JFE加快AI、机器学习、深度学习等最新数据科学技术的应用。JFE于2017年10月成立数据科学项目部，今年4月将测量控制、机械、数值分析等相关部门统一，并建立网络物理系统（CPS）研发部。JFE正在加强技术部门和设备部门间的合作。目前为止，CPS技术已应用于高炉操作、制造技术、材料设计、生产计划、物流、内部机器人等方面。在下个中期经营计划中，计划从2021年开始以“从单个CPS到集成CPS”为主题，建立自学学习并独立作业的智能钢厂。

JFE 11月14日宣布成功开发出“J-dscom”系统，这是业内首个使用最新数学科学技术检测钢厂设备异常迹象的系统。这套系统汇总数百种指示设备运行状态数据，包括电流、电压、流量、温度、振动等，通过大数据分析技术实现整体水平、设备水平、仪器水平三级监控。西日本制铁所仓敷热轧工厂自2015年开始进行反复试验改进，证实了效果，并决定推广到全公司的其他工厂。

在设备故障发生时，为防止再次发生故障，专门创建了一个异常检测模型来防止故障再次放生。过去几十年中，各工厂已经安装了许多设施，意外故障也在不断增加。因此，有必要建立新的故障预警系统。

当设备检测系统与正常基准值偏离时，能够将异常值进行指标化，并根据数据大小进行彩图化，从而容易在制造过程中观察到。其最大的特点是有效、全面分析了整套设备数据，对于异常度高、疑似有故障的部分，能够制定维修计划，防止再次发生异常。此外，还增加了对动力和液压及其等上下限检查来监视系统异常，可以根据设备特性进行采取相应对策。

当日，JFE还宣布，已经开发出了一种新检测技术，用于对表现已被黑色氧化膜覆盖的黑皮钢表面检测。这项业界首创的技术，被称为“双投光差型检查技术”。该技术在两个方向交替照射光线，同时用照相机进行拍摄，以确认缺陷的情况。此技术已应用到知多制造所的无缝钢管厂和东日本制铁所（京滨工厂）的厚板工厂，并已开始应用。今后还计划在知多制铁所的焊管工厂和西日本制铁所（仓敷工厂、福山工厂）的厚板工厂使用该技术，并进一步用于热轧生产线。

在汽车用冷轧钢板行业已使用光源和照相机进行表面自动检查技术，但是对于黑皮产品，很难区分表面图案和不规则缺陷，此前主要是依靠操作员的熟练程度。

此项新检测技术主要在于产品表面缺陷是凹凸不平的，而花纹是平的，通过用照相机对两个方向的光进行高速摄影，并对拍摄图像进行计算，通过两个方向拍摄图像的阴影和外观的不同，判断凹凸缺陷。预期这项技术将提高产品质量稳定性。

文章来源： 铁诺咨询

2019-12-17