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让数据“智慧”起来
——河钢石钢建立质量大数据系统平台记事

2017-10-11 16:07:47 来源:河北新闻网
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对接市场和客户的能力是新时期企业最核心竞争力。精准高效对接高端客户的个性化需求,就要运用信息化对数据采集分析,以客户为中心整合资源,形成高端客户培养、管理、维护机制。

如何做到“精准”与“高效”?公司创新思路,依托原有的“工艺过程质量数据查询系统”,将“大数据”引入质量管理体系,自主开发成功“质量大数据平台”,将原料数据、生产过程数据、化学检验结果、物理性能数据客户使用数据等各种质量相关的数据高度集成在一起,通过跟踪、追溯、对比分析影响产品质量的关键工艺参数的波动情况,让数据“智慧”起来,为质量改进提供依据,为工艺优化及新产品开发提供依据,为完善企业技术标准、提升企业质量管理体系奠定了坚实的基础。

提高效率

将人员从浩渺“数”海中解脱出来

9月5日,炼钢厂0号精炼炉正在为某战略客户生产某高端钢种,该钢种对成分窄范围控制要求极为严格。但现场精炼工刘阔宇的操作却又极为轻松,他轻点鼠标,进入质量大数据平的合金调整模型,填入冶炼钢种的目标成分和需要添加各种合金后,电脑迅速给出配料标准和规则,再辅以自动加料装置,智能化配料一气呵成。“以前,这样的配料计算都是通过人工来完成的,要么就是老工人凭经验粗略估算,一来精确性差,二来不能兼顾合金之间的共同成分的影响,现在不同了,应用合金调整模型提高成分目标命中,减少成分高于目标的炉次,不仅保证钢的性能稳定,还能避免合金浪费。”刘阔宇为正在使用的质量大数据平台“点赞”说。

“大数据规模很大,但用起来却像操作‘小数据’一样简单,数据浩若烟海,但内部的各种内容及关联清晰可见,很容易调用和获取。”与此同时,为某高端钢种质量攻关例会准备材料的炼钢厂生产技术室主任胡云生,同往常一样进入“质量大数据平台”轻松调取出有关的质量参数,并形成相关曲线趋势图。他告诉记者,在“质量大数据平台”开发前,想找全这些数据可能要花费半天甚至一天的时间,可以说,那时的他们大量的时间都耗费在找数、要数和分析数的过程中,真正用于质量提升工作的时间被挤占得所剩无几。现在不同了,应用大数据系统生成不同层次的智能报表,实现了质量追踪、质量分析、质量考核的自动化和规范化,拥有一台联网电脑,几分钟之内,所要的数据就已经全部“集结到位”了,摆脱了找数要数的尴尬,他们能将更多的时间和精力投入到产线,投入到解决现场质量问题中去。

“对大数据进行有效分析的前提是必须要保证数据的质量,专业的数据分析工具只有在高质量的大数据环境中才能提取出隐含的、准确的、有用的信息。否则,即使数据分析工具再先进,在充满垃圾的大数据环境中也只能提取出毫无意义的垃圾信息。”“质量大数据平台”主创、信息物流中心一级业务主管张麟说,平台开发伊始,他们就意识到数据质量在大数据环境中的重要性,因此,为保证数据真实可靠,在开发过程中,他们就尽可能实现数据的现场自动采集,减少人工录入和人为干预。

还原生产过程

让更多的数据支撑更好的产品质量

9月6日,公司营销人员赵哲来到千里之外的山东省滨州市的一家重点客户产线进行走访。在客户原料库里,赵哲掏出手机对准自己的产品轻轻一扫,这支钢材的钢种、生产时间、成分要求等一系列资料立马呈现在赵哲的手机里。“钢材上贴的这个标识就是钢材的一个‘身份证’,用与公司网络相联的手机一扫,钢材的类似出生年月、籍贯,以及更详细的生产过程等信息一目了然。”有了详实的信息做后盾,面对客户的询问,赵哲的回答游刃有余。

在公司,每一支钢材从一“出生”,就有一个专属的“身份证”。此后,无论这支钢材是漂洋过海,还是攀山越岭,只要有人将它的“身份证”上的信息传递回来,每一位技术人员都可以如数家珍地报出它的从原料到工艺到检验结果等全部信息。

“我们能够做到还原每支钢材的生产过程。”“质量大数据平台”主创、技术中心技术部工艺工程师张岩说。“大数据”是“数据化”趋势的产物,而数据化最核心的理念是“一切都被记录,一切都被数字化”。本着这一理念,目前已经开发了以炉号为索引,实现单个工序或多工序的质量数据集成查询的功能;实现按批次、钢种、时间等条件查询相关数据;实现质量相关数据汇总分析及导出功能;通过数据对比、控制图、曲线图等手段,实现图形化查询分析功能和实时展示当前生产过程中的工艺参数数据状态,通过选择工艺参数的方式查看具体的某个工艺参数的趋势图形五大功能模块。

“掌握海量数据,为的是利用海量数据为产品质量提升提供支撑。”张岩解释,比如“诊断”产品质量缺陷,以前,当一批产品出现质量缺陷时,其生产过程的数据只能为这一次问题“诊断”提供依据,之后随着时间流逝,这些宝贵的数据就会被人们遗忘,当再一批类似产品出现同样问题时,所有的调查与分析还得重新来做,上一次的数据并没有为这次的问题“诊断”提供任何依据,更不会有人想到拿它与其他产品数据进行对比,以分析问题的症结究竟如何。那时,质量改进通常是在微观的层面上进行,或者说只能是就事论事。而现在,公司建立缺陷产品生产数据库,把缺陷产品的数据积累、集中起来,找到规律,找到产品缺陷产生的原因,为后续生产优质精品提供支撑。

提供决策依据

用真凭实据替代经验发挥作用

9月7日,技术中心开发部弹簧钢开发员张立良正在与客户就某高端钢种商谈技术协议的有关事项。其间,对客户就产品带状和淬透性等提出的严苛要求,张立良立即给予明确的承诺。张立良的干脆爽快并非空口无凭,登录“质量大数据平台”让他对公司生产过程能力有了十足的自信:“公司正在进一步完善技术手段,对大量数据进行有效地深加工,发现隐含在数据中的信息并加以利用,努力把大数据的效用发挥到极致。”不仅如此,接下来,质量大数据平台还会根据协议明确的对不同指标的要求,有针对性合理制定生产工艺和检验计划,以满足客户的个性化要求。质量大数据平台还会利用以往工艺数据计算过程参数的能力指数,在制定控制计划中,确定合理的工艺参数控制标准,并对于能力不足的部分实施改进和后步质量跟踪。

与此同时,技术中心技术部正在对某钢种的加热制度进行修订,此次的修订依据也来自“质量大数据平台”。技术中心开发部则通过筛选质量大数据平台提供的大量钢种生产和检验的数据情况,成功研发出10余个新钢种,获得了显著的经济效益和行业影响力,提高了市场竞争能力。

开发部和技术部以数据为依托的做法,体现的是公司质量管理工作从“经验即决策”向“数据辅助决策”的转变。接下来,公司质量管理工作还要向“数据即决策”发展———预测事情发生的可能性继续往下延伸,就可以通过适当的干预,来引导事情向着期望的方向发展。

“质量离不开数据,质量的本质就是数据。大数据分析更关注相关关系,而不是因果关系。”张岩说。大数据分析的主流研究成果相对更加注重“效果逻辑”,只强调数据之间存在的相关关系。

“我们还要从最基层的一手材料提炼出来较高层次的认识,在收集全部相关过程、产品、设备和服务数据的基础上,掌握事实,形成一个战略性、预测性和最优化的愿景,形成一个承认功能与衡量标准之间相互依存关系的信息框架。”主创人员纷纷表示,在质量大数据平台的建设中,他们也总结出3个“二八定律”,即“信息技术人员占平台建设总工作量的20%,工艺人员占到总工作量的80%,平台建设由工艺人员说了算;对质量影响大的20%的重点数据配置80%的资源,实现高频次高质量的收集;对数据深度挖掘分析,让数据变‘智慧’,将数据决策作用的发挥从20%发展到80%。”

将“大数据”引入质量管理提升,引入对过程控制点指导,公司才刚刚起步,未来任重道远。(赵海燕华祺年)

责任编辑:白泽豪
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