ICS 77.010 CCS H07 YB 中华人民共和国黑色冶金行业标准 YB/TXXXXX-XXXX 热轧生产智能管控技术要求 Technical requirements of intelligent control of hot rolling production （报批稿） XXXX-XX-XX 发布 XXXX-XX-XX实施 发布 中华人民共和国工业和信息化部 YB/TXXXXX—XXXX 目 次 目 次 前 言 II 热轧生产智能管控技术要求 1范围， 2规范性引用文件 3术语和定义 4缩略语 5总则.. 5.1技术架构.. 5.2基本要求.. 6基础层要求 6.1电气与自动化系统 6.2检测仪表系统 6.3视频监控系统 6.4外围系统 7.1数据采集与处理 7.2物料匹配... 7.3时空变换 7.4数据存储. 8应用层要求. 8.1生产排程 8.2质量管理.. 8.3设备管理. 8.4能源管理... 10 8.5成本管理.. 10 8.6安环管理 11 8.7业务协同. 8.8数据可视化 13 YB/T XXXXX—XXXX 前言 本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起 草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国钢铁工业协会提出。 本文件由全国钢标准化技术委员会（SAC/TC183）归口。 本文件起草单位：北京科技大学、首钢股份公司迁安钢铁公司、北京金恒博远科技股份有限公 司、东北大学、建龙阿城钢铁有限公司、中冶华天工程技术有限公司、南京钢铁股份有限公司、鞍钢 集团自动化有限公司、中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司、上海宝信软件股份有限公司、首钢集团 有限公司、河北东海特钢集团有限公司、北京科技大学设计研究院有限公司、云南曲靖呈钢钢铁(集团) 有限公司、治金工业信息标准研究院。 本文件主要起草人：邵健、荆丰伟、陈超超、董立杰、李旭、杨威、赵晶晶、运海红、夏伟、黄 立新、陈百红、李华、郑晓东、张飞、龚坚、徐肖伟、丁敬国、王凤琴、张学军、韩德青、孙炳鹏、 冯巍、吴胜田、马涛、杨井岗、彭功状、杨洪喜、王刚、林炳生、程昭阳。 II YB/T XXXXX—XXXX 热轧生产智能管控技术要求 1范围 本文件规定了钢铁行业热轧生产智能管控的总则、基础层要求、数据层要求以及应用层要求。 本文件适用于钢铁企业热轧产线智能管控系统的研发和设计。 规范性引用文件 2 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文 件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适 用于本文件。 GB/T38637.2物联网感知控制设备接入第2部分：数据管理要求 GB50629板带轧钢工艺设计规范 YB/T6131钢铁行业设备状态监测与故障预警系统技术要求 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 热轧生产智能管控IntelligentControlofHotRollingProduction 利用物联网、机器视觉、大数据、人工智能等技术，通过对卷、板、线、棒等不同类型热轧产线 中各种信息进行采集、处理和分析，实现对热轧生产过程中排程、质量、设备、能源、成本、安环等 多业务场景的协同管理与决策优化。 3. 2 排程计划ProductionSchedule 综合考虑市场、原料、产能、工序流程、资金、员工行为等多方因素对热轧生产的影响，经过优 化得出合理有效的生产计划。 4缩略语 下列缩略语适用于本文件。 ERP：企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning） LIMS：实验室信息管理系统（LaboratoryInformationManagementSystem） MES：制造执行系统(ManufacturingExecutionSystem) 3 YB/T XXXXX—XXXX 5总则 5.1技术架构 热轧生产智能管控技术采用基础层、数据层、应用层三层架构，见图1。 基础层包括热轧车间的电气与自动化系统、检测仪表系统、视频监控系统和外围系统。数据层从 基础层各系统中获取热轧全区域数据，实现数据采集与处理、环料与轧材的物料匹配、轧材生产数据 的时空变换以及多类型数据存储等功能，为应用层提供数据基础。应用层向用户提供生产排程、质 量、设备、能源、成本、安环等业务的智能管理和优化，并实现热轧数据多场景可视化。 热轧数据可视化 热轧安环管理 热轧生产排程 热轧质量管理 热轧设备管理 热轧能源管理 热轧成本管理 订单管理 设备状态监测 质量判定 能耗核算 成本分解 视频监控管理 生产计划 应用层 设备智能点检 质量监控 能介监测 消防管理 排程计划 成本核算 设备工艺精度 计划执行 质量追溯 评价 能耗追溯 人员健康管理 实绩管理 成本分析 计划跟踪 【设备精度管理 能耗分析 质量分析 环保管理 订单跟踪 设备异常分析 能耗预测 成本预测 安防管理 动态调度 质量预测 与故障预测 数据层 热轧全区域数据 坏料与轧材的物 轧材生产数据的 热轧产线多类型 采集与处理 料匹配 时空变换 数据存储 基础层 电气与自动化系统 检测仪表系统 视频监控系统 外围系统 图1热轧生产智能管控技术架构图 5.2基本要求 5.2.1热轧车间应配备基本的电气与自动化系统以及检测仪表等，相关要求应满足GB50629的有关规 定。 5.2.2热轧生产过程采集的信息应能够转变为计算机能够识别的信息并进行传输和处理，应支持国内 外主流自动化通讯协议。应保证数据采集的实时性和准确性，数据颗粒度应根据热轧不同的区域特点 达到所需的数据粒度（最小达毫秒级）。 5.2.3应建有相互连接的计算机网络、设备网络、生产网络和办公网络，并具有安全可靠的网络安全 设备及策略，保证热轧排程、质量、设备、能源、成本、安环等各业务之间的信息交互安全。 5.2.4热轧生产智能管控系统应采用模块化设计，且具备良好的可扩展性、可配置性。宜采用面向对 象、组件化的设计方法，当出现新业务时可通过添加组件的方式对系统进行扩展或二次开发。 6基础层要求 6.1电气与自动化系统 应提供数据接口，并向热轧智能管控系统提供生产过程的坏料信息、跟踪信号、设定参数、生产 实绩等数据。 4 YB/T XXXXX—XXXX 6.2检测仪表系统 6.2.1热轧车间应根据不同产品类型安装检测仪表，包括但不限于高温计、轮廓仪、测厚仪、板形 仪、探伤仪、表面检测仪、振动仪等。 6.2.2检测仪表应能自动采集数据，并对外开放数据接口，能够提供时序数据、关系型数据、图形图 像等不同类型数据，满足热轧生产智能管控系统的接入需求。采集的数据颗粒度应满足各业务功能所 需的最小粒度。 6.3视频监控系统 6.3.1热轧车间应安装视频监控系统，实时监控物料位置、生产状态、异常事件等信息。 6.3.2应根据现场情况选用摄像机。摄像机应耐高温，宜选用400方及以上像素。 6.3.3视频监控系统应可通过网络与热轧智能管控系统进行数据传输。 6.4外围系统 6.4.1外围系统包括但不限于MES系统、ERP系统、LIMS系统等。 6.4.2外围系统应提供数据接口。MES系统应对外提供生产计划、生产实绩、工艺规范、工序间物 料跟踪等数据。ERP系统应对外提供订单信息、合同信息、客户信息、成本信息等数据。LIMS系统 应对外提供物理/化学性能检验结果数据。 7数据层要求 7.1数据采集与处理 7.1.1数据采集与处理应符合GB/T38637.2的有关要求。应具备对采集的原始数据进行数据判异以 及数据派生功能。 7.1.2数据判异应满足以下要求： a）根据数据标准规范对异常数据进行识别，如异常数据为零或为空值等； b）应基于统计学或先验知识对异常数据进行判断与处理，如剔除误差较大的数据、超出合理范 围之内的数据、不真实的“噪音”数据等，保证数据的准确性和可靠性。 7.1.3应根据各业务处理逻辑及不同的业务场景，对原始时序数据或关系型数据进行数据派生。数据 派生内容宜包括但不限于单物料原始数据的平均值、标准差、局部落差、极值、命中率、积分、滑动 平均、去头尾等，还宜包括多物料的原始数据、派生数据比对等。 7.2物料匹配 7.2.1应根据跟踪信号和生产事件建立坏料和轧材的物料映射关系，实现坏料和轧材在热轧全工序生 产中的一对一、一对多的关系对应。 7.2.2应将采集到的工艺数据、设备数据、操作数据、能耗数据、质量数据、成本数据以及用户信息 等数据关联到物料号上，以建立起不同物料与数据之间的关联性。根据不同的物料类型，物料号主要 包括板坏号、圆坏号、方坏号、钢板号、钢卷号、材料号等。 7.3时空变换 7.3.1应依据物料长度与生产时间的对应关系，将时间数据转换成物料长度进行赋值，进而将采集到 的工艺数据、设备数据、操作数据、能耗数据、质量数据、成本数据等匹配到物料长度上。 7.3.2对于有往复生产、物料头尾变换特点的热轧工序，数据在时空变换过程中应将物料头尾的信息 5