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2023-09-22

基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術開發與應用

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一、企業基本信息

鞍山鋼鐵集團有限公司(以下簡稱鞍山鋼鐵)是鞍鋼集團最大的區域子公司,成立于194812月,是新中國第一個恢復建設的大型鋼鐵聯合企業和最早建成的鋼鐵生產基地,被譽為“新中國鋼鐵工業的搖籃”“共和國鋼鐵工業的長子”,是“鞍鋼憲法”誕生的地方,是英模輩出的沃土,為新中國鋼鐵工業的發展壯大做出了卓越的貢獻。

目前,鞍山鋼鐵己形成從燒結、球團、煉鐵、煉鋼到軋鋼綜合配套,以及焦化、耐火、動力、運輸、技術研發等單位組成的大型鋼鐵企業集團。具有熱軋板、冷軋板、鍍鋅板、彩涂板、冷軋硅鋼、重軌、無縫鋼管、型材、建材等完整產品系列。

鞍山鋼鐵生產鐵、鋼、鋼材能力年均達到2600萬噸,擁有鞍山、鲅魚圈、朝陽等生產基地,在廣州、上海、成都、武漢、沈陽、重慶等地,設立了生產、加工或銷售機構,形成了跨區域、多基地的發展格局。鞍山鋼鐵是中國國防用鋼生產龍頭企業,中國船舶及海洋工程用鋼領軍者,已經成為我國大國重器的鋼鐵脊梁。鞍山鋼鐵引領中國橋梁鋼發展方向,是中國名列前茅的汽車鋼供應商,是中國核電用鋼領跑者,是鐵路用鋼、家電用鋼、能源用鋼的重要生產基地。

供應鏈數字化轉型的路徑首先就是“業務驅動”,鋼鐵供應鏈的業務場景紛繁復雜,本案例聚焦“鋼鐵企業內部鐵運供應鏈”這個業務場景展開介紹,介紹鋼企鐵運供應鏈上下游業務場景中存在問題,轉型過程、實施效果、創新點及未來發展機遇等。

二、企業供應鏈中的問題

1.供應鏈信息沒有互聯互通,供應鏈協同效率差

過去鋼企鐵運ERP系統與國鐵集團的數據不能互通。國鐵車輛到達鋼企交接點,鋼企重車配到國鐵交接線,輸入、輸出的貨運信息全是人工錄入的。占用了大量的沒有意義的時間,而且由于沒有貨運信息廠內生產排產、倉儲優化全都是根據采購計劃估測到達時間,各方面都不順、運輸效率不高、運輸能耗高等問題凸顯,另外最最重要的是列車大量的時間被占用在廠內,車輛周轉率極差,嚴重影響了國家“公轉鐵”實施后對車皮周轉率的要求。國鐵集團公司信息化水平很高運輸狀態透明可視、鋼鐵企業是智慧運輸2.0,各自自身數字化提高,整個供應鏈績效確是很差的,現在國家實施“公轉鐵”,鐵路運量猛增,中國車皮就不夠用,就這一個信息“互聯互通”能提效諸多的車皮周轉,讓車輛發揮到運輸占線上,而不是在企業和國鐵的交接點等待輸入輸出相關貨運信息浪費時間。

針對這一點,2018-2019年鞍山鋼鐵與沈陽鐵路局集團有限公司,按照安全共享和對等互利的原則,推動鋼鐵企業與港口、鐵路、物流企業等信息系統對接,完善信息接口等標準,加強列車到發時刻等信息開放,實現了數據互通、提升物流效率和生產運營質量的良好效果。2020年鞍山鋼鐵與國鐵集團全路首例實現了數據的互聯互通,此項工作為產業鏈供應鏈數據共享和協同共贏奠定了重要的基礎。

目前,鞍山鋼鐵在完善和優化物流基礎設施網絡、組織運營網絡和信息化網絡建設基礎上,從網站建設、電子商務、操作軟件等入手,系統推進智慧物流網的標準化運行,利用信息化系統實現鋼鐵物流數據與社會倉庫、港口、路局等物流單元網絡化互通互聯,為跨區域、跨運輸類型的數據共享打下基礎,為實現產業鏈供應鏈績效最優創造了有利條件。

2.運輸效率不高情況

鋼企鐵路運輸資源管理系統是鋼企鐵運業務的核心系統,承載著鋼企所有鐵路運輸資源的物流管理作業。其業務量大,運輸組織環節繁雜,設備眾多,相關信息凌亂、缺失,無法依據數據信息對生產動態進行深入的剖析、預測和決策,運輸組織數字化程度不高導致運輸效率無法進一步提升。

3.運輸能耗高

缺失評價鋼企鐵運組織各作業環節時間指標、能耗指標體系,無法精準定位作業瓶頸及能耗標準,局車周轉不暢,局車能耗高。

4.  客戶服務體驗不好

鋼企缺少對鐵運運輸組織相關數據整合、清洗的手段和平臺,信息相對無序、孤立,沒有利用有效工具進行深度挖掘,無法全面、準確地分析作業環節存在的問題,無法有效獲得數據資產能力。結果表現在對公司采購用戶,不能做好鐵運組織對采購方案優化的支撐;對公司制造用戶服務,不能提升鐵運對生產穩定高效的保障和支撐;對銷售用戶服務,不能提供可視化服務、不能提供高效的延伸服務。

三、供應鏈數字化轉型的過程

1.項目簡介

為了有效地實施“公轉鐵”戰略規劃,有效壓縮局車一次停留時間,全面提升鋼企廠內物流全流程與國鐵集團的協同效率,鞍山鋼鐵集團有限公司對局車運輸作業全過程進行了深入地分析與研究,組織實施了“基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術開發與應用”項目。該項目國內首例實現鋼企與國鐵集團數據的互聯互通,并基于數據生態、人工智能、數據孿生等技術對局車運輸組織海量、多維業務數據進行智能、有序地驅動,加速物流運輸組織數字化轉型。解決了現有局車運輸因產業鏈供應鏈信息不能互聯互通造成的運輸效率低、工作流程僵化、信息組織無序、運輸能源消耗大等弊端,使物流環節透明化、作業管理精細化、信息資源一體化、指標預測科學化、分析決策精準化,重新塑造局車物流運輸組織流程,全面提升行業能力,引領鋼企局車運輸組織數字化、信息化、智能化管理的全新變革。

2.  數字化供應鏈的整體架構

    1)系統擴展圖(見圖1

圖片.png

1 系統擴展圖

 

2)系統分為四層架構,分別為用戶界面層、業務邏輯層、數據訪問控制層與數據層。如圖2所示。

 圖片.png

2 系統架構圖

3.數字化供應鏈運用新技術情況

1)基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術

首次將數字孿生技術深度應用至鋼企局車運輸組織中,將局車運輸全流程的相關因素如鐵路線路、道口狀態、裝卸車設備、成品庫位信息進行實景化仿真顯示,利用融合GISGPSRFID射頻、設備狀態數據采集、網絡視頻等信息化技術手段,并與冶金企業鐵路物流運輸管理系統、生產指揮控制系統等系統相結合,將各個系統的業務數據如股道占用信息、車輛狀態信息、機車位置信息、貨位視頻信息等疊加在虛擬仿真場景中,建立可視化、多源化的數字孿生平臺。依托數字孿生平臺,可以沉淀歷史數據,實現運輸組織閉環管理,輔助用戶進行鐵運效率的分析與追溯,全面提升鐵運服務質量;可以進行全局感知、智能運控和實時調度,深度優化鐵運調度計劃指揮、高效組織生產物流鐵運配送、精準執行鐵運裝備智能控制、科學壓縮鐵運能源損耗;可以基于仿真場景進行模擬推演、仿真預測和輔助決策,實現運輸計劃預測編排和優化計劃的輔助決策、鐵運設備的故障預測與健康管理。打造全方位、全要素、全過程、多尺度的局車運輸組織數字化平臺。

2)低碳智能的鋼企局車管控專有技術

采用了系統工程分析方法,對局車的冶金企業鐵路物流運輸的全作業流程進行詳細地分析,并首創局車“時間軸”管理模式,將局車在冶金企業的鐵路物流運輸作業過程分解為:一靈、上行、卸前、卸車、裝前、裝車、發出七大作業過程,科學合理地分析物流運輸各作業環節,深入洞察物流運輸各環節的作業瓶頸,全面提升物流運輸效率,大幅降低物流運輸能耗,使物流運輸全流程透明化、低碳化、規范化。對鐵路物流運輸組織的關鍵環節裝卸車作業方式進行革新,通過翻車機作業聯系系統、鋼卷吊裝對位測量系統、線材盤圓打包裝置等專利技術的應用,優化裝卸作業過程、壓縮裝卸作業時間,無縫銜接鐵路物流運輸過程。

根據鞍鋼生產組織安排,綜合局車預到達情況、站場車流情況、裝卸作業情況等相關生產作業因素、首先采用層次分析法      AHP A=674845a7c601db2fe801b3eb8e341c0.png),形成多層次分析的結構模型,判斷各運輸組織各相關因素的權重系數,再采用主成分分析法(PcA 0bf3188314a003a4a026339f7f53e0d.png)和自回歸方法(AR  612f0b3ee93ebe6094004e20fe7e251.png)結合的方式,對生產環節的相關性進行分析,提取主成分核心信息數據,應用AR方法建立回歸模型,檢驗系統預測指標是否為平穩時間序列,否則進行差分變為平穩時間序列后再進行回歸,智能、準確地預測出各個作業過程作業時長進行智能分析、預測,形成“時間軸”作業時長、作業能耗的績效考核指標體系。并通過機器學習等技術手段,階段性結合各個作業過程的綜合作業時長,設備能耗,對指標值定期完善和修正,從而更加科學合理指導局車作業。對鞍山鋼鐵站場內路局車輛進行實時監測,停留時間超過預警閾值的車輛進行即時預警,采用信息代理機制,可以自動跟蹤用戶的信息需求,既節省了用戶主動拉取的時間,又減少了冗余信息的傳遞,保證了預警信息的高速、有效傳遞,使物流運輸流程合理化、高效化、綠色化。

3)鋼企鐵運物流“數據生態”技術

首創鋼企鐵運物流“數據生態”平臺。在與國鐵集團實現供應鏈體系信息互聯互通基礎上,逐業務、多渠道、全方位收集局車作業過程的每個末端環節基礎數據信息,形成多個路局“單車數據細胞”,每個“單車數據細胞”記錄該作業環節車輛的多維數據信息。以“時間軸”管理模式為主線、以“鏈式數據結構”為信息中樞,對每個局車“單車數據細胞”進行有序地整理、清洗、排列、組合,從而實現冶金企業局車作業過程海量、多維業務數據進行智能、有序地驅動,數據價值有效地賦能業務,最終形成完備的局車“數據生態”平臺。以局車“數據生態”平臺為依托,通過大數據展示“管理駕駛艙”,全面、直觀、具體地顯示局車在冶金企業廠內物流運輸周轉的核心指標,并支持“鉆取式查詢”,實現指標的逐層細化、深化分析,從而打造一站式”(One-Step)信息決策支持展示中心,多視角、全方位地反映現場生產作業動態,使高層管理人員可以及時把握作業趨勢、準確進行分析決策。

4.數字化供應鏈各業務環節現狀

從計劃、采購、生產、交付(物流)各環節分別進行項目實施前后狀態的介紹。

1)計劃環節

項目前,鐵運局車運輸組織計劃主要依靠公司采購計劃和系統外得到的預到達計劃(信息口徑粗,適配性差)來進行編制。項目后,能實現與國鐵集團全路信息的互聯互通,依據準確的信息編制與公司采購計劃、制造計劃、銷售計劃相互協調優化的鐵運局車運輸組織計劃。

2)采購環節

項目前,國鐵運輸精準信息全無,采購只能最小按季保產。項目后,能實現與國鐵集團全路信息的互聯互通,依據準確的信息調整公司采購方案。確保采購資源地與運輸方式能按最優方案匹配,實現采購績效優化的目標。

3)生產環節

項目前,局車到達前無精準信息,造成料場生產秩序不優,車皮到達后直付翻車率低,二次倒運作業多。項目后,能實現與國鐵集團全路信息的互聯互通,依據準確的預到信息和公司儲備料場庫存情況及生產制造技術調整局車運輸幾乎,提高車皮到達支付翻車率,減少二次倒運,提高公司隱性物流成本管控水平。

4)交付環節

項目前,公司的局車發出信息與國鐵集團無對接,下步開展的業務全部進入盲區,客戶鐵運發出業務信息無法實時跟蹤。項目后,能實現與國鐵集團全路信息的互聯互通,依據鞍鋼發給路局信息,提高了車皮周轉效率,同時與路局的跟蹤信息實現對接,根據合同號、物料號、車號等其中一個信息就可為客戶提供關心的可視化信息和延伸的物流優化服務,如到站后的高效及時的公路短途配送等。

5.實施路徑

構建供應鏈數字化轉型工作體系,包括現狀分析、資源規劃、數據能力提升、平臺建設與運營、能力評估等重點內容。

1)供應鏈數字化轉型現狀分析

一是制定問題分析模型,戰略上從“公轉鐵”國家戰略落地急缺車皮需要提高車皮周轉率的需求、鞍山鋼鐵“1361”戰略需求中高質量發展的總目標,業務上從服務用戶體驗和運營模式角度入手展開分析;方法上鞍山鋼鐵邀請了與本項目相關的供應鏈上下游相關方共同研討,以技術交流會的形式多維度制定問題分析模型的要素要求及權重。二是剖析業務瓶頸及其制約因素,明確數字化轉型優化的著力點。三是與國內同行進行最佳實踐對標,基于鋼企鐵運供應鏈數字化轉型分析框架,開展績效指標和管理實踐對標,并提出鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型目標、思路及實施路徑。

(2)統籌供應鏈數字化轉型資源規劃

一是組織資源規劃。鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型是企業戰略層面的轉型,從物流管理中心“一把手”頂層掛帥出發,給予項目人、財、物的資源保障。二是標準資源規劃。鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型從創建之初就重視標準引領的作用,從標準供給和實施充足角度加速供應鏈產業鏈協同,凝聚行業共識形成合力加速數字化轉型,避免出現“先亂后治”的發展怪圈。三是數據資源規劃。從數據目錄規劃、數據標準規劃、數據模型規劃三個方面進行數據資源規劃。四是技術平臺規劃。從物聯網、互聯網為資源、能力拓展和延伸載體,以數字孿生、大數據分析等數字技術應用為新動能,推動創建先進、高質量發展的業務模式,建設技術平臺架構。

3)提升數據治理能力水平

鞍山鋼鐵數據治理能力提升是集團統一部署的一項重點工作。鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型中數據治理是在集團此項工作的統一部署下開展的,在充分梳理現狀的基礎上,依據國內外數據治理成熟框架體系,圍繞健全數據治理組織、制定數據治理戰略和完善數據治理制度三個方面進行重新設計,以目標為導向分解為各項工作任務。一是設立專業崗位,二是數據治理戰略指導數據治理和管理的各項工作,三是建立對數據治理全面管控、具有可操作性的制度。

4)組織供應鏈數字化轉型平臺建設與運營

一是平臺建設方面,按照“平臺規劃、平臺設計、平臺開發”的步驟進行實施,最終建成適合鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型目標的智能平臺。供應鏈協同的優勢主要是通過工業互聯網平臺匯集各要素資源,形成支撐能力,以實現企業全鏈條業務的優化和協同共享。鞍山鋼鐵平臺建設中重點關注3個維度工作。業務維,在平臺交互信息,著力實現所有設備資產、鐵運組織、對外運營和與國鐵集團協同等所有業務線的融合貫通。技術維,實現全業務鏈條數據的互聯互通,發展與鐵路局、生產、采購、銷售及服務的云邊協同、邊邊協同的應用模式,形成平臺化解決方案。執行維,以公司內專門負責數字化轉型的管理者為主要動力,推動以平臺賦能為特征的數字化轉型實踐。二是平臺運營方面,以“數據驅動”為原則,建設數據共享的平臺運營生態,以“算法、算力”拓展新的業務場景,為客戶提供新的服務體驗,以“急用先行、問題導向、持續改進”為原則,逐步打造共建共享的平臺運營生態,形成良性循環。

5)開展供應鏈數字化轉型能力評估

為進一步促進鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型的迭代優化,鞍山鋼鐵對鐵運供應鏈數字化轉型的建設及結果履行狀態組織開展評估工作。一是,充分考慮國內外先進經驗和最佳實踐的基礎上,參考GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》和GB/T 39117-2020《智能制造能力成熟度評估方法》制定鞍山鋼鐵鐵運供應鏈數字化轉型的評估指標和評估辦法。二是組織展開自評估。三是提出優化方案和建議以認清轉型效果和提升空間。

四、企業供應鏈數字化轉型的效果

1.應用情況

本項目已于20201月起在鞍山鋼鐵進行全面推廣,項目范圍覆蓋公司總調度、物流管理中心,鐵運分公司、煉鐵總廠、煉鋼總廠、化工廠、煉焦總廠、大型廠、厚板廠、無縫廠、線材廠等物流運輸各環節的相關單位。系統實施后,建立“數字孿生”平臺,對局車物流運輸全流程進行仿真顯示,在公司物流管理部門調度指揮中心大屏幕進行全景展示,并結合現場孿生數據進行生產趨勢的智能預測及關鍵生產指標的分析決策;利用“低碳智能”的局車管控技術,以“時間軸”的管理方式為主線,將局車物流運輸延伸到各終端環節,加強“技術研發”,通過“一種翻車機作業聯系系統”、“一種鋼卷吊裝對位測量系統”、“線材盤圓打包裝置”等多個新型專利,大幅提升裝卸作業效率,形成完備的“供、運、裝、卸、銷”信息化管理體系;打通“路企共享”信息管道,提前預知局車預到達信息。依據局車到達情況、生產作業情況,裝卸進度情況等全方位信息,采用多種分析算法,創立智能分析模型,對超過停時指標及能耗指標進行實時預警推送,使各環節管理人員能夠及時掌握現場生產動態,形成綠色、閉環管理體系;以單車數據信息為細胞單位,以鏈式數據結構為數據中樞,構建冶金企業局車“數據生態”體系,形成了上下縱向貫通,橫向集成的冶金企業局車作業的信息跟蹤與管控。最終實現局車物流運輸過程的信息集成、數據共享,以需定運,以卸定裝,提高局車物流運輸各作業環節反應能力和協同協作能力。

2.經濟效益

實施該項目后,按照全新的“時間軸”車輛停時管理方式,解決現鐵路運輸信息化建設方面存在的一些缺陷和不足,大幅壓縮局車停留時間,產生經濟效益1000萬元/年。

3.社會效益和環境效益

1)是服務國家戰略落地的利器。

通過“低碳智能”局車管控技術,建立完善、綠色的局車管控數字化體系,通過信息化的管理高效組織局車的生產調度,科學合理的壓縮能耗,提升工作效率,是“數字技術”解決“公轉鐵”國家戰略落地中車皮急缺的問題的典型案例。

(2)是實現供應鏈信息互聯互通提高整體供應鏈績效的典范。

打通路企信息通道,進行路企信息深度融合,共享路局運輸動態及局車到達的預確報信息,結合預到達路局車輛進行合理組織運輸生產調度,能實現業務場景創新帶來的延伸服務績效,例如公司配煤配礦方案的優化升級,降低采購綜合費用;公司銷售服務中給客戶提供的延伸信息服務和鐵運優化方案帶來了新的價值創造空間。

3)是充分體現供應鏈協同帶來價值創造的典型。

強化運輸全流程計劃的管控作用,實現運輸計劃流程的閉環管理,嚴格把控運輸計劃“申請-審批-執行”每個環節,并制定運輸計劃兌現率的考核指標,避免無協同計劃裝、卸車對運輸效率的影響,全面提升局車物流運輸的協同性。項目運輸優化后壓縮機車停時8.3%,提升機車效率5%,機車能耗降低9.4%,實現了經濟效益、社會效益、環境效益的三提升。

4)是技術牽引供應鏈流程優化的鋼企鐵運實踐。

全面推行網絡貨票,代替原來人工傳遞紙制貨票的作業方式,使用電子印單等技術手段,對網絡貨票進行電子簽證,作為運輸結算的依據,真實、準確。同時也徹底社絕了在貨票傳遞過程中產生的遺失、破損、不方便保存地弊端,極大地提高了作業效率。

5)是供應鏈柔性的技術保障。

一是,實現與國鐵集團的數據互聯互通,并建立全新的“時間軸”局時停時指標體系,從而準確地衡量鐵路運輸各環節的作業情況,深入洞察局車全流程作業瓶頸。二是首創“單車數據細胞”基于變量數據的深度學習,確保作業時長和作業能耗的深度學習。三是與底層控制車號識別系統、GPS機車定位系統進行實時數據交互,實現了作業數據由人工采集向設備自動采集模式的改變,使生產作業信息更加真實、可靠,降低勞動強度。四是基于多干擾因素的運輸組織計算模型支持智能決策的實現。本項目是把“數字孿生”的“可視、診斷、預警、智能決策”四大功能的落地實施作為破解全局優化需求與碎片化供給矛盾的武器,是鋼企鐵運供應鏈柔性的技術保障。

五、企業供應鏈數字化轉型的創新點

1.通過關鍵技術研發,探索出解決困擾國家“公轉鐵”戰略落地的缺車難題的鞍鋼方案

2.項目中基于數字孿生的鋼企局車運輸組織技術低碳智能的鋼企局車管控專有技術鋼企鐵運物流數據生態技術等技術的研發應用給行業提供了推動鋼鐵鐵運物流高質量發展、可復制的技術工具。

 3.強化產業鏈供應鏈自主可控能力的技術表率,項目提升了關鍵技術控制力、數字技術對鋼鐵鐵運物流的引領力

六、未來發展機遇與挑戰

一是,習總書記對未來數字經濟的發展提出了非常明確的方向。他指出未來數字經濟發展包括三個方向,一是促進數字技術和實體經濟的深度融合;二是要賦能傳統產業轉型升級;三是催生新的產業、新的業態、新的模式。未來,鋼鐵供應鏈從業者應進一步理解數字經濟發展的迫切性、它的重大的影響力以及它的發展方向,并將其作為指導在物流和供應鏈領域開展數字化的一個頂層引導。

二是,作為世界經濟主要驅動力的鋼鐵業在“數字產業化”和“產業數字化”兩個方面全力提速,為鋼鐵業可持續發展提供了強勁動力。在中國,以鋼鐵業為代表的制造業,重點領域關鍵工序數控化率由2012年的24.6%提高到2020年的52.1%,數字化研發設計工具普及率由48.8%提高到73%。“十四五”時期,產業機遇和挑戰將主要圍繞著“數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字化效率提升業”等5大業態展開;鋼鐵行業應緊扣三個要素,即數據資源、現代信息網絡和信息通信技術,圍繞著“數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字化效率提升業”等5大業態在持續創新,推動鋼鐵產業鏈供應鏈的高質量發展。



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