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5G时代,包钢智慧物流步伐矫健

时间:2019-11-11 09:13:02| 查看: 1460|

包钢是中国三大钢铁工业基地之一。从1959年周恩来总理为包钢一号高炉开炉剪彩,到2019年上半年生产720万吨铁和752万吨钢,收入440.87亿元,经历了淬火钢时代的洗礼。钢铁物流业如何降低成本、提高效率、扩大产业规模?包钢向当地经济社会发展交出了沉重的答卷:从开发第一个在用矿卡国际无人运输系统、无人矿卡分组在中国的第一个工程应用,到智能物流系统建设,包钢正在深化供应方面的结构改革,促进扎实的高质量发展,决心在新时期振兴崛起,全面建设现代化的新包钢。

智能制造无人驾驶让矿区变得更智能

在内蒙古包头白云鄂博矿区东部矿区,一辆高6.8米、载重170吨的无人矿车准确停靠后自动卸矿。汽车司机什么也没做。在控制室,技术人员正在根据实时传回的视频和数据有序地进行调试。

这是无人重型矿车在5g条件下首次在我国矿区应用。据了解,为响应“中国制造2025”计划和国家“智能矿山”发展行动的实施,包钢集团于2018年与塔格志星、包头市政府、北方股份、北京航空航天大学、中国移动内蒙古分公司和华为集团签署合作协议,共同推进稀土露天矿山(白云鄂博矿)无人化示范项目。目前,白云鄂博矿东部矿区已调试了4辆改进型无人重型有轨电车,预计今年年底正式投产。

包钢(集团)公司副总经理兼包钢董事长李德刚表示,这是包钢实现5g技术下智能矿山蓝图的核心第一步。

无人驾驶重型电车。

新技术激发新的动能

通过反复探索和道路试验,在激光雷达和毫米波雷达的双重祝福下,重型矿区运输车辆实现精确行驶和精确对接,将侧向误差和航向误差限制在厘米级,并结合车辆协同作业平台,实现最佳路线和最经济状态下的行驶。采用该方法构建的露天铁矿采石场-铁矿原矿运输车无人操作集群,可以最大限度地减少项目现场的操作人员数量,有效保证人员安全。

据了解,智能矿山无人矿车项目基于中国移动5g网络,依托自主研发核心平台提出的分层决策自动驾驶解决方案,集成gps、视觉感知等技术,利用车载传感器和路测传感器的多层次数据构建多维时空模型,确保车辆的环境感知。5g边缘计算能力和核心云计算能力将不断增强,为自主分层决策打造“大脑”,从而满足自主驾驶的高性能计算需求。

记者在白云鄂博矿区东部发现,无人矿车不仅可以实现车辆的远程控制和自动避障功能,还可以根据云站操作平台进行协同工作和实时调度。

“没有行人干扰,路线相对固定,是无人驾驶技术着陆的理想场景。”李德纲说道。今年8月,该项目通过了专家技术评审会议,专家们一致认为,该成果在多传感器融合传感、基于c-v2x(4g/5g)的多模式通信智能协同交互、基于云智能的铲车、车对车协同控制和动态路径规划方面取得了重大技术突破。评审团建议加快大型项目的应用,加快5g多模通信技术和无人运输系统技术的深度集成。

“未来,无人驾驶将成为核心,矿区的整个生产过程将通过5g技术实现无人驾驶。”李德纲告诉记者,与乘用车不同,无人驾驶车载摄像机需要360度摄像机来传输实时数据,如车辆状况和路况。“5g技术非常支持这些数据,因为5g技术速度快,传输容量大,如果没有5g条件,很难建立智能矿井。”

无人驾驶安全更有效率

白云鄂博矿区是目前世界上最大的稀土矿,年产量为1650万吨。在海拔1500米的地方,冬天非常寒冷。用当地人的话说,“十几件棉衣已经透了风。”

包钢白云鄂博铁矿设备部副主任霍光表示,白云鄂博铁矿司机的平均年龄约为52岁,未来几年他们将很快面临退休。然而,白云鄂博一年四季都有风,冬天零下30摄氏度的严寒让新来矿场工作的年轻人更难坚持下去。「目前,我们仍有二十多个司机职位空缺。将来,无人驾驶项目登陆后,工作环境会变得更好,司机也不需要三班倒。这不仅可以解决招聘难的问题,还可以大大降低劳动力成本。”霍光说。

矿区地质条件复杂。重型有轨电车不同于普通车辆,总高度为6.8米,轮胎高度约为3米。价格也达到2000-3000万元。无人驾驶可以保证车辆一天24小时处于最佳工作状态,提高车辆出勤率,降低大量维护成本和购买成本。据统计,在智能化管理下,矿区综合效益将提高10%以上,总能耗将降低5%以上。

安全事故的频繁发生被认为是矿山生产中的一个痛点。在狭窄的车道上驾驶这么大的车辆,驾驶室内有20米的盲点,防止突然轻微滑坡,对驾驶员提出了严格的要求。如何用智能手段降低事故率?无人驾驶无疑给出了答案。李德纲介绍说,未来司机只需坐在控制室里,通过远程智能调度监控平台监控车辆,安全风险低,工作环境更加舒适。

“矿区运输的核心是收集和运输。如何实现收集和运输的自动化是提高效率的核心问题。”李德纲说,“这不仅仅是建立一个信息系统。生产的各个环节,包括钻孔、爆破、电铲等。,可在控制室操作,无需操作员在现场操作。我们希望建造一个真正智能的矿井,并希望到2020年底所有的矿井都“无人值守”。

“一个电子围栏被设置在一个特定的区域。每个进入该区域的操作员和车辆都有一个定位芯片。通过使用车辆联网系统进行主动监控,车辆联网系统可以提前管理车辆。当车辆遇到操作员时,它可以自动避免并最大限度地降低风险。”李德纲告诉记者,无人采矿车、无人飞行器测绘地理信息、矿山生产调度监控等都在逐步建成,最终实现了矿山生产经营的自动化管理。

智能物流

降低成本,提高效率,迈向高质量发展

今年上半年,包钢共销售钢材714万吨。包钢全国钢出口仅小幅增长,出口近133万吨钢,同比增长26.8%。由于内部和外部物流流程的优化,钢铁行业的效率得到了提高。自2016年以来,包钢不断转型优质发展,下沉和拓展钢铁物流,形成钢铁贸易、电子商务和三方物流相结合的钢铁供应链。

司机将热轧钢卷运送到开平各工厂进行二次加工。

降低物流成本的全过程管理

钢铁工业和物流业是相互联系、相互融合的。钢铁物流正日益转化为钢铁工业的新能源。运输成本已成为钢铁企业降低成本、提高效率的重要途径。

因此,2018年12月,包钢在推进混合所有制改革、尝试投资主体多元化、实现包钢“十三五”物流规划目标的基础上,以包钢捷物流公司为主体,引进外部投资伙伴上海钢铁物流公司,与包钢Xi创机械化公司共同组建包钢港物流公司。通过运输方式的动态管理,降低了生产周转率,提高了运输管理水平。这也意味着包钢运输行业在物流领域具有一定的运营能力和专业化水平。

与沿海钢铁企业相比,地处内陆的包钢有着天然的物流劣势。每年巨大的运输成本消耗了包钢产品的大量附加值。在“四降两改”项目中,包钢把“降低物流成本”作为一项单一的重点任务。通过合理配置运输资源、减少库存、物流监管服务、提高运营效率和降低运营成本,实现了智能调度和运营效率的提高。

如何通过智能采购物流实现“在途库存”监管?包钢联合物流公司副经理徐怡君(Xu Yijun)表示,过去无法确认从矿区运输到钢厂的车辆到达时间,导致库存积压。通过钢铁物流系统,可以实现原材料采购车辆预测、跟踪和执行的全过程管理。

“通过‘包钢司机’应用程序,货物将在装载后立即被跟踪。根据已建立的合同数量、在途数量和卸载数量,可以全面跟踪综合执行情况和异常反馈情况。”许怡君告诉记者,通过在10公里内设置电子围栏,一旦车辆离开“围栏”,指挥中心和车辆将发布预报。进入电子围栏的车辆将被gps实时跟踪。到达包钢附近的司机可以在手机应用程序上登录,系统会排队等候电话进入现场。化学检验中心将同步识别提升杆,在计量中心测量的称重数据也将与存储中心同步。“大数据提前预测,合理安排司机进入工厂,降低了不必要的成本,也使车辆能够有序进入现场,加强了安全控制。”许怡君说道。

专线调度增加了驾驶员粘性

包钢物流公司的愿景不仅仅限于包钢的物资运输,还包括包钢外包和出口的广阔空间。包钢生产所需的矿石和钢材进口取决于天津港的吞吐量。许怡君表示,通过仔细分析和设计,包钢物流公司有能力将公路运输成本控制在低于铁路运输的水平。

“如果工厂是一根针,那么物流和运输就是一条无形的线,而智能物流就是发挥“百针一线”的拉动作用。包钢联合物流公司总经理杨刚说。

在包钢联合物流公司的指挥中心,两个大屏幕占据了整面墙。在子图中,每个“绿点”代表生产单元的物流点,“黄点”代表货运车辆。这两种颜色的点一眼就能看出。

打开“包钢司机”应用,接管包钢天津港运单,交接后立即收到“天津包钢”的新订单。没有必要担心返回空的,订单是稳定的。这吸引了大量司机进入“包钢好司机”应用。目前,app拥有4,897辆注册车辆、5,447名注册司机、617个装卸点和1,200多万条跟踪数据。包钢以“内蒙古-天津”专线为模板,专线区域正在逐步向全国拓展。

“以前,有许多称重文件,成千上万辆单独的车辆难以调度,车辆跟踪也非常困难。如今,这些数据可以通过系统实时控制。司机可以直接在应用程序上支付运费,无需人工干预就可以开账单。”杨刚告诉记者,截至8月底,包钢物流成本降低了28%。

在金融服务方面,SGL与蒙古银行合作创建“数据贷款”,实现司机运费的“自动提现”,这样司机就可以“完成工作后取钱”,无需离线手工分类账,同时实现“与承运人在线自检”。

“未来将建立一个物流大数据中心,整合订单数据、计划数据、车辆数据、运费数据、扩展服务等。以进一步降低成本和提高效率。”许怡君介绍。

李德纲坚信,通过嗅到未来的机遇,他可以抢占市场制高点:“未来,物流行业将成为包钢第五大行业,到2020年底实现150亿元的收入目标。”

包钢(集团)有限公司

包钢成立于1954年。这是“十五”期间国家建设的156个重点工程之一。这是新中国在少数民族地区建立的第一家大型钢铁企业。这也是周恩来总理为其生产剪彩的唯一钢铁企业。经过60多年的发展,现已成为世界上最大的稀土工业基地和中国重要的钢铁工业基地。它拥有包钢和稀土两大上市公司,总资产超过1800亿元人民币。

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