降低成本:解决人机交叉作业安全隐患,显著降低人力成本、能源消耗和设备材料损耗。

突破生产与物流瓶颈:解决下线速度快、上料精度高要求等工艺痛点,提升入库、出库、倒垛、装车等全流程作业效率与可靠性。

实现全流程数字化管理:消除钢卷信息跟踪的误差,实现库位精准管理、作业自动调度、数据实时采集与报表自动生成,提升管理透明度与决策水平。


2.2项目原则

实用性原则:所有技术方案必须紧密结合ESP和冷轧的具体生产工艺要求,解决实际生产难题。

创新性原则:聚焦项目难点,突破传统仓储技术瓶颈,应用自主专利防摇技术、3D扫描识别技术及自主知识产权调度模型,打造行业领先的智能仓储解决方案。

安全性原则:确保无人化系统在各种复杂工况下的长期稳定运行,建立完善的安全防护机制。

可持续性原则:构建可扩展、可优化的智能仓储架构,适配未来产线产能提升、产品规格拓展的需求;通过数据沉淀与模型迭代,持续优化调度策略与作业流程,实现仓储效率与管理水平的长期提升。


3、项目实施与应用情况

3.1规划与整体方案:

项目规划对总计10个库区、38台行车进行无人化改造,并同步改造地面鞍座、步进梁等设施以适应智能作业要求。系统架构上,构建了集库区管理系统、设备控制系统及众多数据接口于一体的智能仓储管控平台,实现了从生产下线到成品发运/原料上料的全流程数字化、自动化管控。


3.2项目创新性

耐高温智能夹钳方案:研发耐高温智能夹钳方案,解决接近 600℃钢卷吊运的设备损耗问题,保障恶劣环境下夹钳长期稳定工作;优化行车电气系统的耐高温防护设计,提升设备在高温库区的适应性。

大视域高精度3D扫描识别技术:解决了在复杂环境和快速扫描条件下,钢卷、垛位和卡车载具等的形状识别和高精度坐标测量定位等系列难题。针对雨水表面的鞍座坐标识别的三维扫描系统,通过多重采样滤波技术,对下雨天运输载体携带雨水的场景进行优化和改善,解决了常规三维激光扫描对雨水表面存在测量失败的问题。

欠驱动柔性牵引防摇定位耦合控制器:在欠驱动、大惯性、变绳长、复杂扰动条件下四轴联动,采用输入整形器技术,解决了在变绳长的情况下抑制摇摆效果不好的问题,实现了重物搬运的快速消摆和精准定位,终端摇摆角度小于0.4°。

多车协同调度模型:首创单跨 6 台行车与 4 条产线的协同调度模式,解决同跨多行车联动作业的避让规则、任务分配难题,实现作业优先级动态管理与空闲垛位主动整理,开创国内单跨行车数量最多、产线数量最多的智能调度先例。


3.3实施亮点

专业化改造:无人行车利用生产检修时间改造,实现了5天半时间完成2台行车从吊运备件、拆除盘柜、安装新设备、布置线缆、静态试车、动态试车、交付生产的过程,从未因行车改造对生产造成影响,也未发生任何施工安全事故。

新技术应用:智能仓储应用了自主专利的防摇技术精度高于行业水准,三维联动技术的投用有效提高了吊运效率,快速3D扫描技术节约了每台汽车运输时间,智能夹钳方案保障了在恶劣环境下夹钳长期工作。

智能调度系统:自主知识产权的调度模型在日照钢铁智能仓储项目上效果显著,多车最优调度模型、动态管理作业优先级、空闲主动垛位整理、自动作业任务分配等模块写作,实现了在高效率要求、高产量情形下的生产需求。


3.4应用效果

ESP成品库五个无人库顺利投用,期间经历日照钢铁ESP产线多轮高峰产量的生产,智能仓储运行稳定,持续满足无人运行需求,峰值作业效率与人工相当,持续作业效率优于人工。冷轧原料库则实现了同跨6台无人行车、4条产线的协同无人运行,开创了国内单跨行车数量最多、产线数量最多的智能调度先例,达成持续满足无人运行的水平,效果明显。总体故障率降低70%以上,库区全自动投入率达到98%,减人90%,运行效果良好。


3.5重点与难点问题及解决思路


重点难点

解决思路

ESP库

同跨 3-4 台行车联动作业,避让规则与调度优化难度大

开发多车最优调度模型,设定动态避让优先级,通过实时位置监测与任务分配算法,避免行车冲突;新增空闲主动垛位整理功能,提升库区空间利用率与作业协同效率

钢卷生产速度快(2 分 50 秒 / 卷),慢速链 10 分钟内必须清运

优化行车作业流程,采用三维联动技术提升吊运效率;建立慢速链钢卷优先处理机制,确保下线钢卷及时清运,避免堵塞

钢卷温度高(接近 600℃),夹钳等设备耐高温要求高

研发耐高温智能夹钳,采用特种耐高温材料与防护设计;优化设备冷却系统,提升电气部件的耐高温性能,保障长期稳定运行

非固定鞍座,行车定位精准度要求高

融合激光定位、视觉识别技术,建立双重定位校准体系;通过自主专利防摇技术减少吊运过程中的钢卷偏移,确保定位精度满足要求

冷轧原料库

步进梁鞍座小,钢卷中心线对齐要求高、无倾斜角

采用高精度激光定位 + 视觉识别双重校准,优化行车定位算法;开发钢卷姿态调整功能,确保吊运过程中钢卷姿态稳定,精准落位

产线退料、新计划备料频率高,效率要求高

建立退料 / 备料专项任务通道,动态调整作业优先级;优化行车与步进梁的协同衔接,缩短退料、备料的作业周期

火车钢卷混装,不同库区卸卷信息分割与扫描要求高

开发钢卷信息分区识别系统,通过扫码定位与库区规则匹配实现信息精准分割;优化扫码设备布局,提升混装钢卷的识别效率与准确率

多源头来料、多种运输工具交叉作业,调度挑战大

构建多源来料统一调度平台,整合火车、汽车等运输工具信息;开发动态任务分配算法,根据来料类型、产线需求优先级分配作业资源


4、效益分析

4.1成本支出大幅降低

通过无人化改造,大幅减少库区作业人员需求,优化人员结构,实现一岗多能,有效解决了招工难、岗位老龄化、无人可用的企业痛点,人力成本投入显著降低。

节能降耗:智能设备运行不依赖人工照明,有效节约电力能源消耗,契合节能减排战略。

降低材损:智能夹钳的精准控制与防摇技术的应用,有效减少钢卷夹伤、折边等问题,降低材料损耗,保障钢卷生产吊运质量,产品合格率显著提升。

设备损耗减少:通过高效的智能控制和传感器保护,设备运行更平稳顺滑,相比人工操作,设备磨损大幅降低,延长了设备使用寿命,减少了设备维护与更换成本。


4.2实现库区本质安全

无人化作业模式彻底改变了传统 “人车交叉” 的作业场景,人员意外伤害风险大幅降低。同时,智能系统严格按照标准化规则作业,杜绝了人工操作中的违规行为,设备安全防护机制的完善进一步提升了整体作业的安全性,为企业安全生产筑牢了坚实屏障。


4.3 管理水平持续优化

智能无人天车各环节作业严格遵循统一标准与规则,确保了公司质量管理标准的有效落地执行;所有作业数据均有完整日志和数据留存,作业过程清晰明确,追踪回查准确快捷,实现了仓储管理的透明化、可追溯。

生产数据报表及运输信息由系统自动生成,摆脱了对人工统计的依赖,管理成本显著降低;多系统数据互通实现了生产计划、仓储作业、物流运输的协同联动,提升了企业整体运营管理效率。


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本项目为钢铁智能仓储标杆工程,具有规模大、场景复杂、调度难度高的显著特点,成功解决了传统钢铁物流中人工作业效率低、安全风险高、管理粗放等核心痛点,实现了从单点自动化到全域智能化的系统性跨越,在行业中具有突出的示范价值和推广意义。


项目实施单位科远智慧深耕冶金行业十余年,曾承担国家“工业强基”工程、国家“两机专项”、工信部产业基础再造等数十项国家级、省部级重大科技项目,屡获省部级以上科技进步奖。公司具备扎实的软硬件集成研发能力、成熟的项目管理体系与丰富的工程实施经验,在行车电子防摇控制、三维扫描、测距电缆定位及智能仓储管理等关键技术领域形成自主核心技术体系,为项目的成功实施提供了坚实保障。

 


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