철강 공장 용 AI를 사용하는 냉간 롤링 밀을위한 실시간 제어 기술 개발

숙련 된 근로자의 운영 노하우를 디지털화하여 운영 및 품질 향상에 기여

 카지노사이트. (Higachi라고 불리는 Higashihara Toshiaki/Higashihara Toshiaki/Highashihare)*1, ai*2를 사용하여 실시간 제어를 실현하는 기술을 개발했습니다. 이번에 우리가 개발 한 기술은 AI 간의 딥 러닝입니다.*3를 사용하여 독립적으로 개발되었으며, 거대한 축적 된 강판 모양 패턴 및 작동 성능 데이터를 배우면 기계는 자동으로 제어하여 (강판의 파도) 강철 플레이트의 품질이 향상되었습니다. 이 기술을 도입함으로써 숙련 된 근로자의 콜드 롤링 밀의 운영 노하우는 디지털화되고 제어 할 수 있으므로 운영자의 운영 부담을 줄이고 최종 사용자에게 고품질의 프로페셔널 스틸 시트를 제공 할 수 있습니다.

  과거에는 강철 시트의 제조에는 스틸 시트의 양쪽 끝과 중심이 물결 모양의 전형적인 모양 패턴이 있었으며 이러한 모양을 교정하려면 자동 기계 인식 및 패턴 제어를 수동 연산자의 미세 조정과 결합해야했습니다. 그러나이 방법은 수동 작동에 의한 미세 조정이 필요하며, 운영자의 운영 부담 외에도 숙련도 차이로 인한 형태의 변화와 같은 문제가 있습니다. 또한 강철 시트 모양의 변화는 수율이 낮은 수율, 강철 시트 파괴 및 장비 파괴와 같은 위험으로 이어집니다.

  이 배경에 따라 Hitachi는 딥 러닝을 사용하여 콜드 롤링 밀을위한 제어 기술을 개발했습니다. 이 기술은 현재까지 축적 된 방대한 양의 스틸 시트 모양 패턴 및 운영 성능 데이터를 사용하고 딥 러닝 네트워크를 사용하여 운영자 매뉴얼 작업과 스틸 시트 모양 성능 간의 관계를 배우고 최적의 제어 작업을 자동으로 도출하고 콜드 롤링 밀의 제어에 실시간으로 적용합니다. 숙련 된 근로자가 가지고있는 콜드 롤링 밀의 노하우를 디지털화함으로써, 기계는 운영자의 매뉴얼 작동에서 이전에 구현했던 컨트롤을 배울 수있어 기계의 수동 작동을 단순화하여 운영자의 작동 부담을 줄일 수 있습니다. 또한, 엄청난 양의 누적 데이터를 기반으로 스틸 시트의 모양 패턴과 기계 제어 사이의 다양한 관계를 학습함으로써 기계는 이전에 발견되지 않은 새로운 제어 방법을 자동으로 획득 할 수 있습니다.

  AI를 사용하여 실시간 제어 기술 외에도 이번에 개발 된 기술은 Hitachi가 재배 한 고유 한 제어 기술과 노하우를 활용합니다. 구체적으로, 그것은 딥 러닝의 학습 효율과 정확성을 향상시키기 위해 제어 결과를 물러나는 메커니즘과 제어 분야에서 수년에 걸쳐 재배 된 노하우를 통해 딥 러닝으로 인한 특이 치의 출력을 억제하는 메커니즘을 가지고 있습니다. 이를 통해이 기술을 운영하는 동안 제어 성능을 향상시킬 수 있으며, 잘못된 제어 및 장비 손상으로 인해 강철 시트를 파괴하는 등 플랜트에 부정적인 영향을 미칩니다.

  이 기술을 개발할 때 Beijing Shukushi Co., Ltd. Qianan Steel Works는 2017 년 8 월 에이 기술의 효과를 확인 하여이 기술을 실제 기계에 적용하는 데모 실험을 시작했습니다. Hitachi는 2018 년 3 월 부터이 기술을 강철 공장에 활용하는 제품을 제공 할 계획입니다. 향후 Hitachi는이 기술을 사용하여 제어 시스템의 상용화를 홍보 할 것이며, IoT 플랫폼 인 Lumada의 솔루션 핵심으로 철강 플랜트를 포함한 다른 산업 분야의 비즈니스 확대를 고려할 것입니다.

*1

콜드 롤링 밀 : 압력 감소에 의해 코일 스트레칭 (롤)-실온에서 스틸 시트 모양의 강철 시트.

*2

AI : 인공 지능

*3

딥 러닝 : 뇌에 뉴런의 메커니즘을 포함하는 신경망을 사용하는 기계 학습 방법.

성공적으로 굴러간 (사진 왼쪽)와 물결 모양의 강판 (사진 오른쪽)

"Hitachi Social Innovation Forum 2017 Tokyo"에서 전시

이 솔루션은 Hitachi Social Innovation Forum 2017 Tokyo에서 소개 될 예정이며, 이는 2017 년 11 월 1 일부터 11 월 2 일까지 히타치가 개최합니다.

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