MES系统,木白智能算法赋能设备检修,实现检修智慧排程

宝钢股份是全球领先的现代化钢铁联合企业,设备总资产高达数百亿,每年需要投入巨额费用用于设备维护检修。仅宝钢宝山基地下辖产线就达100余条,每条产线有3种检修类型(年修、定修、换辊),检修投入人数有8000余人,总耗资数亿元。

面对如此大体量的设备检修任务,检修计划的制定是一门深奥的学问,需充分考虑到生产任务的紧急程度、检修人力的制约、产线之间的相容相斥关系(由于工序流转导致产线设备之间的相互制约)、不同产线设备的检修周期等约束条件。在约束条件之下,最佳的检修计划还需使得产能利用最大化、人力成本投入最小化、延长设备寿命。

目前检修计划由多名从业二十多年的设备检修专家团队制定。随着宝钢股份不断发力“智能制造”,宝钢管理层期望用新一代算法技术,将制定设备检修计划的经验模型化,提升排程工作的效率和稳定性,同时尽可能的将人的经验从繁复的排程工作中解放出来。

木白科技受宝钢专家团队委托,开展了检修智能排程项目的设计和开发工作。01

算法简介

  检修智慧排程算法将各项基础数据(如生产任务数据、设备检修标准、生产工艺流程、工厂万年历、人力总资源等)作为算法输入变量,生成图形化的《年度计划检修排程表》、《月度计划检修排程表》。同时,支持手动拖拽图形(即具体检修计划),实时显示关联影响因素的变化情况,辅助人工决策。

图形化检修排程表原型

调整后相关影响界面原型

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算法特点

  • 约束条件种类和优先级可配置:13项基础约束条件,可新增或删除约束条件,且各约束条件可配置。
  • 多重算法组合确保最优解:将复合式启发式算法生成的预排程方案作为智能算法的一个初始解,并设定多个优化目标,利用遗传算法、粒子群算法优化预排程方案。
  • 算法输出界面直观、交互友好:算法输出数据图形化,可通过直接“拖拽”图形完成交互。
  • 历史数据反馈算法,不断优化模型:通过实际检修数据和设备故障数据反馈,持续的优化检修标准和算法模型。

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实施效果

  • 算法生成年度计划检修排程表取代人工排程
  • 可视化界面实时显示关键关联参数,辅助人工决策

在“智能智造”的大背景下,不少企业在实现信息化的基础上,希望能够借助智能算法来辅助人脑决策甚至实现自主决策,这样不仅极大解放了人脑,也使得决策更加透明、高效、稳定。

    木白科技以“用数据和AI为工业赋能”为愿景,自主研发“木白智造系统”系列产品,能够帮助企业实现数字化改造,同时在数字化基础上,提供各种智能算法应用,帮助企业实现“降本、增效、提质”。

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