数字化转型成就马钢板带全面质量管理
2020-08-26 13:26:18

本报通讯员 顾泠竹

今年初以来,尽管遭受新冠肺炎疫情影响,导致钢铁生产在资金链、供应链、技术创新和人员等方面出现困难,但截至7月底,马钢股份公司板带合同完成率、综合成材率、板带废次降发生率、质量总损失、万吨材异议数及钢铁料消耗7项技术质量指标均达到了计划值。在重点跟踪技术质量指标中,进步率与达标率均达到较高水平,炼钢、热轧、酸轧、连退、镀锌、硅钢6大工序技术质量改进取得明显成效。取得这样的成绩实属不易,其主要应归功于一直以来从未停止追索“更快、更好、更强”脚步的马钢人。他们为推进智能制造、提升产品质量提供了不竭动力。这一切要从2017年说起。

质量,对于汽车板生产企业来说,是贯穿于生产和营运的生命线。不同的钢企,硬到设备,软到管理,采取的质量措施不一而足。而马钢认为,质量不光是1台设备、1套机制,而是基于科学数据的理性决策。

为何要上板带全面质量管理系统

马钢对于质量方面的诉求可以总结为一句话——以客户需求为关注焦点。随着客户市场的细分和发展,马钢获得的客户订单越来越呈现出“小批量、个性化、高质量、重售后”的趋势。

以汽车板为例,客户在下订单时,一般只要求产品牌号,而缺少详细的质量要求。同时,钢铁企业需要确保交付的成品在后期的冲压成型、表面涂装等形变过程中不出现质量问题,即“合标又合用”。然而,一个几千米的母卷在性能上不是恒定的,传统意义上的质量检验也只是对产品进行0.5米范围内的取样抽验,但这0.5米并不能代表整卷的质量。在客户提供的质量要求相对宽泛的情况下,马钢如何能突破传统的质量管理方式,提炼出适合客户的精确质量要求?

这是现代质量管理中要解决的一个问题。马钢在质量管理方面面临更广义的问题:如何在产品质量设计时体现客户的个性化需求?如何在生产和质量判定时达到“合标又合用”?如何实现生产全流程的质量跟踪?如何通过工业大数据对表面质量进行智能判定?

传统意义上的质量管理已显得力不从心。高速发展的产业对于踏浪者和先行者提出了更高的要求。马钢板带全面质量管理项目是关注客户需求带来的必然结果,此“关注”要落地就必须以科学的数据为基础,理性分析和决策质量事件,并通过对质量数据的不断“自省”来提高质量的稳定性。

如何理解全面质量管理

马钢的板带质量管理以“全面”二字定义。全面,是生活中我们时时用的词,但细细想想,如何把“全面”二字落到质量管理的实处,是一个繁复的工程。马钢理解的“全面质量管理”可以总结为:在产品设计时要考虑客户的特殊或个性化需求;在质量判定时考虑所有重要的生产数据,不光是传统意义上的理化成分、尺寸大小,还需要考虑本工序的过程数据,以及前道甚至前前道工序对成品的影响;物料需要实现全流程跟踪,客户冷轧卷需要对应到热轧卷、钢水,一旦出现缺陷,能快速甄别出缺陷在物料形变中对应的位置和大小;对于表面质量要求极高的产品,需要不断维护和完善表面判定规则,根据表检仪给出的缺陷信息,实现自动判定。

基于这些对质量的高境界追求,马钢板带全面质量管理系统分为9大模块:质量数据库、质量设计、质量判定、质量监控、表面缺陷跟踪、工艺质量追溯、质量分析和改进、质量查询和报表、客户技术档案。

如何实现全面质量管理

管好入口、出口和缺口是关键。

质量的入口即对客户产品的质量设计。汽车板客户光依靠一个牌号来做质量设计显然是不够的。为了达到“合标又合用”,还需要满足客户未提到的隐性需求,即个性化的质量要求。因此,即使不同的客户需要的是同一个牌号的产品,由于个性化需求不一样,质量设计也会存在差别。为此,马钢选择了PSImetals冶金集团质量设计引擎,建立了产品规范数据库和冶金规范数据库:产品规范数据库中设立产品主数据、生产资源主数据、步骤主数据和工艺路径主数据,冶金规范数据库中设立标准和钢种主数据、外部质控和内部质控主数据、检化验及取样规则主数据。

质量的出口即是指对产品质量的全面、准确判定。钢铁企业现在做的质量判定还大多局限于传统意义上的判定,比对生产实绩参数、表面检验数据以及理化性能数据,最后判定成品是否合格。这种判定方式是静态的、点对点的,并未考虑生产过程中实时发生的过程变化。对于高端板材比如汽车板来说,光以牌号作为质量判定的标准,就容易造成 “合标不合用”。

为了提供“合用”的汽车板,马钢提出考虑生产过程曲线,把过程控制的稳定性作为质量判定的一个维度。在这里,PSImetals冶金集团高级质量管理引入了2个重要的概念:质量因子和质量过程快照。

因子是质量判定的基准,而快照为这个基准提供了数据依据。马钢在判断冷轧卷成品质量时,还会纳入铸坯判定和热轧判定的结果。从系统上线到现在短短几个月的时间,马钢现在已经采用了几十个质量因子作为判断通卷质量的依据。例如,对于热轧终轧温度这一过程参数,马钢定义了3个不同的质量因子,分别从3个不同的维度,评估终轧温度曲线数据是否符合订单质量要求。该质量因子是判定成品汽车板最终是否“合用”时一项不可少的检验标准。

质量的缺口就是产品出现缺陷。如何对缺陷追踪溯源,如何对缺陷或者偏差进行处理,是在管理好入口和出口后的又一个关键点。

高级质量管理系统中有一个“物料族谱”的概念——这也是让马钢很认可的一条质量管理纵贯线,让缺陷的追踪成为可能。物料族谱类似于成品卷的家谱,成品卷来自于哪个热轧卷、出自哪个炉次,其中关联关系以及关键节点上的质量参数,都通过这个家谱显示的明明白白;再加上数据采集平台上时间轴到长度轴的转换信息,为马钢在缺陷追踪模块中实现了缺陷的源头跟踪。以表面质量为例,一旦成品卷出现表面质量问题,就可以跨工序分析表面缺陷,追踪缺陷对应的位置和大小。

还需做好闭环的质量管理。马钢对于全面质量管理,不仅仅做到了管理好三个“口子”,而且实现了闭环的质量管理,即在最后环节加上了大数据的质量分析—SPC过程质量分析工具。通过不同的视图,SPC(统计过程控制)工具给马钢提供了所有生产中质量稳定性趋势的概览。它让质量部门看到在某个时间段内或者某些物料所有质量相关数据的过程能力数据,以及违反质量判异准则时的报错信息,并可以通过过滤器查看想要的参数,以便于总结和优化生产规则。

综合以上4点,从入口的产品设计到过程中静态、动态结合的过程曲线判定再到出现缺陷后的追溯和处理,以及最后大数据分析工具的提升和反馈,马钢实现了全面质量管理。

有哪些可以借鉴

马钢的板带全面质量管理覆盖马钢股份全产线,包括四钢轧、冷轧总厂和合肥板带厂,从项目开球会到上线只用了2年时间。这是真正意义上的“范围广、时间紧、任务重”。

24个月的时间,几百次的开会和协调,当马钢股份制造部副部长,即该项目项目负责人陈斌回头看走过的历程时,他觉得有两点值得分享:“IT系统只是实现手段,这样贯穿企业动脉的项目需要以业务需求为基础,以多专业、全工序的协同为目标,全面梳理业务,并在IT系统中实现。”“做信息化项目也是一个打破旧习的过程,这需要钢铁企业和IT厂商同时拿出不破不立的勇气,勇于打破既定的思维模式,不将就、不凑合,确保达到想要的效果。”

对于马钢股份制造部质量管理室主任于景辉来说,过程曲线的规则总结是该项目很大一个难点。这是一个痛并快乐着的过程:过程曲线和判定结果之间的对应关系是无形的,无法一下敲定,这就需要企业质量部门摸索比对,这个过程自然就是“痛”;而“快乐”,是因为这个摸索的过程让团队成长起来了,从客户需求进到达标产品出,技术和质量人员拧成一股绳,达到客户“合标又合用”的质量要求。因而,找对规则的时候,是于景辉最快乐的时候。他建议企业质量部门不要吝啬时间,不要囿于繁杂,投入是会有回报的。

质量是数字化转型的主要推动力。马钢在质量方面为数字化转型搭建了一个理想的平台,即只有从“解决出现的质量问题”转变为“预防质量问题的出现”时,才能真正成为数字化的主人,让这些热词和概念成为被生产所用的科技。 

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