通过钢厂仿真提高炼钢单元产量

通过钢厂仿真提高炼钢单元产量

概述

塔塔钢铁公司(Tata Steel)的业务范围遍及五大洲,是钢铁行业地理分布第二的钢铁制造商,公认最大的钢铁制造商和供应商之一,年粗钢产能为3300万吨。塔塔钢铁公司专注于行业细分汽车、消费品、基础设施等领域。

问题

塔塔钢铁公司的一家钢铁制造企业通过优化内部的物流系统,展现出整体单位产能的提高的潜力。产能提高的机会在于引入优化的工艺流程,测试不同的布局配置改进起重机和钢水包的搬运。

钢铁熔炼团队发现,起重机在整个生产过程中的利用率并不不均衡。导致产量被削弱了:该单位的最终产品热量(钢批)产量不足。而造成这种情况的原因可能是大多数起重机的搬运都是手动且独立完成的,需要更少的人为决策。

在所讨论的炼钢单元中,生产过程从高炉出铁导入到铁水罐(特别是鱼雷罐)开始,然后将这种金属转移到钢水包,再将其放在转运车上。之后通过倒罐站起重机将其吊起转移到脱硫站。金属提纯后,再将其由转运车移至装料区,由另一台起重机拣选,经过这一步骤后送至LD转炉(LD Converter)或转炉(Vessel)中。将金属倒入转炉后,起重机会将空的钢水包运回倒罐站。

钢铁制造单元方案

钢铁制造单元方案

本项目的目标是查明改变现有的内部物流系统处理规则是否会增加吞吐量。工程师们希望能找到一个简单的经验法则来操作起重机,并通过减少决策过程中对人的依赖来优化整个生产过程。

团队决定采用仿真建模作为解决方案的原因之一是系统元素之间相互依赖关系的复杂性。另外,许多变量具有很大的随机性(例如,转炉和脱硫站的处理时间、起重机和转运车的停机时间等),只有仿真模型才能处理。

解决方案

第一步是收集输入数据。对此小组进行了一次实地调查,收集了过去一年该单元每件设备的数据。此外,他们还分析了故障模式,特别是MTBF和MTTR,以及工艺流程。

研究小组利用AnyLogic作为工厂仿真软件,建立了整个单元生产过程的模型,包括从铁水在鱼雷罐站卸入钢包到转炉装料的整个过程。为了建立模型的逻辑,小组使用了从实地研究中收集的参数,如下:

研究团队创建了三种不同的假设情况,目的是减少转炉等待时间并修改起重机操作逻辑:

从钢水包倒铁水
  1. 装料间的两台起重机均用于转炉装料。
  2. 一台起重机在脱硫站与转炉区之间工作,另一台起重机主要将钢水包中的金属卸入转炉。如果第二台起重机不可用,则第一台起重机接管其功能。
  3. 方案2结合在地面以上9米高度悬挂空钢水包的可能性。

研究团队针对每种情况,都设计了90个实验,根据脱硫站和转炉处理时间的变化,观察每天产生的热量、起重机的利用率和转炉等待时间。每个实验仿真10天,收集数据。

结果

通过对实验结果的统计分析,团队可以从起重机利用率、转炉等待时间和热处理吞吐量(1炉=1.65吨)的角度确定最佳方案。结果表明,情景3有一个显著的优势,每天至少加热两次,每年可为公司节省数百万美元。此外,虽然转炉等待时间缩短,吞吐量提高,但装卸起重机的利用率仍在80%左右,并没有达到预期。对此,为了避免计划外停机,工程师需要引入预防性维护计划。

工厂仿真关键结果的折线图

工厂仿真关键结果的折线图

使用AnyLogic作为工厂仿真软件,能够在安全的数字环境中对模型进行实验,可以在不中断生产的情况下实现所有必要的更改。

为了进一步优化该单元,小组的目标是将生产过程中的废料装料部分纳入仿真。在仿真建模的帮助下,他们将找到改善公司整个钢铁制造系统的最佳解决方案。

正计划将人工智能纳入决策改进模型中。


观看塔塔钢铁公司(Tata Steel)在2019年AnyLogic印度会议上关于本案例研究的视频

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