解 鹏

(欧冶链金再生资源有限公司 安徽马鞍山 243000)

1 行业背景

近年来，随着生态文明建设的不断推进和产业扶持政策的相继出台，大力发展循环经济、绿色制造已上升到国家战略高度。废钢铁资源作为唯一可替代铁矿石成为炼钢原料的载能资源，其重要性正在不断提升。使用废钢进行短流程冶炼1吨钢，可节约1.65吨铁矿石，节约350千克标准煤，节水40%，减少1.6吨二氧化碳排放，具有明显的节能降耗优势。

根据中国废钢铁应用协会已发布的数据和统计预测，2019年全国废钢铁资源产量总量为2.4亿吨，其中2019年全国炼钢用废钢铁消耗总量2.15亿吨，占资源总量的 89.6%，废钢铁应用比例为21.67%。目前，中国进入船舶、汽车和大型设备的大量报废时期，未来社会废钢将以每年1000万吨的增量攀升，将给废钢加工行业带来巨大压力，必须提前做好规划。

从供需基本面看，未来国内废钢产业进入持续的高景气期。随着国家税收制度的改革以及对现金交易监管的推进，行业税收问题会逐步规范，废钢回收加工配送企业的税负将显著降低。而环保政策趋严，运输治限治超将抬升生产成本和物流成本，大型化、综合性、技术设备先进的成本管控龙头企业将有非常大的发展优势。

党的十九大召开以后，国家发展和改革委员会在分析我国资源综合利用现状的基础上，提出以提高再生资源加工利用产业规模和利用水平为目标，重点推进再生资源集散加工基地建设和再生资源回收利用产业化。同时，国家出台多项政策以加强废钢资源保障体系建设，支持钢铁企业牵头成立大型废钢回收加工配送企业。废钢回收加工配送企业担负着回收加工废钢和向钢铁企业输送合格废钢的重任，不仅需要稳定提升资源保供能力，提高产品和服务质量，还需要淘汰技术装备落后、污染严重的生产工艺，建立示范性的废钢加工配送基地。

2 废钢铁行业的现状及痛点分析

废钢铁行业普遍存在“小散乱差”现象，突出体现在生产效率与技术装备水平不高、产品分类与质量管控存在差异以及安全与环保形式严峻等方面，老旧模式已无法适应现代钢铁工业生产的需要，严重制约了行业的发展质量。

首先，从废钢生产来说，使用的主要装卸设备包括起重设备和液压抓钢机等，加工设备包括剪切设备、打包设备和破碎设备。目前大量废钢加工基地不仅主要采用人工切割作业方式，而且技术和装备水平低，同时各设备间缺乏核心业务集成，数据没有互联互通。虽然国内废钢加工设备生产厂家不断提高设备的能效性和自动化程度，但同国外设备相比仍存在较大差距。

其次，废钢加工环保问题凸显。废钢拆解和加工过程产生的大量烟尘和噪音以及废钢原料中的污染物排放等对废钢加工基地的环保管控提出更高的要求。

再次，废钢加工基地管理模式落后，信息化程度低，仍属于劳动密集型，废钢加工现场需要大量人员配合作业。而随着人口红利的消失，人工成本逐渐增加，现行的社会回收废钢分拣模式成本将逐渐增加，低附加值的作业内容与用工成本矛盾凸显，废钢加工企业将面临招工难和成本高的问题。另一方面劳动强度大及设备操作视觉盲点增加了操作和判断失误概率，存在人为因素造成的安全隐患。

此外，废钢回收过程的质量检判是通过人的视觉去检测，无第三方认证，无标准化的设备检测，容易发生拒收产品的漏检漏判，也经常受人为因素干扰而出现质量异议和经济纠纷。

由此可见，如何将智能制造和废钢铁行业有机结合，稳定提升资源保供能力、提高产品和服务质量、实现行业转型升级和高质量发展，成为摆在整个废钢铁行业面前的课题。

3 废钢铁行业推行智能制造的发展路径

智能制造是指通过自动化装备和通信技术实现生产自动化，并能够通过各类数据采集技术以及应用通信互联手段，将数据连接至智能控制系统，并将数据应用于企业统一信息管理控制平台，从而提供最优化的生产方案、协同制造和设计、个性化定制，最终实现智能化生产。

智能制造的核心理念是协同，体现在设备间的互联互通、数据间的相互集成、部门间的相互协同、信息技术与工业技术的融合等。通过消除不协同的附加成本，从而提高生产效率。

从智能制造发展角度，废钢铁行业的起点是较为落后的，思考大型废钢回收加工配送企业智能制造实现的路径，现阶段的首要任务是完成废钢加工自动化的制造过程及状态的实时监测和控制；第二阶段是在数据采集、积累、分析的基础上完成以产品质量为主线的全面可视化设计，关注质量检判和成本控制；第三阶段考虑跨区域、多基地协同制造，通过系统提高基地间的协同能力。

4 废钢回收加工配送企业的智能制造应用探索

4.1 应用智能化生产装备

通过采用智能传感、图像识别、智能排产等技术对行车、抓钢机及加工设备进行智能无人化改造，实现废钢生产过程无人入库、出库、智能盘库等功能，减少现场操作人员，提高生产效率，同时保证生产的本质安全。

此外通过设备智能管理实时监控设备状态，借助智能算法分析和预测，监督设备点检维修管理，从而保障废钢基地关键设备的可靠性，推进设备检修工作的标准化、智能化。

4.2 推进生产流程智能化

采用智能物流管理对废钢加工基地内的车辆运输进行统筹管理，实现预约管理、无人计量、智能调度、全厂可视等功能，提高工厂整体生产运转效率，同时保障高效生产的稳定和安全。然后通过与公司信息系统进行业务对接，采用物联网、大数据分析等技术，强化废钢生产基地基础管理，提升生产执行能力。

4.3 建设智能质量检判系统

建设废钢智能检判系统，应用深度学习训练的图像识别技术,着眼于辅助现场人工检判，减轻现场人员的工作劳动强度，规避人为干扰因素，并对废钢检判全过程信息记录方便追溯。以工序流程为依据，围绕自动判级准备、自动判级触发、整车评级、生成报表、异常响应机制和信息追溯机制展开。实现废钢卸料过程中逐层定级、杂质识别、整车扣杂的检判全过程，全面提升废钢检判标准的一致性，解决人工检判效率低、误差大、廉洁从业等问题。

4.4 建设智能安全管控系统

结合设备保障系统、环境监测、生产过程跟踪等数据收集对作业区域流动人员、设备异常状况、火灾爆炸等进行提醒和预警，能做到智能防范和智能协同。有完整隐患、事故管理流程记录、便于追溯。

门禁权限设置、人员闯入报警、视频自动追踪、员工作业行为监控、满足突发情况急停处理，设备安全距离检测，传感器故障诊断和控制连锁保护，消防报警等。

4.5 建设智能能环管控系统

开展废钢加工基地的环境污染监测，在磅房进出口设置通道式辐射检测系统对车辆废钢进行监测，数据上传质量管理模块。厂房内外部分别安装粉尘、有害气体、噪声、空气质量等检测仪表，实时监测基地生产作业环境。

通过除尘系统及水雾喷淋系统设置，对厂房内部粉尘进行消除。通过设置废水、固废回收池，放射性物质隔离区等防止有毒有害物质扩散。

通过对各主要耗能设备进行能介消耗统计、分析，采取错峰方式完成生产，厂房内部采用智能采光照明，通过节能管理降低能源消耗。

4.6 建设智慧集控中心

集控中心是企业数字驱动管控模式的体现，是信息化、智慧化集中展示的窗口，也是实现基地管辖范围内生产和质量的集中管控、经营信息的全景展示和融合应用，支撑专业一体化协同运作。建设智慧集控中心是企业实现业务开展向可视化、透明化、智慧化发展迈出的重要一步。

5 结语

废钢铁回收加工是与钢铁工业绿色发展相配套“一体化”体系的重要环节，废钢铁行业想要实现高质量发展，成为城市欢迎、社会尊重的产业，智能制造是当前的发展趋势，其建设和投入过程相对复杂，整个转型必须循序渐进，需要长达数年的持续推进与核心价值的建立。各大型废钢回收加工配送企业必须根据行业特点有序推进，制定长期的投资规划与整合方案，通过智能制造和网络信息共享，逐步实现全国基地的数据整合和基于大数据云计算的科学决策，带来废钢行业生产流程的智能化升级与商业模式的革新。