数智转型,海康威视诠释新「钢铁炼成记」
世界名著《钢铁是数智转型怎样炼成的》一书中,将主人公保尔·柯察金饱尝生活的海康苦难的过程比喻成其成长为钢铁战士的过程,具象化成钢铁的威视炼成,虚实结合间,诠释世人体会到主人公的新钢坚韧,也知悉钢铁炼成的铁炼不易。
如今,成记我们依然能感受到那种穿越时代、数智转型直击人心的海康力量,但钢铁行业,威视已经发生了翻天覆地变化。诠释
1966年,新钢韶钢的铁炼第一炉钢水出炉,如今韶钢年产钢能力达800万吨。成记
数字产能只是数智转型钢铁行业数字化转型的冰山一角,在智能化浪潮下,钢企们成为万千产业数字化的舵手,韶钢在“跨产业、跨基地”的工业互联网架构上打造“一总部多基地”的“跨空间”和“跨人机界面”的互通融合,智慧制造2.0发出低沉而有力的鸣笛。
这份成就里,有海康威视的手笔。
韶钢和海康威视的合作始于2013年,他们在安全生产、生产工艺、综合治理三大领域进行深度合作,8年间,韶钢逐渐开始向智能化进发。
9月23日,由中国钢铁工业协会冶金科技发展中心主办的“废钢检测识别、智能天车、设备智能运维”供需对接会在杭州海康威视总部举行。
借此机会,我们探寻一番韶钢们的数字化转型之路。
一、换装之难、之迫切
大势当前,美国工业互联网、德国的工业4.0、中国的智能制造2025、日本的超智能社会5.0蓝图,全世界都在向智能制造迈进。
在技术迭代的窗口,要么向上冲锋,跃进下一个时代,要么混同扑面而来的泥沙,跌入时代的谷底。
钢铁作为制造业的“脊梁”、工业的“粮食”,转型之迫切更甚。
生产流程复杂。钢铁产品生产包含炼铁、炼钢与轧钢三个环节,其中各环节涉及多个生产系统、 工业控制系统与供应链层级,体系庞大。
数据利用率低。设备种类多、应用场景多,钢铁工业蕴藏了大量的数据资源,生产过程中产生的数据格式差异大,系统、数据难兼容,海量数据资源价值待挖掘。
安全隐患多。炼钢属于高危作业,一旦设备故障,其带来的不仅是物力财力的损失,也有可能出现人员伤亡。
还有产能过剩、生产流程复杂、质量管控难、缺乏数据标准、危险场景多、设备维护成本高、下游需求日益个性化、环保压力增大等等问题,数字化转型势在必行。
一些钢企开始带头转型,钢铁行业正在打破“高温、高危、产能落后”的刻板印象,向绿色智能制造迈进。摘掉这些标签的过程中,科技是重要的抓手。
二、换装之路
钢铁行业在转型中体现出一体两面。
生产流程长、生产工艺复杂,供应链长且复杂让钢铁行业更难,但每个环节都可借助各类智能技术实现数字化升级,作业、管理等效率的提高量级上,也让钢铁行业潜力更大。
成立于1948年的鞍钢,是新中国第一个恢复建设的大型钢铁联合企业和最早建成的钢铁生产基地,被誉为“新中国钢铁工业的摇篮”、“共和国钢铁工业的长子”。
鞍钢是我国工业化的开端,也是因为它的出现,东北才贴上了“重工业基地”的标签。
如今的鞍钢,也焕发出科技的活力,改变了人们对传统钢铁厂的固有认知。
在鞍钢的炼钢车间里,远程查看生产过程,有智能视频感知设备和大屏;钢水倾倒过程中,有海康威视高温高亮摄像机,把钢水倾倒和脱硫过程中的画面,及时传送到屏幕上,让工人及时查看、分析生产情况,保障生产质量,管理效率大大提高。
海康威视的技术正融入鞍钢们的炼钢、热轧、冷轧等多个生产环节,钢铁一线工人远离复杂的生产现场,可以通过远程操作,更高效即时地进行生产调度。
海康威视如何改变钢铁行业的固有认知?
对于产线多、部分分散、体系庞大,进行生产集控,通过感知+大数据,实现可看可判可控。
在控制层面,海康威视将流程拆解成应急管理、调度管理、品质管理、生产管理四大层面,通过突破图像亮度处理、高帧率成像等物联感知技术,实现 “集中控”。
在可视化层面,海康威视采用了三维融合、语音控制等技术,辅助实现对运营分析数据、生产统计数据、生产运行情况、设备状态情况“集中看”,实现行随“屏”动、管理至简。
对于设备运维工作高度流程化、生产环境复杂、作业风险高、巡检任务重,海康威视在设备管理上,以AI+热成像技术,提升管控效率。
以前,业内人用“守株待兔”来形容这项工作。
以冷轧厂的设备点检为例,谈到设备故障点检维修时,需要24小时轮流值班查看设备的各项参数是否有异常,往往会出现“作业人员刚离开,故障就发生”的现象,不能及时逮到这只“兔子”。
同时,传统人工录入,数据真实性无法保障;纸质记录归档困难,历史详情追溯繁琐;任务繁重且危险,人工巡查很难面面俱到。
重点设备的在线实时监测,海康威视采用了擅长的热成像技术,对热风炉进行实时在线监测,加之AI拾音器、振动传感器,通过设备智能在线检测和巡检引擎,可远程掌握企业设备运行状态和巡检报告,形成及时发现问题、快速处理问题的业务闭环,为设备预测性维护数据库提供有效数据。
通过远程巡检,监控中心即可完成线上巡检任务,减少巡检人员进入生产区的频次,减少生产隐患、保障了工作人员安全,减少危险场所巡检频次。工作人员不再需要守株待兔了。
在整个流程中,视觉扮演着重要角色。在辅助生产环节,AI+雷达+OCR,实现生产运输过程关键信息识别,提升业务效率。
机械的原始的人工计数,效率和准确性都难以保障,逐渐被AI、雷达、OCR等技术代替,在物料或成品的包装、流转、运输过程中,实现关键信息的识别、记录,便于信息追溯与统计,大大提升业务效率。例如一键计数功能,可联动触发视觉分析,其分析结果与称重计数、货单数量核验后,系统即可自动打印标签,高效方便。
安全管理方面,海康威视运用多维感知技术,将厂区车辆的进行智能管控。比如,通过雷视一体机检测车辆违规事件,为安全监管部门提供厂区内车辆违规行驶、异常情况的反馈,提前发现车辆运输潜在风险,违规车辆溯源率大大提高。
基于图像的深度学习技术,能够实现对隐患的智能检测,对视频画面进行智能分析,对人的不安全行为、物的不安全状态、环境不安全因素的实时分析、报警和处理,让安全预控、能控、可控。
宝钢,首钢,沙钢,鞍钢,韶钢,酒钢,南钢,鄂钢......海康威视的全栈光谱物联能力正在全国各大钢企中默默运行,智能制造图在一一点亮。
三、钢铁数字化升级的背后
未来的某一天,“火花四溅,人工巡检”的画面不复存在,“高危、产能落后”的标签将成为历史。
对于海康威视来说,每个行业、企业都有不同场景的痛点和难题。海康威视深耕行业,从企业用户需求出发,以扎实的研发能力和丰富的场景化落地能力,帮助企业用户提质增效,走上高质量发展之路。
把人力从繁重的劳动和恶劣环境中解放出来,推动钢铁行业向数字化、网络化、智能化转型升级,让产业实现从制造向“智造”的转变。
这是海康威视进行钢铁行业转型升级的能力所在,也是海康威视一直在践行的目标。未来,海康威视将继续不断探索数智科技与产业融合之道,助力产业走向高质量发展之路。
雷锋网雷锋网雷锋网
-
文章
94996
-
浏览
32
-
获赞
34
热门推荐
-
中年服装时尚大气(中年时装品牌大全)
中年服装时尚大气中年时装品牌大全)来源:时尚服装网阅读:1485中年女性如何穿裙子来体现时髦?右:黑色西装外套+碎花连衣裙,这一种穿法整体看起来还是挺显干练与知性的,裙子里面还穿上了一条打底裤,加上平秦始皇的33个子女下落何处?竟然都尸骨无存
秦始皇的33个子女下落何处?竟然尸骨无存。秦始皇在位时,后宫美女众多,膝下儿女大约有33位,但是在史书中除了秦二世胡亥外,并没有着33位子女的下落,秦始皇的这些儿女下落何处?又遭遇了什么?始皇有宁夏空管分局运管中心再次开展风险防控业务专项培训
为进一步做好风险防控管理工作,提高危险源辨识准确度,强化管制员安全意识,3月7日,宁夏空管分局运行管理中心组织开展了风险防控业务专项培训活动。 运管中心按照分局三年专项整治计划清单,对全体人员进此人盗掘陵墓被喷一脸黑水竟怎么洗都洗不掉!
“盗墓”这个行业屡禁不止,经久不衰,仔细想想为啥那多人前赴后继的铤而走险,说来说去,还怪帝王自己,驾崩就驾崩吧,你还非要把诸多的金银珠宝,名家字画带下去陪你,这不是没事找事吗,带下去也花不出去,留着吧OPPO Reno13领衔新机:京东尝鲜好评率高达99%
超美小直屏OPPO Reno13系列于11月29日正式开售,凭借媲美iPhone16系列的外观设计和质感,OPPO Reno13在OPPO京东自营旗舰店尝鲜秦始皇陵墓的六种机关 第三种最简单也最吓人
秦始皇陵是属于我国重点的文物保护单位,对于秦始皇陵墓的挖掘现在已经停止了。主要是由于咱们现在的技术水平还无法完好的保护挖掘出来的文物。还有就是秦始皇陵内部有些机关,那么如果我们要挖掘秦始皇陵,我们会面“太平天国”一共有多少个王?答案让人想不到
在清朝历史上,太平天国无疑是一件影响极为深远的历史事件。1850年末至1851年初,洪秀全、杨秀清、萧朝贵、冯云山、韦昌辉、石达开等人在广西金田村发动反抗清朝的起义,后建立“太平天囯”,并于1853年秦始皇陵守墓人还存在?为何在守墓时无名无姓
守墓人一直是一个神秘又不神秘的群体,在每个皇陵的附近都会有一个村庄,这个村庄一般都是守墓人,时代守护在陵墓的旁边,防止盗墓贼盗墓,他们的生活花费都是朝廷直接拨的,但是时代发展到现在,封建社会早已结束,adidas 经典复古 ZX 鞋款全新 30 周年系列即将发售,经典回归
潮牌汇 / 潮流资讯 / adidas 经典复古 ZX 鞋款全新 30 周年系列即将发售,经典回归2019年08月07日浏览:3176 今年,阿迪达斯旗下的复古经典跑鞋云南空管分局技术保障部昭通雷达站圆满完成2022年第一季度停机维护工作
云南空管分局技术保障部昭通雷达站兴建于2004年,投运于2005年。由于地处云贵川三省交界处,且海拔高,所以信号质量好、覆盖广,为西南民航安全起到了坚实的保障作用。设备定期深度维护是设备稳定长久运行,名相诸葛亮为何不劝说哥哥诸葛瑾为刘备效力?
诸葛亮为何不劝诸葛瑾辅佐刘备?诸葛亮在三国演义里是个神话的人物,他运筹帷幄决胜千里,料事如神,呼风唤雨。未出茅庐而知天下三分,让很多人敬佩不已;草船借箭,一招使以诡计著称的大英雄曹操艳羡不已;东吴招亲喀什机场开展配载·监装·货运交流会
通讯员 迪力热巴)近日喀什机场开展了配载、监装、货运保障研讨会。会议由三个部门主管、机场分管副总经理以及配载全体员工参加。就配载、监装与货运的工作规程、信息传递流程中可能出现的安全风险点进行了细致研巴黎世家 Triple S 鞋款“Turquoise”绿松石配色来袭
潮牌汇 / 潮流资讯 / 巴黎世家 Triple S 鞋款“Turquoise”绿松石配色来袭2019年08月07日浏览:6126 风靡全球的老爹鞋 Triple S学在经常 做在日常 ——甘肃空管分局党委组织开展党委中心组(扩大)学习
为贯彻落实《关于切实加强党对安全管理工作领导的通知》西北局发明电〔2022〕143号)和《关于印发〈关于增强“政治三力”,提升党管安全能力的指导意见〉的通知》民航西北空党勤政爱民的隋末英雄窦建德为何斗不过李世民
说起窦建德这个人,许多读史的都会觉得有些惋惜。和一般草莽英雄不同,这位老兄为人宽厚、勤政爱民、讲究信义,更难得的是不搞封建迷信,以至于他的死敌——大唐的小干部殷侔竟不顾忌讳为他立了块纪念碑,还亲笔写了