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施耐德电气 IACS 无人行车白皮书 融合创新，实现更安全，可靠，高效的智能库区管理 目录 前言 钢铁行业处于重要的战略调整时期 智能制造、融合创新将是钢铁行业未来的发展方向 第 1 章 智能制造为钢铁行业赋能 1.1 钢铁行业智能制造蓬勃发展 1.2 智能制造助力钢企降本增效 1.3 钢铁行业智能制造展望 第 2 章 钢企发力无人行车，打造钢铁智能制造新标杆 2.1 行车智能化转型的驱动因素 2.2 无人行车技术发展历程及面临的挑战 2.3 保障行车无人化设计成功的关键要素 第 3 章 利用融合创新技术，实现更安全，可靠，高效的智能库区管理 3.1 IACS 无人行车系统客户价值 3.2 IACS 无人行车系统架构 3.3 IACS 无人行车系统关键技术 3.4 IACS 与 5G 技术的融合创新 第 4 章 IACS 无人行车系统价值主张 附录 1：名词术语和缩略语 附录 2：参考资料 版权声明 本白皮书版权属于施耐德电气 使用说明：未经施耐德电气事先的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本文档的任何部分。凡转载或引用本文的观点、数据，请注明“来源：施耐德电气”。前言 钢铁行业处于重要的战略调整时期 钢铁工业是国民经济的基础产业，战略地位至关重要。当前，我国虽然已建成全球产业链最完整的钢铁工业体系，但钢铁产业仍面临产能过剩、降本增效、节能减排、创新发展能力不足等严峻挑战。未来，我国钢铁工业已不再是大规模发展时期，将进入结构调整、转型升级为主的发展阶段，是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、坚持创新驱动、坚持绿色发展、坚持质量为先、坚持开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。智能制造、融合创新将是钢铁行业未来的发展方向 近年来，由于信息化技术（信息化、数字化）和工业制造运营（自动化、电气化）等技术的融合发展，尤其是 5G、人工智能、大数据、云计算、物联网技术体系以前所未有的速度大规模进入制造业，并改变工业制造的既有流程、模式和市场格局，因此，智能制造、融合创新等概念已经在全球范围内引起政产学研等各层参与者的高度重视，并投入了相当周期对上述概念进行探索和实践。如何利用智能技术打造“互联网+”的产业生产体系，推动信息化和工业化深度融合，构建全流程智能制造系统，力促行业转型升级，成为了钢铁企业发展关注的核心。随着物联网、人工智能等信息技术的发展，钢铁企业正在向以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的智能制造模式转型。其中，无人行车与库区的智能化建设，成为钢铁行业智能工厂建设极具代表性的一项技术。第 1 章 智能制造为钢铁行业赋能 1.1 钢铁行业智能制造蓬勃发展 钢铁行业围绕降本提质增效的目标，在质量全过程管控、设备预防性管理、能源综合管理、供应链集成等方面不断提升智能化水平。自上世纪 90 年代以来，我国钢铁行业两化融合发展取得长足进步，大型钢铁企业在整体自动化和信息化建设方面投入大量的资源，积累大量信息资产。经过多年发展，尽管面临着产能过剩、结构失衡，能源环境等巨大压力，总体上，大型钢铁企业在实现物流、信息流、资金流同步方面取得了显著的进步，积极探索大数据在研发、生产、能源管控、质量控制等方面的应用，有效的支撑了整体行业制造水平和能力的提升，集约高效、实时优化的智能生产新体系正逐步构建。1.2 智能制造助力钢企降本增效 钢铁行业作为亟待转型的传统行业，在以互联网、大数据、5G 为代表的新一代信息技术快速发展的当下，钢铁行业数字化已成为必然趋势。对于钢铁行业而言，开展智能制造具有先天优势，推动数字化对钢铁企业降本增效也有重要意义。首先，钢铁行业生产流程长，涉及设备量大，是大数据产生及应用的典型行业；其次，钢铁行业流程制造环节的数字化具有广泛实施的可复制性；最后，钢铁行业具备较为广泛的自动化基础，具有良好的抓手。智能制造的实施有助于钢铁企业实现全流程降本，提高企业的生产、管理、研发能力，助力企业形成核心竞争优势。十一五期间 钢铁行业工业化和信息化相互促进，融合程度不断加深。钢铁企业在工艺装备、流程优化、企业管理、市场营销和节能减排等方面的信息化水平大幅提升，并加速向集成应用转变。基础自动化在全行业普及应用，重点统计钢铁企业已全面实施生产制造执行系统，主要钢铁企业实现了企业管理信息化，逐步形成了多层次、多角度的信息化整体解决方案。十二五期间 信息化技术在生产制造、企业管理、物流配送、产品销售等方面应用不断深化，关键工艺流程数控化率超过 65%，企业资源计划（ERP）装备率超过 70%。开展了以宝钢热连轧智能车间、鞍钢冶金数字矿山为示范的智能制造工厂试点,涌现了南钢船板分段定制准时配送（JIT）为代表的个性化、柔性化产品定制新模式。钢铁交易新业态不断涌现，形成了一批钢铁电商交易平台。十三五期间 加快推进钢铁制造信息化、数字化与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。支持钢铁企业完善基础自动化、生产过程控制、制造执行、企业管理四级信息化系统建设。支持有条件的钢铁企业建立大数据平台，在全制造工序推广知识积累的数字化、网络化。支持钢铁企业在环境恶劣、安全风险大、操作一致性高等岗位实施机器人替代工程。全面开展钢铁企业两化融合管理体系贯标和评定工作，推进钢铁智能制造标准化工作。1.3 钢铁行业智能制造展望 2020 年，面对新冠肺炎疫情的严重冲击，以及严峻复杂的国际形势，中国钢铁生产保持平稳，产量继续增长，据国家统计局公布的数据，2020 年，我国粗钢产量 10.53 亿吨，同比增长 5.2%。钢铁工业智能化发展迅速，但整体仍处于起步阶段，且企业间差距很大；钢铁行业总体运行平稳、稳中向好，但同时稳中也有忧。工信部提出到 2020 年全国两化融合发展指数达到 85，2019 年钢铁行业两化融合指数为 53.6 点；钢铁行业生产设备数字化率 49.8%；过去五年劳动生产率从 514 吨钢/人年增长到 736 吨钢/人年，但距离实现国际先进水平 1000 吨钢/人年的目标还有一定差距；电气运维人员老龄化年均增速约 5.7%，利用数字化工具解决运维难题成为大势所趋。钢铁行业生产设备数字化率 钢铁行业两化融合指数 钢铁行业劳动生产率 电气运维人员老龄化年均增速 其他一系列因素催促钢铁行业加快向绿色钢铁、智能钢铁转型升级 环保压力加大，节能减排 总体产能过剩，降本增效 经济下行压力，钢铁需求放缓 行业吸引力下降，招工难 The Opportunity 机遇 钢铁工业是自动化程度较高的流程性产业，智能制造基础好、空间大，有助于中国钢铁工业充分把握新一代信息技术带来的产业革命契机，将智能化融入钢铁制造和运营决策过程中，做到“精准、高效、优质、低耗、安全、环保”，全面提升发展水平，实现钢铁行业高质量发展。2018 年各行业智能制造就绪率（%）（图片来源：国信证券）49.8%53.6 736 5.7%第 2 章 钢企发力无人行车，打造钢铁智能制造新标杆 2.1 行车智能化转型的驱动因素 2.1.1 钢铁企业库区运行现状及管理难点 库区作为钢铁生产流程中物流衔接和生产节奏控制的重要枢纽，是工厂无人化和智能化建设的基础，而行车则是库区最重要的执行单元。在传统的行车吊运工作中，一台行车如果要完成一次钢卷吊运，需要一位机组操作室通过对讲机和吊运计划单传递吊运信息，需要一名行车工操控行车，一名库位工找准库位。流程不仅繁复而且存在人员需求量大、信息丢失、危险系数高等一系列难题。2.1.2 人口因素促使行车智能化转型 过去 10 年，起重机市场在不同行业的应用都发生了变化，其中，人力用工成本的提升，智能制造的不断践行，新技术的不断提升应用，以及运营中对安全和效率的运行都驱动起重机智能化的不断发展。中国企业用工成本在过去 10 年每年以 10%左右的成本增长，对企业运营带来巨大的压 力，促使企业逐步使用智能化技术来替代人工操作。数据信息难题 库存不准确、不实时，上下游信息不流畅 库区安全难题 行车操作人员工作环境差、劳动强度大、安全风险高 质量管理难题 过度依赖人工识别，人工吊运不当造成物料损坏 运营效率难题 仓储人为规划不合理带来的多次倒库行为，产品出厂时花费较长时间找料和装车 人力资源难题 人口老龄化，行业吸引力下降，用工成本不断提高 设备运维难题 设备运维不智能，设备数字化率低 传统行车运行维护难题 2010-2019 全国年城镇非私营单位就业人员年平均工资及增速（数据来源：国家统计局）人口老龄化的趋势是促使起重机智能化的另一人口因素，同时 00 后一代更愿意从事办公室工作及自由职业，起重机司机用工难问题尤其突出，同时现场工作环境愿意，起重机司机的工作稳定性较差，影响企业的稳定的运行效率。2.1.3 新的生产需求推动起重智能化转型 起重机作为特种设备，安全和效率至关重要，每年仍然有大量的起重行业相关的安全事故，造成重大的人员伤亡，设备损伤和生产损失。根据公开资料整理，80%的起重事故由于违章操作引起。提升效率是众多行业面临的巨大挑战，同时基础设施建设以及固定，无法简单的通过增加起重设备来 提升效率。通过起重的智能化改造，来提升整体的工艺流程的运行效率是企业的共同想法和目标。2.1.4 数字化及新技术的应用推进行车智能化转型 数字化，智能化转型已经成为企业的共识，随着转型的推进，各种新技术，新应用不断落地，包括 5G技术，人工智能，机器学习，视觉技术，软件算法等。这些新技术的应用，客观上解决了起重机智能化中不少技术难题，作为企业生产的一部分，企业数字化和智能化的转型推动着起重机的智能化转型。数字化智能化信息化ICT技术人工智能大数据物联网5G云计算工业互联网2.2 行车无人化技术发展历程及面临的挑战 桥式起重机的诞生至今，不断蜕变以适应工业生产提升的需求，总体而言钢铁行业的行车无人化发展经历了 3 个阶段，第一代行车：第一代技术的主要特点是依靠人工进行信号传递及行车操作。库区管理系统依靠人工录入钢卷信息，行车采用人工驾驶方式，人工传递钢卷信息。行车动作需要行车驾驶员和指吊人员两人共同完成。第二代行车：在第二代行车自动化技术中，实现了行车的精确定位，行车驾驶员可以通过车载终端接收指令及查看信息。第二代行车自动化技术的主要特点是库区管理实现信息传递自动化，行车驾驶员根据指令驾驶行车。第三代行车：凭借智能库区管理系统和行车自动化系统的发展，与企业的信息管理系统 ERP/MES 进行深度融合，实现了以施耐德电气 IACS 无人行车系统为代表的无人化全自动控制，全天候工作，大幅提升了作业效率。行车在各个行业都有广泛的应用，并且在不同行业的进程不同。尽管各个行业的都在积极推进行车的智能化，智能化转型仍然充满 3 大挑战。2.3 保障行车无人化设计成功的关键要素 行车的无人化全自动控制和智能库区建设是一项系统性工程，向上涉及到与客户 L3（MES/ERP）系统的信息交互，向下需要协调行车自动化系统和地面控制系统的高效协作，这就需要 IT/OT 融合的集成化技术，贯通上下游信息，解决生产过程中物质流与数据流的智能化融合的基础问题。其中涉及的主要作业类型包括：机组上料，下料，退料；汽车入库、出库；倒库、过跨；平整、缓冷、保温、翻坯等等。挑战 1：IT+OT深度融合 行车的工作指令和运行与 MES 系统深度对接，每个应用场合工艺的不同，都需要深度的理解生产系统并融入到调度系统中，实现 IOT 的深度融合。挑战 2：生产规则改变 行车的智能化不仅是操作无人化，更重要是使原来的生产习惯和规则发生变化，用户需要在改变生产规则和运营管理规则来适应智能化的带来的变化。挑战 3：关键技术突破 仍有很多的应用场景限制起重机智能化的改造，如识别技术，磁力控制技术，分拣优化算法等。作为无人行车市场发展的先行者和引领者，施耐德电气拥有丰富的行业知识与实践经验，以及一套完整的方法论与工具。我们认为想要建设一个高效、安全、可靠的无人行车和智能库区项目，应该具备以下几个关键要素：2.3.1、高层主导，底层推进 在企业部署数字化转型项目的过程中，来自最高管理层的大力支持和承诺至关重要。这种支持和承诺会在企业内部形成一种文化期望，并有助于推行数字化思维模式，促使员工萌生和提出新想法。其次，智能库区建设作为一项需要多部门参与的系统工程，不仅仅是实现单个行车的无人化控制，还涉及到库区不同设备间的协同控制，与物流系统的全链条协同运输，以及对现有组织方式和作业流程的梳理和优化，因此需要和高层一起先对企业进行望闻问切，判断其所处的工业发展阶段，梳理业务需求；进而从顶层设计和评估切实可行并可有效解决企业痛点的最优路径，这样更容易有的放矢地进行转型升级、投资实行。在基层，每个钢铁企业都拥有大量专业的生产员工和运营人员，部署数字化转型项目需要利用他们掌握的的专业知识（信息化、生产工艺、机械、电气控制、软件开发等等）。让这些员工在各自擅长的专业领域内充当代言人，会有助于促进先进制造技术的落地。此外，还可以召集这些员工在新技术的实施、测试和扩展方面进行跨领域协作，从而推动变革，实现库区数字化转型项目效益的最大化。2.3.2、融合创新的关键技术 要保障行车和库区运行的高效率性、高安全性、高可靠性，就必须具备一些融合创新的关键技术，具体来说：IT/OT 技术融合，解决生产过程中物质流与数据流的智能化融合的基础问题；3D 扫描与识别、精准定位、闭环防摇的融合是实现行车稳定高效运行的前提；智能规划算法的融合，实现最优的行车智能调度，跺位合理分配，提高作业效率；WMS 仿真技术的融合，通过虚拟任务创建和功能仿真分析，大大缩短系统上线时间；TMS 运输系统的融合，实现与 WMS 连接的全链条协同运输，提升物流效率；禁吊区避让与路径优化算法的融合，寻找到达目标位置的最短路径，最小化作业时间；此外，安全规则的融合，是人员安全、设备安全，信息网络安全，生产经营活动得以顺利进行的保障。2.3.3、匠心保交付的团队 行车的无人化全自动控制和库区的智能化建设是一个非常复杂的工程，不同功能的库区受工艺条件、作业环境和设备情况的差异影响，其实施难度也不尽相同。冷轧钢卷库处于生产末端，效率要求相对宽松；热轧板坯库工艺最复杂，效率要求最高。近几年，很多钢铁企业都在积极推进板坯库和钢卷库的智能化建设，其中涉及到信息化、生产工艺、机械、电气控制、软件开发等不同的专业知识和一系列需要融合创新的关键技术，目前只有少数公司真正具备提供完整的交钥匙工程的能力；另外项目的实施周期较长（涵盖现场调研、设计测试、改造升级、安装调试、交付投产）需在不完全停产的情况下完成智能化升级，因此选择一支既能针对不同功能的库区提供成熟解决方案，又能最小化对生产的影响，还能保证交付效果的经验丰富的项目执行团队就显得尤为重要。2.3.4、智能化的运维技术 行车实现无人化全自动控制后，设备的维护将会与设备手动作业时有所不同，主要是由于运维人员无法再获得行车司机的操作反馈，以用于故障评估和处理，那么必须借助数字化的方式来解决。智能化的运维技术包含监控行车的实时信息，例如设备的布局，运行状态、位置和当前作业的信息；实时掌握库区环境的重要信息，例如显示地面设备和封锁区域、急停和门禁等信息；显示库区内无线网络的布局和状态，非常迅速地识别出有故障的设备和网络故障的位置；提供预测性维护计划和流程，以减少维护成本和所有设备的停机时间，最大限度地提高行车的可用性。第 3 章 利用融合创新技术，实现更安全，可靠，高效的智能库区管理 3.1 IACS 无人行车系统客户价值 全自动行车和库区智能管理系统的投入将实现行车的无人运行，在车间经过智能改造后，只需要编制好生产计划、转库驳运计划，系统就能自动分配任务并设定行车行驶路线完成吊运作业，并可 24 小时不间断运行，提高吊运作业的标准化和连续运行作业效率，降低因人为因素造成的停机时间、往返路程、搜寻时间和倒库次数，同时，减少地面工作人员安全隐患。3.2 IACS 无人行车系统架构 IACS 无人行车系统(Integrated Autonomous Crane System)由施耐德电气研发、实施并持续创新，是行业领先的全自动起重机及智能库区管理解决方案。IACS 无人行车系统是将行车自动化控制系统和库区管理系统（WMS）有机整合起来，与客户的生产管理系统（MES、ERP 等）对接，自动生成作业任务，根据人工智能规划算法实现行车智能调度、跺位合理分配、危险区域自动避让及路径优化等功能，自主完成入库、出库和倒库等工作，达到智能管理、自主决策、自动执行、实时跟踪为一体的信息流与实物流高度一致，提升物流和运营效率的无人化库区综合管理系统。通过施耐德电气在起重行业多年的项目积累以及无人行车项目的经验，开发了 IACS 无人行车系统的标准架构，使整个系统更加可靠，并且易于后期维护，同时缩短了现场的改造时间，使项目能够更快速的投入使用。施耐德电气 IACS 无人行车解决方案可以概括为：1 个基础平台，4 大核心系统。信息流与实物流一致 IT/OT 融合，贯通上下游信息，物流信息全程跟踪并实时反馈给 MES 系统 提高生产安全性 行车无人化智能调度，降低人与设备之间的交互，消除安全隐患 提升产品质量 采用精准定位、3D 识别、闭环防摇等技术消除质量异材，延长设备使用寿命 提高运营物流效率 采用全局优化算法，系统自动合理分配库位，物料快速定位，减少找料盘库的时间 解决人力资源难题并提高劳动生产率 取消行车操作工，减少地面工作人员，优化人力资源配置 智能化运维 实时状态监视，预测性维护，提高库区自动化和信息化管理水平 解决钢铁企业行车运行维护六大难题 图 3.1 IACS 无人行车系统架构图 1 个基础平台：基于施耐德电气 EcoStruxure物联网架构与平台，通过互联互通的产品、敏捷稳定的边缘控制系统、以及丰富强大的应用、分析与服务，实现信息技术（IT）与运营技术（OT）系统的融合，提高库区自动化、信息化、智能化管理水平，自动完成入库、出库和倒库等工作，保持信息流和实物流的高度一致，提高库区运营效率。4 大核心系统：库区管理系统 WMS（Warehouse Management System）行车自动化控制系统 SCAS(Smart Crane Automation System)地面控制系统 GSC（Ground Control System）行车监控及预测性维护系统-EHE（EcoStruxure Hoisting Expert）库区管理系统 WMS：WMS 作为 IACS 无人行车架构中重要的组成部分，不仅需要负责库区内产品的存储管理，实现产品的可追溯，更重要的任务是能够对生产计划进行管理，采用数字化的管理以及自动生成报表替代现有的人工管理以及纸质化工作方式，优化生产流程和管理规则，合理分配库区存储分布，确保库区内的行车和地面设备安全和高效的协作，提高运营效率。库区管理系统（WMS）的主要功能：起重机任务分配 产品追溯 运行设备的管理和跟踪 库区内所有产品实时追踪 产品定位与优先级管理 作业任务动态分配 产线上下游互联互通 库区管理系统（WMS）主要特点：行车自动化控制系统 SCAS：行车自动化控制系统作为 IACS 无人行车系统中重要的一部分，承担着物料吊运的重要工作，对保障系统整体效率起着至关重要的作用，同时兼顾设备运行的安全性。为了实现无人化行车高效的运行，系统的设计充分考虑了机械因素，灵活性和手自动切换因素以及采用了先进的算法。图 3.2 行车自动化控制系统图 图 3.3 行车自动化创新技术 行车监控及预测性维护系统 EHE：施耐德电气行车监控及预测性维护系统 EHE（EcoStruxure 起重专家），可实时反馈行车的作业状态，并记录历史运行曲线以及动态视频回放功能，帮忙客户能够掌握行车在发生故障时的运行信息，相比于简单的静态数据，动态视频回放的方式更加直观，更容易帮助维护人员分析故障，降低停机时间。此外，EcoStruxure 起重专家凭借强大的数据分析能力和预测性维护功能，助力客户实现库区的智能运维，大大降低企业的运营维护成本。图 3.4 行车监控及预测性维护系统界面示意图 地面控制系统 GSC：地面设备系统主要分为两部分，包括地面设备的协动系统和地面安全管理系统 地面设备协动系统负责与地面设备的通信，行车控制系统根据地面设备实时的状态来确定行车的运行状态及任务执行。地面设备主要包括：垛板台和卸板台 保温坑 盖 STC 过跨车、步进梁 翻坯机 辊道跟踪系统 地面安全系统主要负责地面的设备及人员安全，施耐德电气严格按照欧盟安全标准，确保无人行车系统安全的运行 卡车装/卸载安全管理 辊道的安全管理 存储区域安全管理 地面人员作业区（切割、清理区）安全门禁系统 视频监控系统 3.3 IACS 无人行车系统关键技术 作为全球能效管理与自动化领域数字化转型专家，施耐德电气在起重领域拥有丰富的行业知识与实践经验。施耐德电气 IACS 无人行车系统的 12 项创新性关键技术确保库区运行的高效率性、高安全性和高可靠性，引领无人行车市场的发展。实时扫描与 3D 识别技术 行车在库区运行时对扫过区域进行实时扫描，2D 扫描在运行过程中完成，在减速并且到达目标位置时建立 3D 模型 动态三轴联动技术 行车 XYZ 轴联动控制功能：同时控制纵向/横向/高度方向联动，优化行车作业时间，提升物流效率 闭环防摇控制技术 高精度的闭环防摇控制技术，有效减少物料摇摆，实现行车和物料的精准定位，提高行车作业效率 行车路径优化技术 根据下道工序以及码垛原则，系统自动合理分配库位，依据目标库位分配的结果，路径控制算法寻找到达目标位置的最短路径 运行中禁吊区避让技术 行车在运行过程中，行车与目标点中间突然增加封锁区域，行车可及时回避封锁区域，在运行状态下重新选择新的路径，而不需要停车后重新计算新的路径 多行车协作防撞技术 多行车间距实时测量，安全区间自动校核，行车位置实时跟踪，保证高效运行，采用微波防撞传感器长期运行无信号衰减，高温环境运行可靠性高 板坯防回转堆放技术 对于板坯在库区内堆放，行车在起制动过程中经常存在板坯回转的情况，导致板坯在垛位上堆放不整齐，施耐德基于三角测量方式通过 PLC 算法，解决了板坯回转堆放的问题 动态库区资源分配技术 通过先进的 PLC 算法和优化的变频器参数设置实现柔性控制，使大车行走始终保持和轨道对齐，减少机械磨损，延长轨道和行 车的使用寿命 AI 智能调度技术 通过配置的库区、跨、存储位等信息，根据人工智能算法按照生产计划实现行车的调度优化 WMS 仿真分析技术 基于库区实况的虚拟仿真分析，大大缩短系统上线时间，虚拟工厂建模任务场景创建功能仿真分析可视化的过程可定量的结果，全功能仿真：行车自动化系统和地面设备之间协作与联锁；全流程仿真：出库/入库、上料/下料、倒库、过跨等流程；验证库区设计和计划分配的合理性，缩短系统的上线时间；验证过程控制与指令的一致性，为决策人员提供合理的改进建议；分析改善系统瓶颈，开始生产之前即可确保获得最高的作业效率 TMS 车辆管理技术 TMS 车辆管理系统与 WMS 深度融合，实现仓配一体化，降低车辆等待时间，提高物流效率，车辆、库存全局可视化，装载优化，线路规划；实现物流作业监管，订单进度跟踪，及时了解异常情况 EHE 预测性维护技术 监测、分析和预测于一体，全方位掌控库区设备的运行状态，AI 数据分析，合理地通过页面和报表进行展示，为维护人员制定维护计划提供决策依据 除了融合创新的关键技术，安全规则的融合必不可少，它是人员安全、设备安全，信息网络安全，生产经营活动得以顺利进行的保障。安全包括工业领域传统意义上的生产安全（包括功能安全、机械安全、用电安全等）和信息时代的信息、网络和数据安全。施耐德电气秉承设计为安全的理念，安全贯穿于产品及服务的整个生命周期。从产品需求、设计研发、产品测试及交付，服务和解决方案集成等，建立了完整的安全管理体系。在遵循国际标准流程的基础上，同时满足本地信息安全法规和标准的要求。功能安全即包括最基本的人、机、物的安全，财产与生命安全，在以人和设备为主要生产要素的工业环境中，功能安全一直是工业生产绕不过去的话题。功能安全是为了确保安全功能的完整性，受控设备的安全相关部分必须正确执行其安全功能，而且当失效或故障发生时，设备或系统仍能保持安全条件或进入到安全状态。信息安全在自动化和数字化融合日益紧密的大环境下，从来没有这么多的设备进行互联互通、从来没有那么大量的数据被广泛地应用于智能制造。故而信息安全是智能制造可靠、安全的基本保证。如何为企业提供信息安全合规的数据生产和使用环境，如何帮助企业企业构建起信息安全的纵深防御系统，这些问题都是施耐德电气所发力的方向。作为全球能效管理与自动化技术解决方案引领者，施耐德电气有着雄厚的 IT 与 OT 实践经验，能够与 IT 部门以及第三方安全解决方案提供者紧密合作开发出精准有效的信息安全解决方案，从而在安全的基础上提升运营效率。3.4 IACS 无人行车与 5G 技术的融合创新 随着 5G 商用步伐加快以及新基建等政策对 5G 应用的大力支持，利用 5G 实现生产方式智能化、数字化转型的必要性愈发显著。5G 技术凭借通信性能指标的大幅提升，将赋能行业数字化应用场景创新及信息化业务演进，推动生产要素的数字化智能化转型。当前，全球 5G 正在进入商用部署的关键期，基于 5G 技术催生的工业互联网新产品、新模式和新业态，将提升产品高端化、装备高端化和生产智能化水平。施耐德电气与中国移动、华为展开合作，正在积极探索 5G 在无人行车领域的实践，现已完成了实验室内的测试，下一步将进行现场测试。可以预见 5G 具备大带宽(超级上行特性下上行速率可超过 700Mbps)、低时延（理想环境下，平均时延低于20ms）、高可靠性（低丢包率，实验室测试数据平均丢包率低于 0.001%）、部署简单（基于 5G 基站已经部署完成）、即插即用（基于施耐德 M580 的安全 PLC，可快速实现组网）、节点容量大、数据安全加密等一系列优势，能够满足无人行车应用场景下高质量视频传输、高可靠实时远程操控的网络需求。IACS 无人行车 5G 网络拓扑简易示意图 行车控制系统与地面各系统的通讯可采用有线通讯方式、光通讯或者无线通讯。对于无线环境，需综合考虑现场情况（如：遮挡物、金属结构屏蔽）、无线网络信号覆盖要求、并发接入量及访问速度、数据安全、后期扩展、建设成本等因素，进行具体规划设计。结合不同客户的现场实际情况，视频信号和 PLC 控制信号可以由 5G 或 WIFI 提供，如，视频信号通过 5G 信号传输，PLC 控制信号通过 Wi-Fi 传输；视频信号和 PLC 控制信号都通过 5G 传输。5G 和其他传输可以互为主备，5G作为主用链路，其他制式，如微波、Wi-Fi 做备用链路。5G Station(gNodeB)UPFAR RouterCCTV ServerT C S E S B0 8 3 F 2 C U 0T C S E S B0 8 3 F 2 C U 0T C S E S B 0 8 3 F 2 C U 0GroundGround Safety PLCGround Control PLCFiberLoopGround Network PrincipleWifiWifi(BackupBackup)EnterpriseInternetIP/MPLSTransferCore 5GCCloud FlexE Channelized logical sub Interface NSA(APN)SA(DNN)VPNARCrane Network Principle5G CPECCTVCCTV IP CameraEncodersTelemeterPLCSwitchVideo CCTVT C S E S B0 8 3 F 2 C U 0T C S E S B 0 8 3 F 2 C U 05G CPESwitchAR RouterWifiWifi(BackupBackup)CraneXAR RouterT C S E S B 0 8 3 F 2 C U 0Crane ControlDriveCrane Network Principle5G CPECCTVCCTV IP CameraEncodersTelemeterPLCSwitchT C S E S B 0 8 3 F 2 C U 0T C S E S B0 8 3 F 2 C U 05G CPESwitchAR RouterWifiWifi(BackupBackup)AR RouterCrane ControlDriveCraneX+1Video CCTV试验室主要功能测试结果 子场景 测试项 功能及场景描述 控制系统要求值 测试结果 平均值 最大值 PLC 与 PLC 之间的 Modbus TCP通讯（普通任务和安全任务 black channel）传输时延测试 测试 5G 网络的端到端传输时延小于50ms 1.端到端网络传输时延小于50ms；2.普通任务看门狗报警时间 1s（综合丢包率和时延考虑）；3.安全任务看门狗报警时间500ms（综合丢包率和时延考虑）；单端：47.9 双端：47.2 直连：32.7 单端：93ms 双端：89ms 直连：57ms 丢包率测试 测试 5G 网络的丢包率，平均丢包率和连续丢包率 平均丢包率 单端：0.000262%双端：0.000351%直连：0.000123%连续丢包率 单端：0 双端：0 直连：0 吞吐量测试 测试 5G 网络在*MHz 频宽时，上下行平均吞吐量不小于*Mbps Tcpul 93.91Mbps Udpul 83.81Mbps Tcpul 109.96Mbps Udpul 86.4Mbps 越区切换测试 测试 5G 网络的越区切换时延和丢包率，切换时延小于20ms,丢包小于*%13ms 18ms 第 4 章 IACS 无人行车系统价值主张 初心澄澈做项目，匠心砥砺保交付 交钥匙工程：施耐德电气的项目交付团队让您可以通过高质量的一站式服务，实现项目的设计、执行、测试、安装和调试。凭借我们的起重专家团队，施耐德电气已成功为世界各地的钢企部署多个项目。咨询服务：施耐德电气的专家可以帮助您充分挖掘起重机和仓储运营的潜力，提供经验丰富、久经验证的顾问服务，并提供现场勘查、可行性研究、安全分析和编写项目规范的帮助。卓越运营：我们的高级顾问可以协助您评估运营状况，然后就仓储优化、库存流程、组织行为和数字化等方面提供个性化、可扩展的建议。售后服务：从技术支持到一流的客户服务，我们全面为您的业务保驾护航，随时随地为您提供帮助。施耐德电气拥有 70 年的起重行业业务经验以及超过 10 年的无人行车应用及持续创新的全球研发团队，经验丰富的本土项目执行团队，全方位保障无人行车的高效率、高可靠性和高安全性，并可对库区管理流程的梳理与再造提供专家意见，确保项目在最短的周期内成功实施 针对库区的智能化转型及不同钢企间的不同进程，施耐德电气提供了钢铁企业库区智能化升级改造的技术路线。钢铁企业无人行车应用场景 随着今后几年无人行车的发展、库区智能化的不断推进，不仅仅是实现单个桥式起重机的无人化控制和单个库区不同设备间的协同控制，而是整个钢铁生产基地的所有板坯库、钢卷库区与大物流系统的全链条协同，从而实现真正意义上的智能化工厂。随着生产管理的磨合，实践经验的总结提炼，以及对现有组织方式和作业流程的梳理和优化，将对未来的库区建设提供可借鉴的设计优化的依据。作为自动化领域数字化转型的引领者，施耐德电气将以丰富的数字化转型实践和深厚的行业积淀携手钢铁企业，以新技术赋能具体工业场景，促进中国钢铁工业的高效与可持续发展。单机自动化/无人化改造：通过改造现有的电控系统，是起重机实现单机的自动化全自动化行车系统：通过IOT融合，将整个工艺车间的生产工艺融入系统，实现车间级的无人化智能行车系统智能化工厂/车间：依托施耐德数字化的解决方案，实现整个厂级的自动化，智能行车系统无缝的融入到智能化工厂中典型案例 宝钢股份是一家总部位于中国上海的国有钢铁公司。该公司是全球第五大钢铁生产商，年产量约为3500 万吨。截至 2012 年，该公司拥有 13 万名员工，年收入约为 215 亿美元。作为全球领先的现代钢铁合资企业，宝钢股份积极落实“智能制造”战略。2015 年，1580 智能热轧车间成为钢铁工业为数不多的入选工信部“国家级智能制造试点示范项目”之一。“热轧车间的板坯库被公认为行车无人化实施过程中最难的部分。借助施耐德电气在能效管理和自动化领域的专长，宝钢股份 1580 热轧智能车间将能够从工程控制、高效运营、安全可靠、智能化运营等多方面有显著提升。”“完工后的 1580 热轧智能车间也将成为中国钢厂热轧车间中第一个真正意义的无人行车车间，为我国钢铁工业的智能化转型提供经验。”袁文清 宝钢股份有限公司热轧厂厂长 核心价值 1.全程实时跟踪每块板坯 2.板坯库作业、连铸和热轧之间的协调 3.根据后续工艺排列板坯轨道位置 4.基于实时位置的起重机任务分配 5.起重机在恶劣环境中的定位以及最佳路径生成 6.划分地面安全区域以及起重机的协调和管理 7.实时 3D 负载防摇技术 8.防摇与定位控制配合应用 客户面临的挑战 严峻的行业形势：产能过剩、成本降低、节能和缺乏创新等挑战 由于人工成本的上升和安全操作标准的提升，对钢铁工业进行数字化和智能升级的需求，要求自动化水平进一步提高 解决方案 整套自动化解决方案：断路器、变频器、可编程逻辑控制器（PLC）和 Fluxx 软件管理平台 优化整个车间的起重机和物流系统算法 为整个车间建立互联互通系统 专业工程服务 客户收益 降低劳动力成本：共计减少 20 名行车操作员和多名地面支持人员 提高车间操作员/非操作员的安全性 提高生产率：日产能将增加到 10500 吨，相当于平均提升 15%-30%减少机械损耗，易于维护 在供应链、分析和决策过程中实现数字化运营和更高水平的智能 专家指导和定制化解决方案，以实现及时响应 成果Life is On.产能提高多达 30%1580 热轧智能车间实现真正意义上的无人操作，为宝钢股份的智能制造转型升级提供了保障 附录 1：名词术语和缩略语 缩写 全称 中文 IACS Integrated Autonomous Crane System 无人行车系统 WMS Warehouse Management System 库区管理系统 TMS Truck Management System 车辆管理系统 IT Information Technology 信息技术 OT Operation Technology 制造运营技术 MES Manufacturing Execution System 制造执行系统 ERP Enterprise Resource Planning 企业资源计划系统 EHE EcoStruxureTM Hoisting Expert EcoStruxureTM 起重专家 AI Artificial Intelligence 人工智能 5G 5th Generation Wireless System 第五代移动通信技术 附录 2：参考资料 钢铁工业“十二五”发展规划，工业和信息化部，2011 年 10 月 钢铁工业调整升级规划（20162020 年），工业和信息化部，2016 年 10 月 智能制造发展规划（2016-2020 年），工业和信息化部，2016 年 12 月 中国两化融合发展数据地图（2018）全版，两化融合服务联盟，2018 年 12 月 数字浪潮系列之钢铁行业数字化，国信证券，2021 年 1 月 数字化转型为钢铁行业创造价值