Все о Цифровых системах - новости, статьи, обзоры, аналитика. Более 1000 компаний, товаров и услуг в каталоге.
Добавить компанию

АВВ расширяет портфолио цифровых решений для металлургической отрасли, обеспечивая моделирование и оптимизацию процессов

Рубрика: «Промышленность»

АВВ расширяет портфолио цифровых решений для металлургической отрасли, обеспечивая моделирование и оптимизацию процессов

Компания АВВ представляет надежное решение для металлургической отрасли - ABB Ability Advanced Process Control. Оно обеспечивает точное моделирование технологических процессов для достижения максимальной стабильности работы оборудования и систем, что влияет на качество продукции, позволяет повысить производительность и сократить затраты. Решение внедряет систему управления на основе прогнозирующих моделей (МРС), а также собирает аналитические данные для обеспечения высокого уровня автоматизации и оптимизации процессов.

Решение ABB Ability Advanced Process Control для металлургической отрасли использует МРС, создавая цифровых двойников для ключевых процессов производства стали и используя технологические данные для прогнозирования работы оборудования в долгосрочной перспективе. Выступая в роли так называемого "автопилота", решение выстраивает процессы, используя методы моделирования и оптимизации, что ведет к повышению рентабельности. Помимо увеличения производительности, улучшения качества продукции и снижения ее себестоимости, решение АВВ уменьшает потребность оператора в непрерывном мониторинге и модификации процессов.

"Внедрение решения ABB Ability Advanced Process Control для металлургической отрасли - знаменательное событие для производителей стали, - прокомментировал Тарун Матур, глобальный руководитель направления Metals Digital в АВВ. Это проверенная и хорошо зарекомендовавшая себя технология, которая уже более 20 лет используется в других обрабатывающих отраслях промышленности, таких как горнодобывающая, цементная, нефтяная и газовая. Мы, как одна из немногих компаний, предлагающих решение по моделированию и оптимизации на основе прогнозирующих моделей (МРС) для сталелитейной промышленности, с нетерпением ждем, когда наши заказчики смогут воспользоваться всеми преимуществами данной технологии, повысив эффективность использования ресурсов, увеличив производство и качество продукции".

Advanced Process Control для металлургической отрасли, являясь частью широкого спектра цифровых решений ABB Ability, обрабатывает данные, получаемые в режиме реального времени от систем управления (например, ABB Ability 800xA или альтернативных систем других производителей), используя открытые протоколы связи, такие как ОРС (OLE для управления технологическими процессами).

ABB Ability Advanced Process Control

Решение ABB Ability™ Advanced Process Control для металлургической отрасли основано на технологии прогнозирующих моделей (МРС).

Решение АВВ предлагает производителям металла настраиваемый инструментарий, который может быть применен для различных технологических приложений, разработанных в зависимости от потребностей заказчика.

На момент запуска заказчикам из металлургической отрасли доступны три приложения ABB Ability Advanced Process Control, настроенные на оптимизацию производительности:

  • Обжиговых машин для производства окатышей
  • Сушилок для производства окатышей
  • Мельниц для помола сырья

Два приложения уже были установлены на сталелитейном заводе в Индии и демонстрируют значительные преимущества для заказчика. При использовании на обжиговых машинах для производства окатышей, заказчик сообщил о 15-процентном снижении отклонений (по сравнению со стандартными показателями) в профиле распределения температур в обжиговой машине, что привело к улучшению качества окатышей и сокращению расхода топлива. На сушилках для производства окатышей, контроль температуры на выходе стал более точным, даже с учетом задержек при производстве и нарушений скорости подачи.

Заказчики, использовавшие решение ABB Ability Advanced Process Control в других отраслях обрабатывающей промышленности (таких как горнодобывающая и цементная), отметили значительное улучшение показателей. Например, по данным с более, чем 300 установок наблюдается увеличение производительности на 2-3%, снижение расхода топлива - на 1-2%, сокращение потребления электроэнергии - на 2-3%, снижение вариативности качества продукции - на 10-20%.