在工業(yè)4.0、人工智能、智能制造的浪潮中，無論是高科技企業(yè)還是傳統(tǒng)的制造業(yè)，都在努力探索出一條適合企業(yè)發(fā)展的道路。

人工智能、智慧制造必將成為未來國家間科技競爭的主戰(zhàn)場。作為鋼鐵行業(yè)先鋒企業(yè)之一的寶鋼，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和探索中，是如何打開思路、技術(shù)先行，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的華麗轉(zhuǎn)身？在數(shù)據(jù)化進(jìn)程中，寶鋼的智慧制造又有哪些值得學(xué)習(xí)和借鑒之處？

在今年6月24日舉辦的JMP Discovery Summit 2021大會(huì)上，寶山鋼鐵股份有限公司熱軋廠高級(jí)主任工程師王金濤先生在大會(huì)上通過3個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，分享了JMP Pro在寶鋼熱軋廠助力工藝改進(jìn)和質(zhì)量提升方面的探索、實(shí)踐及成果，為全場嘉賓提供了全新的思路和見解。

8月18日，JMP網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)將迎來王金濤先生的返場演講。想了解先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘如何實(shí)現(xiàn)工藝改進(jìn)、質(zhì)量提升、制造效率提升的朋友，請戳下方海報(bào)直接報(bào)名。??????

在直播間，你將聆聽：

@Case Study.1

蒙特卡洛模擬，如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能預(yù)測的精準(zhǔn)性？

項(xiàng)目成果提前劇透??

通過基于JMP的蒙特卡洛模擬，工程師獲得了相對精準(zhǔn)的預(yù)測結(jié)果和參數(shù)設(shè)置的最優(yōu)方案：若使得產(chǎn)能達(dá)到370萬噸的概率>= 80%，則兩爐生產(chǎn)天數(shù)需壓縮10天，（薄規(guī)格）小時(shí)產(chǎn)量需提高3%-4%，日歷作業(yè)率需提高5%，這為工廠后續(xù)的生產(chǎn)經(jīng)營提供了科學(xué)的決策。

@Case Study.2

如何利用歷史鋼種數(shù)據(jù)，為新鋼種的評估提供依據(jù)？

項(xiàng)目成果提前劇透??

利用歷史相似鋼種的數(shù)據(jù)來為新鋼種的評估提供依據(jù)，過去以來一直是通過人工篩選的方式進(jìn)行。此類工作數(shù)據(jù)繁多、工作量大且容易出錯(cuò)。工程師通過利用余弦相似性及JSL的矩陣向量計(jì)算，為新鋼種評估提供了良好的依據(jù)。

@Case Study.3

解決曲線數(shù)據(jù)的難題，JMP Pro的FDE是如何做到的？

項(xiàng)目成果提前劇透??

解決卷取溫度抖動(dòng)問題時(shí)所涉及到的曲線數(shù)據(jù)分析，過去并沒有適合的分析手段。而JMP Pro中的函數(shù)數(shù)據(jù)分析器FDE提供了一種全新的方案。工程師通過使用FDE，助力寶鋼實(shí)現(xiàn)了加熱過程的量化分析，解決了熱軋工序的生產(chǎn)質(zhì)量問題。

改進(jìn)后的卷取溫度精度從改進(jìn)前的87%提高到了98%，卷取溫度的穩(wěn)定性得到了很大的提升，產(chǎn)品質(zhì)量也得到了大幅度的提升，也獲得了以百萬計(jì)的效益。

嘉賓簡介

王金濤

寶山鋼鐵股份有限公司熱軋廠，高級(jí)主任工程師，寶鋼六西格瑪黑帶大師

主要負(fù)責(zé)熱軋產(chǎn)品質(zhì)量管理和改進(jìn)，有新產(chǎn)品，完成若干降低成本，質(zhì)量和良品率提高的科研項(xiàng)目，六西格瑪項(xiàng)目。

本科畢業(yè)于東北大學(xué)金屬壓力加工專業(yè)，后取得材料成型與控制專業(yè)工程碩士。

學(xué)習(xí)入口：

https://www.jmp.com/zh_cn/events/live-webinars/non-series/2021-08-18.html?utm_campaign=wcl7013Z000001obX8QAI&utm_source=bilibili&utm_medium=social

獨(dú)樂樂不如眾樂樂

呼朋喚友一起來學(xué)習(xí)吧~