董 銳

(寶山鋼鐵股份有限公司上海梅山鋼鐵股份有限公司,江蘇 南京 210039)

鋼鐵產品大數據挖掘技術近年來應用廣泛,越來越引起企業(yè)的重視。數據挖掘指的是從巨量的、不完全的、模糊的、有噪音的實際應用數據中,提取隱藏在其中的、人們事先未知但有潛在利用價值的信息和過程。因為鋼鐵行業(yè)質量風險因素多且復雜又不穩(wěn)定,如果利用傳統(tǒng)的質量風險模式,并不足以發(fā)現內在規(guī)律,需要利用數據挖掘技術,主要是通過識別海量信息中的潛在規(guī)律和特征,研判其可能存在的風險嚴重等級和發(fā)生概率,如關聯性、指標、分類等。

SAS(statistics Analysis System)是目前世界上應用廣泛的數據統(tǒng)計分析軟件,它以運行穩(wěn)定、功能強大著稱,尤其在制造行業(yè)中更是有著廣泛的應用。梅鋼的信息化建設數據挖掘和分析,采用了SAS的解決方案。

1 梅鋼SAS BASE軟件的運行環(huán)境

梅鋼產銷系統(tǒng)從2018年1月升級為新的產銷系統(tǒng),梅鋼產銷系統(tǒng)的數據每天定點23點向產銷云數據庫拋數據。產銷云數據庫的數據訪問通過兩種方式實現,即數據倉庫系統(tǒng)訪問和SAS BASE(圖1)方式訪問。數據倉庫系統(tǒng)中固定的報表由軟件公司開發(fā),質量工程師也可以通過個性化操作進行數據表的拼接,但局限性很大;采用SASE BASE雖然對編程要求較高,但靈活性和自由度較大,可以實現很多復雜的功能。數據倉庫系統(tǒng)和SASE BASE兩種數據分析的優(yōu)缺點比較見表1。由于功能強大、執(zhí)行效率高、可移植性和可擴展性強等多種優(yōu)勢,目前SAS BASE已廣泛應用于梅鋼制造部一貫制質量管理中。

表1 數據倉庫系統(tǒng)和SAS BASE數據分析的優(yōu)缺點對比Table 1 Comparison of advantages and disadvantages of data warehouse system and SAS BASE

2 SAS BASE統(tǒng)計軟件在梅鋼一貫制質量管理的應用

SASE BASE在梅鋼質量一貫制的應用主要有質量內外設計防錯、典型產品質量一貫制工藝數據的分析、重點過程參數的監(jiān)控及產品質量的持續(xù)改進等。SASE BASE應用的原理一般是產品工程師編寫SAS BASE程序,抓取產銷系統(tǒng)數據庫中的數據,實現相關數據表格的拼接和勾連,并且對數據進行再加工,截取、剔除或轉化字段,根據篩選條件,顯示需要的數據或剔除不需要的數據,根據需要實現數據分類匯總或透視表的功能,必要的時候實現數據的圖形化顯示。

2.1 質量內外設計防錯比對

梅鋼產銷系統(tǒng)的質量模塊合同處理進行質量內設計,一般情況下內設計的結果要和外設計保持一致。外設計由銷售部下發(fā),即用戶需求什么,我們就要進行質量內設計,滿足用戶的要求。個別特殊情況內外設計不一致,但這需要產品工程師進行質量確認。內外設計不一致可能會導致嚴重后果,若產品未出廠必須要脫合同改判以及合同延期,若產品出廠就會導致用戶的質量異議,如酸洗產品曾經出現過用戶訂貨為切邊,而質量設計為毛邊,導致用戶無法使用,甚至要求退貨。

技術防錯是將鑒別錯誤的邏輯寫成程序,通過SAS程序進行校驗,從系統(tǒng)上解決人工防錯可能出現的疏漏,達到真正意義上的全面檢查,預防錯誤的發(fā)生。具體的措施是產品工程師編寫SAS BASE程序,抓取產銷系統(tǒng)數據庫中的數據,實現相關數據表格的拼接和勾連,將合同處理內設計的結果與外設計用戶的要求數值進行校核比對,若發(fā)現比對不一致,保留不一致的結果(圖2)。根據字段的類型不同可以分為字段的直接比對、間接比對、邏輯關系比對以及化學成分范圍比對。

2.1.1 內外設計字段直接比對

如酸洗產品訂貨要求中的厚度公差要求有PT.T、PT.C、PT.B,在SAS程序中通過訂貨要求共同字段拼接內外設計的厚度公差的字段值,顯示內外設計不一致的字段值,由產品工程師確定內外設計的差異是否存在風險,類似的比對還有涂油量等。

2.1.2 內外設計字段間接比對

如鍍(鋁)鋅產品中的后處理方式,通常情況外設計的字段和內設計字段不相同,對于不相同的字段,由產品工程師確定內外設計的差異是否合理,如果確認差異是合理的,就將合理差異在程序異常值中剔除,不顯示。圖3為質量設計內外設計間接比對圖,圖中大圓區(qū)域為內外設計不一致的顯示,小圓為產品工程師確認的合理的差異,藍顏色陰影區(qū)域為真正有異常的數據。

2.1.3 內外設計的邏輯關系比對

內外設計字段之間存在著一定的邏輯關系,如酸洗產品的切邊方式和切邊量之間關系,如果切邊方式為切邊,那么切邊量必須大于0;如果切邊方式為毛邊,那么切邊量為0。如果不符合上述邏輯,SAS程序就可以將異常的數據顯示出來,由產品工程師確認是否存在異常。

2018年4月,在用SAS程序比對的過程中發(fā)現某個合同號,用戶要求毛邊,質量設計成切邊,發(fā)現錯誤后產品工程師及時修改了產品規(guī)范碼。

2.1.4 化學成分范圍比對

質量設計時,有一類錯誤不可忽視,用戶要求某種元素的成分范圍較窄,而產品工程師在質量設計時選擇了成分比較寬松的出鋼記號。目前產銷系統(tǒng)質量模塊合同處理功能對放行成分和熔煉成分并不進行比對,到綜判或轉用充當質量確認時才會發(fā)現元素不合,那樣為時已晚,已經是既成事實,煉鋼已經完成,必須要脫合同進行轉用充當,如果匹配不上期貨規(guī)格,只能報無委托現貨。期貨和現貨的差價巨大,特別對于合同量較大的合同,損失更大。

目前采取的SAS程序可以在煉鋼生產之前提早發(fā)現質量設計成分異常的數據,再由產品工程師評估是否存在風險,如果確認質量設計存在錯誤,就可以把合同退回到原始狀態(tài)重新處理,從而避免錯誤的發(fā)生。

比對的主要邏輯如下:① 合同處理的放行成分和出鋼記號的熔煉成分進行比對,熔煉成分比放行成分要窄,如果范圍寬,顯示出錯的元素項;②比對的合同為當天往前推5個工作日、煉鋼投料之前的合同。

通過每天運行比對程序,對質量設計元素成分的錯誤進行預警,及時進行干預,避免錯誤的發(fā)生。

2018年11月2日,比對發(fā)現某個合同號放行成分Mn要求為0～1.6%,熔煉成分Mn含量1.5%～1.7%,熔煉Mn上限比放行上限高。告知相關的產品工程師,最終通過措施將此出鋼記號的Mn含量上限控制在1.6%。

2.2 監(jiān)控質量設計的一貫制參數

通過SAS BASE方式編寫代碼訪問相關的數據表,對拉伸試驗表、鋼卷的詳細信息、判定放行實績、熱軋的軋制實績和爐次代表成分數據表進行勾連和拼接,形成質量一貫制數據表。

計算Cpk值(圖4)、符合率分析、正態(tài)檢驗等可以反映某種產品在某一時間段的性能控制水平(圖5)以及過程控制能力。這些數據對于產品工程師回復用戶詢單、同工序對標以及作為質量設計的依據具有重要意義,將代碼輸入到SAS BASE程序中就可以對統(tǒng)計量進行圖形化展示。

利用SAS提供的可視化工具對統(tǒng)計匯總結果進行可視化的展示,更直觀地理解分析結果,為后續(xù)質量的決策支持打下良好的基礎。

通過對明細數據進行邏輯分析,構建不同的維度和層次,就可以對問題進行深層次分層揭示。如酸洗產品的腰折缺陷,用時間序列、產線、出鋼記號、冷卻時間、判定放行維度等多種維度,最終揭示了某一規(guī)格類的腰折表面缺陷和酸洗機組質檢的判定放行存在強相關性,從而針對性地制定了措施,有力地推動了質量問題的解決。

2.3 產品質量的持續(xù)改進

近期某產品用戶頻繁提出材料性能類的質量異議,經過調查,這些材料的力學性能貼近放行的上限或下限。由于鋼卷的性能在長度方向上存在波動,取樣位置的材料性能并不能表征整卷長度材料的性能,再疊加檢測誤差,用戶制樣的機加工方式不同(銑床或線切割)等原因,存在著質保書性能合格,但用戶檢測不合格的情況。對于這種情況,一般由用戶和鋼廠協商解決,但是協商不一致時,用戶就會要求進行第三方檢測,甚至會提出質量異議要求理賠。那么如何有效地識別性能風險因素并且實施有效的管控,已成為當前應該思考的關鍵性的問題。

采用SAS程序可以對貼近上下限的性能進行標識,創(chuàng)新地設計出預警發(fā)生率的指標,使風險的指標得以量化,便于統(tǒng)計。這個指標用于評估貼近上下限發(fā)生率的比率,比率越高,貼近上下限的風險就越大,從而對貼近上下限的風險進行有效地識別,對于預警發(fā)生率高的品種要引起產品工程師的足夠重視,重新審視一貫制工藝參數以及現場的過程控制水平,使性能實績遠離上限或下限更靠近中心線,從而規(guī)避性能不合的風險。

2.4 監(jiān)控現場的工藝參數

通過比對程序就可以對參數的變更進行有效監(jiān)控,從而督促相關生產廠進行整改。另外異常值為制造部工序工藝紀律檢查、控制計劃檢查提供了明確的數據證據。

3 結語

SAS BASE是一種高效的應用工具,它具有功能強大,執(zhí)行效率高,可移植性和可擴展性強等特點。目前SAS BASE已廣泛應用于梅鋼制造部一貫制質量管理中,大幅提高產品工程師分析問題的工作效率。