得獎人一 鄭際昭博士

中國鑛冶工程學會技術獎章得獎事略

       本技術獎章候選人鄭際昭長年帶領研發同仁,致力於中鋼智慧製造技術研發,目標是將中鋼打造成為一座智慧工廠,其發展架構如圖1所示。中鋼智慧工廠的發展架構係依循3I模式,首先第一個I是Instrument,亦即在產線上安裝各式各樣的感測器和監測系統,分別感知設備狀況以進行故障預警,偵測製程參數以進行最佳化設定,以及檢測品質狀況以減少剔退及降低生產成本。

第二個I是Integration,亦即透過物聯網技術,將產線上各種異質的檢測系統予以整合,開發串製程資訊系統,以解決產線上製程、設備與品質耦合的問題。第三個I是Intelligence,亦即建立雲端資料庫,並利用大數據分析及人工智慧技術,開發各種智能化應用系統,以達到提升品質及降低成本的目標。

1

圖1 中鋼智慧製造發展架構

    所開發的智慧製造技術主要應用於設備監診、製程監控、缺陷檢測及品質預測與調控等方面,已開發出多套智能化系統,並落實應用於現場,對於避免設備故障、維持製程穩定、減少缺陷剔退及降低生產成本等,創造了顯著的績效。以下列舉五項案例做簡要說明,包括:高爐爐頂佈料量測系統、高爐管道流預警系統、盛鋼桶健康照護系統、鋼材表面缺陷檢測系統、AI 冶金設計及品質調控系統等。

一、高爐爐頂佈料量測系統

    高爐爐頂佈料對高爐操作影響甚鉅,控制適當的佈料分佈,將有助於改善高爐透氣性,提升生產效能。然因爐頂環境為高溫及粉塵,量測設備不易存活,過去爐操人員在沒有有效監測設備的情況下,無法得知料面形狀以進行適當之佈料調整。

    為解決此問題,研發團隊自行開發微波料面量測系統,採創意設計使系統具小視窗大掃描範圍優勢,可克服高溫及粉塵環境,得於爐頂長期運作。

    此系統可即時量測料面分佈,並分析料層結構與吃料速度,因此可協助高爐操作人員調整佈料模式,改善高爐氣體利用率,有效降低高爐燃料率。

2

圖2 高爐爐頂佈料量測系統

二、高爐管道流預警系統

    高爐內氣流分佈不均時,易造成風量突升而發生管道流,使爐況不穩,影響產能,甚至黑煙竄出爐頂,造成環保問題。 過去僅能觀察儀表數據,無法於管道流發生前預警。

    為解決此問題,研究團隊建立了三維爐身壓力可視化系統,以高爐爐身壓力變化為指標,開發出爐身壓差預警法則,並導入高爐程控電腦。依此建立了爐內管道流預警技術,應用於中鋼四座高爐,可提前10~15分鐘發出警訊,得以及時調整爐操,避免管道流發生,穩定鐵水生產。

3

圖3 高爐管道流預警系統

三、盛鋼桶健康照護系統

    盛鋼桶耐火磚若破孔,將造成洩鋼,導致產量損失及人員設備之危害;另,鋼液溫度若控制不當,將造成升溫成本及回爐損失。

    為解決此問題,研究團隊建立熱影像擷取系統,並開發熱影像辨識演算法,進行渣線破孔預警及接鋼桶狀態檢測。同時開發AI智能模型,預測鋼液溫度及耐火磚襯殘厚。最後將製程資訊整合,建立了盛鋼桶定位系統及智能服務平台。

    此項技術之建立可避免盛鋼桶破孔損失,並增加使用回數,同時可以縮短煉鋼時間,提升生產效能。

                4     

圖4 盛鋼桶熱影像圖

四、鋼材表面缺陷檢測系統

    鋼材在生產過程中,若在表面產生缺陷,將造成客戶訴賠或廠內剔退損失。為解決此問題,研究團隊建立了光學檢測系統,並開發影像處理技術及缺陷辨識AI模型,可於鋼材生產過程中,即時偵測出缺陷,避免訴賠或剔退損失,同時可以即時調整設備狀況,避免缺陷持續產生。

5 1     5 2

圖5 (左)鋼材表面光學檢測系統                                   (右)影像處理技術及缺陷辨識AI模型

五、AI 冶金設計及品質調控系統

    中鋼在設計開發新產品時,若冶金或製程參數設計不準,容易造成試製失敗,導致交期延誤,及剔退成本增加。為了解決此問題,研究團隊以人工智慧技術,從生產大數據中,找出冶金成份、製程參數與機性品質之間的複雜AI模型,開發出冶金設計及品質調控系統,達到減少試製嘗試錯誤、加速客戶入單及提昇生產效率之目標,其概念示意圖如圖6所示。

    首先發展Auto AI自動化人工智慧技術,突破以往的技術瓶頸,更快建立更準的模型,解釋生產參數與機性的複雜關係,同時導入最佳化理論加速搜索,降低建模成本。針對傳統模型容易過度擬合的問題,導入集成學習技術,融合多樣化模型,降低過度擬合的現象,提昇模型預測效能,如圖7所示。

7

    利用所開發出來的AI模型,不但可以加速產品的設計開發,為公司爭取更多的接單機會,也可用以簡化鋼種,降低煉鋼的生產成本,同時在鋼材生產時,

6

圖6  AI 冶金設計及品質調控系統概念示意圖

7

圖7  Auto AI自動化人工智慧示意圖

若上游製程發生變異,也可以透過AI模型,動態調控下游製程,使原本機性可能超標而遭剔退的產品,透過下游製程參數的適當控制,再調回符合規格的範圍,如此即能減少剔退、降低生產成本及縮短交期。

    以熱浸鍍鋅產線為例,高強度鋼產品的機性變異非常難掌握,因此容易產生剔退品;應用此研究開發的AI系統,能夠感知上游製程的變異,並且對下游的製程參數進行動態調控補償,將機性原本會因為成分變異而超標的產品救回來,有效減少機性不合的剔退比率,達到降低生產成本的目標。

    本研究開發人工智慧技術,將大數據的內隱知識外顯化,實現智能設計,有效提昇生產參數的設計效率,所建立的動態調控製程,對於提高接單機會、簡化鋼種、優化製程、減少剔退、以及降低生產成本,展現重大的功效,不僅引領中鋼公司邁入智能品管新境界,也奠定精緻鋼品開發的競爭優勢。

    綜上所述,本技術獎章候選人鄭際昭,致力於推動中鋼智慧製造技術研發,在設備監診、製程監控、缺陷檢測及品質預測與調控等方面,帶領研發團隊,開發出多套智能化系統,並落實應用於現場,對於避免設備故障、維持製程穩定、減少缺陷剔退及降低生產成本等,創造了顯著的績效,正逐步帶領中鋼朝向智慧工廠的目標邁進。

 

    ■章銘贊曰:

      鄭際昭博士積極投入設備線上監診技術開發、對於設備異況預警、防範事故發生、延長設備壽命及降低成本等方面,績效卓著,獲得中鋼公司研發成果「總經理獎」、「優等獎」及「一等獎」等多項獎勵,並於民國87年榮獲中國工程師學會優秀青年工程師獎以及於民國93年榮獲中國工程師學會傑出工程師獎。擔任研發主管期間,帶領研發同仁致力於精緻鋼品及智慧製造等領域之技術開發,輔導同仁於中鋼內部獲得多項研發成果之董事長獎及總經理獎,並協助同仁代表中國鑛冶工程學會參加中國工程師學會論文比賽,多次獲得詹氏論文獎及工程論文獎之殊榮。此外,更推動組織變革及精進研發管理制度,以提升組織運作效能;及推動設立工程研發中心,執行產學大聯盟計畫,以善用外部研發資源;同時推動用鋼產業升級及與客戶共同研發高品質鋼材,以促進國內整體用鋼產業技術升級。鄭際昭博士在研究成果、研發管理、組織變革、產業升級各方面均有傑出表現,貢獻卓著,茲特頒本會最高榮譽民國110年「技術獎章」以資激勵。