浅谈智能制造在有色金属加工行业的发展

龚 燃

(中色科技股份有限公司，河南 洛阳471039)

有色金属加工行业的特点是产品种类繁多、工艺流程多变、物料周转复杂，随着产品加工费的持续走低和行业内同质化竞争，传统的生产方式和管理理念已无法满足行业的发展，通过智能制造实现转型升级是必然选择。目前，我国有色金属加工行业正处于由数量和规模扩张转向质量和效益提升转变的关键期，通过推动智能制造的发展理念，构建全流程自动化生产线，综合集成信息管控平台，实时协同优化的智能生产管理体系，实现绿色化、高效化和智能化发展，进而提升我国有色金属行业的国际竞争力和影响力。

国内大型有色金属加工企业在已经拥有较高水平自动化生产线的基础上，正在决策实施或逐步实施基于MES、ERP系统架构上的智能制造生产线，进而对物料、生产、工艺、质量、设备、产品、工具等进行管控，实现对物流、生产过程、信息跟踪传递的有机结合，提升企业竞争力，打造智能化的有色金属加工厂。

据中国有色金属加工工业协会统计，2021年我国铜加工材综合产量为1990万t，比上年增长4.9%；
铝加工材综合产量为4470万t，比上年增长6.2%。国内近5年铜铝加工材产量见表1。

尽管我国有色金属加工的产能、产量、企业数量均居世界首位，但仍然存在企业盈利能力不强、生产集中度较低、产品同质化竞争、高精尖材料开发能力偏弱、技术创新能力不强等问题。受传统领域经济增长减速，新兴市场尚未形成有效支撑以及国际贸易摩擦、新冠肺炎疫情的影响，有色金属产业发展明显放缓，行业同质化竞争现象日益严重，经营成本不断上涨，经济效益也出现了明显下滑，加工产业面临由高速增长向高质量发展转变的迫切要求。

表1 国内近5年铜铝加工材综合产量(单位：万t)

通过新建、并购、重组、升级改造、异地搬迁等，国内有色金属加工行业的生产集中度和现代化程度在逐步提高，生产企业主要集中在环渤海、长三角、珠三角、东南沿海等地，并形成了以河南、山东、广东为代表的铝加工产业集群和以浙江、安徽、江西为代表的铜加工产业集群。

1.1 有色金属加工企业生产特点

有色金属加工涵盖的工艺流程复杂、产品种类和规格繁多，既有流程型制造的特点，又有离散型制造的特点，但以离散型制造为主。以铜板带加工为例，根据主要生产工艺的类别可分为熔铸工序和压延工序。熔铸工序是将阴极铜与合金元素配比为一定成分比例的金属溶液，然后铸造成一定尺寸规格的铜锭或水平连铸带卷坯，该部分属于典型的流程型制造。压延工序包括热轧、均匀化热处理、铣削、冷粗轧、切边、退火、表面清洗、冷中轧、退火、冷精轧、拉弯矫直、剪切、包装等工序，由于产品的多样化，轧制工艺流程和生产路径也大不相同，属于典型的离散型制造。

有色金属加工企业生产的产品种类多，订单批量小，工艺路线长，具有以下显著特点：(1)生产布局以工艺流程为主线，生产设备按照流程进行配置，各种产品的工艺流程不一样，不同生产区域间的中间品比较多、物料转运复杂。(2)以按订单组织生产的模式为主，加工产品复杂多变及不可预测性导致工艺流程经常变更，计划调度需要考虑优先级、设备能力、均衡生产等方面的因素。(3)有色金属加工企业属于劳动密集型企业，产品质量和生产率很大程度上还依赖于操作工人的技术水平，自动化水平也比较落后，绝大多数企业的自动化停留在二级系统，全车间、全厂的信息化和智能化系统建设不到位。(4)企业的数据采集仍然以手工填表上报为主，部分结合条形码采集等半自动信息采集技术进行工时、设备、物料、质量等信息的采集。这种数据采集方式时间间隔较大，容易受到人为因素的影响，数据的准确性也不够。

1.2 国内有色金属加工企业智能化现状

国内有色金属加工行业的智能化水平整体较低，虽然少数大型企业通过引进先进的生产设备和信息化管理系统，已经具备了实施智能制造的基础条件，但是绝大多数企业采用的生产方式和装备还很落后，还不具备智能化建设或改造的基本要求。

结合智能制造的特点，有色金属加工的智能化发展可以分为三个阶段。一是实现设备和生产线的自动化、连续化生产；
二是实现工厂各相应管理层级之间、设备之间和人员与设备之间的信息共享并辅助简单的生产和管理决策；
三是通过人工智能代替人完成较为复杂的决策工作，实现人员和设备间无差别的信息交互。

目前国内大多数有色金属加工企业的智能化发展介于第一阶段和第二阶段之间，主要是通过自动化集成，将车间各工序周转时间大大缩短，使操作工人显著减少，生产的安全性和可靠性大大提高。另外通过引入一些管理系统，实现物料的追踪和库存的智能管理。

2.1 自动化生产线

主要生产设备的自动化是有色金属加工厂提升生产效率和实现转型升级的基本保障，以最为典型的熔铸生产线为例对生产线的自动化功能进行简单阐述。

熔铸车间的生产人员密集，生产环境较为恶劣，操作危险性较大，设备工序衔接较多，需要预留在制品周转区，车间的天车、扒渣车、叉车和高温设备交互作用，传统的生产方式在效率和安全性上已很难满足更高的要求。同时，相对于其他车间来说，熔铸产品的工序和规格种类又相对简单，因此熔铸车间是有色金属加工行业实施智能化的突破点。

熔铸智能生产线包括：熔铝炉、保温炉、在线处理系统、铸造机、锯切机、均热炉组、自动码垛解垛系统、码垛移运系统、辅助行车定位系统、智能天车、库区穿梭车、监控系统、软件系统等。铸造之前的主要设备，如熔铝炉、保温炉、在线处理系统等一般均由流槽连接，设备直接通过信号连锁，可以实现物料的自动输出。铸造后的自动锯切均热生产线，一般包括铸锭的上料、探伤、锯切、均热、码料、打捆、称重、贴标、下料、装车。其关键点是各个工序之间节拍的匹配问题以及中间物料的存储问题。如铸锭的上料是批次式的，锯切机是连续锯切工作，因此在设计储料台的大小时必须充分考虑每铸次的铸锭数量及后面锯切机的锯切时间。根据每根锭的锯切时间乘以每铸次的铸锭根数来计算储料台的长度，从而得到前后生产节拍的匹配值和物料的最少存储量。

整条生产线可实现自动熔炼、铸造、锯切、均匀化处理、车辆自动调度、全天24h无人自动装车、自动转运存储、库存智能化管理及订单全程管理。全自动熔铸生产线工艺流程为，配料→熔化→搅拌扒渣→取样→保温→在线处理→半连续铸造→毛锭料台暂存→单根成垛→均热→冷却→拆垛→超声检测→锯切→单根成垛→称重贴标→自动码垛→放置垫木→装车或入库。

2.2 智能物流及仓储

为了实现物料在生产流程中高效传递，信息精准管理，在项目规划前期要对车间工艺平面布置、物料存储及流转方案进行合理设计，并将现代的信息化技术、智能装备技术、智能控制技术与车间工艺设备布置、物料库房、智能仓储设置有机的结合在一起，达到物料周转高效，信息管理精准，最终依靠车间智能物流真正提高企业产品竞争力和盈利水平。

车间内智能物流和仓储的实施目标主要为坯料、中间品、成品、部分辅助工具的智能物流，立体仓库、AGV、RGV、智能天车等设施得到了广泛应用。典型有色金属加工车间涉及的主要物料分析如下：

(1)原料、中间制品、成品。包括铝锭、中间合金、铸锭、热轧料卷、冷轧料卷、清洗料卷、退火料卷、精整料卷、挤压制品、锻件、包装产品件(卷、箱)以及空套筒等。是车间智能物流最主要考虑的物料，主要使用车间内设置的智能平面库和智能天车、工序储料位及AGV小车、成品高架库及智能取料车等来相互配合，人工辅助(半智能化)或完全智能化来完成运输。

(2)生产废料。包括各主要生产设备产生的切头尾废料、边部废料、锯屑、废渣、不合格品、技术废料等。部分为危险废物需要外委处理如铝渣等，有的可直接返回企业熔铸车间重熔再利用如技术废料等；
还有的需要处理后才能返回重熔，如双面铣削机形成的铣面和铣边废料等需要存放、烘干后才能再用。

(3)设备零部件。包括设备检修、易损件的更换和装配等。较难实现设备零部件的智能化起吊和运输，只能依靠车间内普通天车、专门工装、人工(辅助)才能完成，同时应考虑其合适的物流通道，避免与智能物流路径发生干涉。

(4)磨削工件。包括轧机支承辊、工作辊的辊型磨削；
矫直辊等钢辊的表面磨削；
切头尾剪、切边剪等剪刃的磨削；
双面铣削机铣刀的磨削等。主要采用平板车运输，结合车间内普通天车、专门工装、人工(辅助)完成，同时应考虑其合适的物流通道，避免与智能物流路径发生干涉。

(5)辅助生产材料。包括液压油、乳液膏、工艺矿物油、原酸、碱液、木材和牛皮纸等；
废轧制工艺矿物油、废酸和废碱液等。均为非标件，生产使用灵活度大，可控性不高，可借助车间天车、叉车等进行人工辅助运输，同时应考虑其合适的物流通道，避免与智能物流路径发生干涉。

2.3 智能检测装置

实现有色金属加工车间的智能制造，以下三类智能检测装置和仪表必不可少：

(1)以测厚仪、板型仪、光学视觉检测系统、涡流探伤仪、超声波探伤仪、粒子检测仪、凸度仪、产品轮廓检测装置为代表的生产线配套检测元器件的配置，主要作用是检测产品表面质量、尺寸偏差、板型精度等，同时能够实现生产过程中的在线动态闭环反馈和自适应调整，相比人工检测提高生产效率。

(2)以接近开关、旋转编码器、直线位移开关、激光探测仪等为代表的生产线智能检测元器件，能够实现设备动作准确控制和定位、在制品等物料的准确探测，设备和物料运行距离和速度的准确测定、生产线之间和设备零部件之间位置和动作的准确测量和控制等。

(3)以压力传感器、温度传感器、张力传感器、位置传感器为代表的基础元器件是实现智能制造的前提，能够将相关轧制力、挤压力、加热温度、张力等实时采集，并将这些数据传送至数控系统。

2.4 能源管理系统

能源消耗管理主要是对有色金属加工企业生产过程中所消耗的电、气、汽、水等介质进行计量、分析、对比，并进行动态优化进而提高能源使用效率，从而降低能源消耗和生产成本。

能源管理系统一般包括两个层级。一是设备本身的能源管理，它一般是通过具体的设备来实现，如熔炼炉的实时天然气耗量由设备商根据炉内的工况分析，再决定增大或减小天然气的供应，从而达到能源的管理。二是通过MES系统将各个设备的能源耗量统计并进行分析，最终根据能耗的长期变化而取得工厂的平均数据，同时通过分析特殊的数据，进一步优化和提高能源的利用率，关键点在能源数据采集的准确性和能源变化的及时分析。

目前多数企业已经建设了能源采集系统，但是对能源分析和管理做的还不到位，只是做到了机台或车间或企业在一段时间内的总能耗，但是对于某种产品、某台设备、某个工序、某个时段的具体能耗缺少分析数据，导致基于大数据对比下针对目标工序降低产品能耗的功能没有发挥出来。在当前碳排放政策的压力下，健全能源管理系统是企业降低碳排放和生产成本的必要手段。

2.5 集控中心

集控中心是对车间或厂区内所有生产工序的远程操控与集中监控，以生产工序大整合、工艺流程大优化、本质安全大提升、组织管理大变革为目标，实现区域内主要生产设备的智慧集中控制，从而进一步打造数字化、透明化的生产车间。

近几年，钢铁行业正在集中建设智慧集控中心，如武钢建设铁区和热轧集控中心，华菱涟钢建设冷轧集控中心，中天钢铁建设铁前集控中心等[1]。有色金属行业在矿山和冶炼领域正在规划逐步实施，而在加工领域尚处于落后阶段。图1为某铝加工企业建设的集控中心。

2.6 站房无人值守

生产厂区内空压站、水泵站、配电站等站房均独立运行，工作人员24h值守，人工成本高且具有一定的安全隐患。无人值守站房的智能化管理是大势所趋，可以减少人员配置，加强设备管理，有效降低人力成本，增强本质安全，提高劳动生产率。

图1 铝板带车间集控中心Fig.1 Control center of aluminum strip plant

2.7 工业及信息化系统

主要包括ERP、APS、MES、SCADA、工业互联网平台、安全生产管控平台等。ERP系统已应用于大部分有色加工企业，但多数企业都没有经济实力和技术能力做系统的二次开发，导致ERP系统的应用效果大打折扣。MES系统作为面向车间执行层的生产信息化管理系统，其实际应用成功率不高。APS是中间层系统，实施难度很大，面向有色行业的成熟产品不多，行业内实施APS系统的企业也很少。其实施难点在于要求企业具备完善的信息化系统基础能够实时提供给APS系统足够多的关键数据，APS根据算法规则生产调整生产计划。未来，APS系统的发展在于提高算法，能够在有色金属加工行业复杂的计划排程方面，更加实时准确的计算出生产计划。

(1)行业缺乏统一的技术标准。智能制造的概念近几年猛然成为热点，各种概念令人眼花缭乱，对于大多数传统型制造企业和非专业人员而言，感到十分困惑无处下手。智能制造涉及的各种前沿技术、智能化器件、网络端口、系统软件的集成等，需要有一个标准作为实现制造业智能化执行和指导的条件。

(2)有色金属加工行业经济实力薄弱。有色加工企业的利润率普遍较低，如铝加工企业的行业平均利润率仅在5%左右，而且行业产能严重过剩，同质化竞争越来越激烈，大多数企业的规模小，设备和管理落后，眼下生存与发展才是第一要务，智能化建设还是一个遥不可及的概念，更加没有经济实力去实施。目前，在国家推出的“智能制造专项”“示范项目”等政策刺激下，一些国有企业和龙头民营企业能够争取到上级政府或集团公司给予的资金扶持，逐步完善企业的自动化和信息化建设，走上了智能制造的道路，然而大多数中小企业不具备这样的经济能力。

(3)智能化建设投资太大。智能化建设或者改造的一次性投资普遍太高，项目投资回收期太长，尤其是信息化系统带来的是生产管理方面的提升，短期内无法用直接的经济数据来衡量得失，难以起到立竿见影的效果，这就使得绝大多数企业很难有投资热情去实施智能制造。因此企业在现阶段集中精力于自动化2.0建设是比较实际的，这一部分可以减少操作人员，提升生产效率，效益是实实在在、显而易见的，一次性投资也相对比较小。

另一方面，与汽车、钢铁、电子等制造行业以及有色金属矿山、冶炼行业相比，有色金属加工行业单个项目的生产能力和投资规模都太小，甚至不在一个数量级，相比之下智能化投资额的占比太大，影响了项目投资收益率，可行性大大降低。

(4)企业自动化和信息化基础薄弱。有色金属加工行业的智能化、信息化水平整体较低，绝大多数企业采用的生产方式和装备还很落后，对操作工人的依赖性很强，管理方式也很落后。对于多数中小企业来说，主要生产线的自动化升级是当务之急。对于部分规模较大的加工企业来说，已经具备了坚实的硬件基础，下一步要完善数据采集，包括生产、质量、设备、能耗等数据的自动采集，实现生产设备、检测设备、物流设备、仓储设施以及终端的工业互联，夯实信息化建设。

(5)缺少示范企业的引领。目前在全国范围内，即使包括走在前沿的电子信息、汽车制造、生物医药等行业，真正实现智能制造的企业少之又少，其它企业缺乏可供借鉴的成功案例。在有色加工行业仅有中铝瑞闽、新疆众和、宝鸡钛业、浙江海亮、中信戴卡等几家生产规模较大、经济效益不错、管理理念先进的有色金属加工企业，一只脚迈进了智能制造的门槛，通过与国内外知名工业系统和软件供应商联合开发具有各自特色的智能制造系统和工业互联网平台，跻身于行业内智能制造企业的典范。随着智能技术的普及和政策的普适，智能制造为加工企业带来的管理、效益、质量、安全方面的提升会越来越明显，在越来越多行业内外成功企业的示范引领下，只有让其它企业切实感受到这种好处，才会加快智能制造的建设，从而推动有色金属加工行业的智能转型升级。

(1)明确行业实现智能制造的发展路径。明确适合有色金属加工行业发展特点的实施路径。第一步是实现生产线的自动化，在生产操作层面减少人工的参与，提高生产效率和提升产品质量，这也是大多数加工企业需要补齐的基础短板。第二步是建设企业信息化系统，通过PLC、传感器等采集生产运行数据，通过大数据和云计算等技术分析反馈辅助决策，实现资源、信息、物料、人员的数字化互联互通。这一部分投资较大，对于离散型的加工行业不可能一步到位，需要根据自身生产工艺特点有针对性的分批实施。第三步是生产的智能化，广泛集成人工智能技术，人脑与机器组成一体化智能系统，建设智能工厂，实现智慧决策、智慧生产，生产智慧产品。

(2)加快统一行业的智能制造标准。针对有色金属加工行业的智能制造，工信部于2020年发布了《有色金属行业智能加工工厂建设指南(试行)》，对有色金属加工企业开展智能制造提供顶层设计和全面引导。该指南是指导加工行业智能化建设的纲领性文件，通过智能制造联盟和行业协会，在行业内大力宣传建设指南，促进指南在企业智能制造建设过程中的精准落实，同时在此基础上不断细化各个环节的技术参数和建设要求，形成行业智能化建设的技术标准。

(3)加大智能制造试点示范推广力度。从有色金属加工行业发展现状来看，智能制造不可能一哄而上，可以考虑以龙头企业或特色企业为试点，在开展单个项目、单个企业试点示范的基础上，以点带面向行业突破迈进，探索智能制造协同发展的有效模式。积极争取国家智能制造专项支持，充分发挥行业内的国家级智能制造项目，如中铝瑞闽“高端铝合金功能材料智能制造新模式”，新疆众和“高精电子新材料智能工厂集成应用项目”的先进示范经验，强化宣传推广。以经济效益好、有特色亮点、管理理念先进的企业为重点，积极探索适合企业特点的智能制造路径，全面带动有色加工行业的转型升级。

(4)培育智能制造人才队伍。有色金属加工实施智能制造转型急需高层次科技创新人才、多学科交叉的复合型人才和高素质专业技能人才。推动企业、高校、科研院所、培训机构等多方合作，建立“产学研用”为一体的培养体系，着力培养适应未来智能制造发展需求的复合型、应用型、创新型科技人才。建立一批智能制造实训基地，从思想认识、管理理念、生产操作、互联网技术等不同维度对企业员工进行综合训练和辅导，培养满足智能制造发展需求的材料、设备、电气、自动化、软件等多专业的交叉复合型人才。

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