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无缝钢管生产线的数字化建设

 作者：本站编辑  2026-07-01 11:09:49  0

无缝钢管生产线的数字化建设

【引用格式】

闫文秀，王东，秦捷，等.无缝钢管生产线的数字化建设[J]. 钢管，2026，55(2)：37-42.

YAN Wenxiu，WANG Dong，QIN Jie，et al.Analysis of the current status and key standards of hydrogen energy industry standard systems at home and abroad[J]. Steel Pipe，2026，55(2)：37-42.

无缝钢管作为一种高效的经济断面钢材，在国民经济中占据着举足轻重的战略地位，其应用已广泛覆盖石油、天然气、化工、电力（锅炉及电站）、船舶、机械制造、汽车、航空航天、建筑及军工等关键领域。鉴于各行业对工况环境、承压能力、耐腐蚀性及安全标准的要求迥异，无缝钢管在具体应用中呈现出显著的差异化与高度定制化特征。作为全球最大的钢管生产与消费国，我国无缝钢管行业正面临日趋激烈的市场竞争格局。在此背景下，制造企业亟需将新一代信息与通信技术（即产业数字化技术）深度融入传统生产要素，通过技术创新、业务重构与系统性整合，驱动企业向高质量、差异化的发展模式转型升级，从而在激烈的市场竞争中构筑核心优势。

当前无缝钢管生产线存在三大核心瓶颈：一是人工依赖度高，单条生产线需设置10~15个人工操作点位，每个操作点配置1~2名操作人员，采用8h工作制与“四班三运转”模式，操作人员团队规模维持在65人左右；人工检测环节需每班配置8~10人，团队总规模40人，主要负责钢管外表面、内表面及管端质量检查；二是信息孤岛问题显著，无缝钢管生产线从热轧到精整流程长、工序多，各工序及控制系统独立运行，数据无法互联互通；三是数字化落地难度大，建设数字化无缝钢管工厂时，数据采集环节相对容易，但数据贯通与深度应用面临诸多障碍。上述问题已成为制约无缝钢管企业数字化转型与高质量发展的关键因素。

我国《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》明确提出“加快数字化发展”“建设数字中国”，为经济转型升级提供方向指引。近年来，冶金行业在数字化、智能化建设领域取得显著进展，建成了一批智能制造“示范线”“新模式”与“标准化”样板。实践表明，数字化无缝钢管生产线建设架构宜采用1+1+N思路，即1个生产线/车间级集控中心+1个数据平台叠加N个数字化应用，数字化无缝钢管生产线建设架构如图1所示。

1 夯实数字化基础

无缝钢管生产线的数字化建设需以自动化、网络化为核心支撑，通过降低人工依赖度、破除信息孤岛、保障系统稳定，为后续升级奠定基础。其中，视频监控与生产线系统稳定是集控化与数字化落地的重要前提。

（1）推进生产线自动化水平迭代升级。在无缝钢管生产线关键环节部署接近开关、光电开关、热金属检测器、位移传感器、流量传感器、压力传感器、温度传感器、振动检测仪及视觉检测装置等感知元件，通过PLC程序编制实现生产线物料自动流转，生产线的自动化率不宜低于95%，仅在出现异常情况时通过人工干预保障生产持续进行，最终达成“无人操作、有人值守”的目标。

（2）构建全域网络互联体系。无缝钢管生产线包含坯料切割、环形加热、穿孔、轧制、张力减径等20余套主机设备，同时配备浊环水、净环水、石墨润滑、高压水除鳞、液压系统等40余套辅助系统，部分生产线还加装钢管壁厚、外径、外表面及内部组织等质量检测装置。需通过网络架构搭建实现生产线“物物互联”，推动产品、设备、工艺、质量、能源等数据互联互通与关联分析，彻底解决信息孤岛问题；网络架构应根据功能需求进行分层设计与配置。

（3）实现视频监控实时呈现。无缝钢管生产线厂房占地面积广阔，通常宽约100m、长约400m，传统的分散式监控已难以满足现代化智能工厂对全局掌控的要求。为此，亟需构建一套高度集成的数字化视频监控系统，通过高带宽、低时延的工业网络，将生产线运行实况实时汇聚至集控中心的大屏显示系统，实现对生产线易发异常关键部位的无死角覆盖与全景式呈现。系统稳定与低延时是数字化监控的核心命脉，必须采用工业无源网络（IndustrialPON）或依托5G专网等确定性网络技术，将端到端延时严格控制在50ms以内，确保物理生产线的每一个细微动作都能在数字空间中实现精准、同步的镜像映射，为远程运行和维护及智能决策提供可靠依据。

（4）保障生产线系统可靠运行。无缝钢管生产线设备众多、分布广泛，需依托传感器、视觉AI、大数据等技术，构建设备全生命周期管理体系，保障生产线稳定、平稳运行。

无缝钢管生产线通过自动化升级、网络搭建、视频实时监控、设备生命周期管理进行数字化建设的筑基，通过集控化建设增效。

2 建设生产线或车间级集控

需结合钢管生产线自动化水平、视频监控系统的实时性与稳定性、生产线故障率及操作人员综合素质，开展集控建设可行性综合评估：对于自动化水平较高的生产线，可建设生产线级集控系统；对于自动化水平一般的生产线，建议优先实现车间级集控（单条生产线通常包含3~5个车间）。

集控建设可有效降低生产线对人工的过度依赖，显著提升生产线运营效益。根据已建无缝钢管集控生产线实践数据，江苏新长江无缝钢管制造有限公司（简称长江钢管）智能化、黑龙江建龙钢铁有限公司热处理集控等项目建设经验集控后可减少30%~50%的操作岗位人员；同时，操作人员间、操作人员与工艺技术人员及管理人员间的沟通效率大幅提升，为后续数字化平台搭建创造了有利条件。无缝钢管生产线集控室的建设为后续数字化呈现和应用提供了场景，数字化建设宜采用数据平台构建。

3 搭建基于生产线数据平台

为实现无缝钢管生产线全要素数据的高效数字化汇聚与价值挖掘，需构建一个集数据采集、传输、处理、存储与服务于一体的综合性数据平台。该平台不仅是物理层面的硬件设施集合，更是连接底层设备与上层数字化应用的“数据中枢”，其核心在于通过清晰的数据流逻辑，打通从“物理世界”到“数字世界”的通路。

（1）多模态数据接入与协议标准化。

平台建设的第一步是实现异构数据的全面接入与语义统一。借助工业以太网、5G、窄带物联网（NB-IoT）等多种通信技术，构建高可靠、低延迟的混合网络架构，覆盖从现场设备到云端系统的全链路连接。通过部署具备边缘计算能力的网关设备，实现对产品、设备、工艺、质量、能耗、视频等多源信息的本地汇聚与预处理。

在此过程中，协议解析与转换技术发挥着“翻译官”的作用。面对不同厂商设备所采用的Modbus、OPC UA、PROFINET等繁杂协议，平台通过统一的协议转换机制，将原始数据转化为标准化的数据模型，确保数据在语义层面的一致性与可理解性，为后续的数据融合分析奠定基础。

（2）多类型数据库集成与分层存储架构。

为应对不同类型数据在访问频率、读写性能与存储周期上的差异化需求，数字化平台需集成多种数据库软件，构建“冷热分离、分类存储”的分层架构。

①时序数据库（如TDengine）。专用于高效存储和查询带有时间戳的传感器数据与设备运行参数，支持毫秒级数据写入与快速检索，满足实时监控与故障诊断对高频率时序数据的处理要求。

②关系型数据库（如MySQL）。用于存储结构化业务数据，如物料编码、工艺配方、订单信息等，保障数据的一致性与事务完整性，作为物料跟踪与生产追溯的核心索引。

③非结构化数据库（如MongoDB）。灵活存储图像、视频、日志文件等非结构化数据，支持复杂数据类型的快速读取与关联分析。通过多数据库协同工作，平台实现了对全量数据的高效管理，既保证了实时性要求高的数据处理效率，又兼顾了历史数据的长期归档与调用需求。

（3）数据处理闭环与应用支撑体系。

数据平台的价值最终体现在对上层数字化应用的赋能。经过标准化接入与分类存储的数据，通过数据中台进行清洗、融合与建模，形成标准化的数据服务接口（API），反向支撑物料跟踪、质量分析、能效优化、设备运行维护等各类应用场景。例如，在物料跟踪系统中，平台通过关联MySQL中的物料编码、TDengine中的位置时序数据与MongoDB中的质检图像，实现单支钢管全生命周期数据的精准匹配与可视化呈现。这种“数据采集→传输→处理→存储→服务应用”的闭环逻辑，使数据真正成为驱动生产决策的战略资源，而非孤立的信息孤岛。

综上所述，生产线数据平台的搭建不仅是功能模块的简单堆砌，而且是围绕数据全生命周期构建的有机整体。通过明确各功能模块间的逻辑关联与协同机制，平台实现了数据从“原始信号”到“决策智能”的转化，为后续数字化应用的深化落地提供了坚实可靠的数据底座。

4 深化生产线的数字化应用

无缝钢管生产具有流程长、工序多、工艺耦合性强的特点，为数字化技术的落地应用带来了巨大挑战。近年来，随着物联网、大数据、人工智能及数字孪生等技术的快速发展，以数据平台为基构建“感知—分析—决策—执行”的闭环数字化体系已成为可能。为系统性地推进生产线数字化应用，本文从数据基础、核心控制、高阶协同三个层级进行逻辑重构，形成层次清晰、递进有序的数字化应用架构。

（1）数据基础层是构建全流程物料精准跟踪体系。物料跟踪是实现生产透明化与数据关联的核心基础。无缝钢管生产线的物料跟踪，旨在对每支管坯从上线、加热、轧制、冷床冷却、锯切、矫直、探伤至最终测长、称重、喷印、打捆下线的全过程进行精准的空间位置与时间维度界定。数字化无缝钢管生产线物料跟踪系统架构如图2所示，数据平台集成MySQL、TDengine、MongoDB等多类型数据库软件，实现多源数据的融合管理：MySQL数据库以物料编码为核心索引，统一标识每支钢管的数字身份；TDengine数据库高效存储PLC系统采集的关键点位时序数据，实现物料位置的毫秒级定位；MongoDB数据库则灵活关联工辅具、原材料等非结构化信息。通过构建“三位一体”的物料跟踪系统，实现单支钢管全生命周期数据的精准匹配与可追溯，为生产调度、质量分析与设备运维提供可靠的数据底座。

（2）核心控制层是融合AI与机理模型的智能过程控制。在数据基础之上，通过视觉AI与轧制模型化技术的深度融合，实现对关键工艺过程的高精度控制，提升生产稳定性与产品质量。

①拓展视觉识别技术应用。视觉感知技术作为新型生产力的重要组成部分，已在物料识别、安全生产、动作连锁、质量判定等场景中广泛替代人工操作。以环形炉坯料视觉精确定位系统为例，针对炉底不平整导致钢坯侧向滚动、影响出钢稳定的问题，系统通过部署视频图像采集装置与内置深度学习算法的视频分析单元，对出炉辊道及入炉口区域的图像进行实时分析。目标定位模型经大量标注图像训练与迭代优化，可精准识别钢坯位置，在长江钢管Φ273mm项目中定位系统识别精度≥96.5%，定位误差±2mm，数据处理延迟时间≤30ms，视频系统能指导自动化系统动态调整出钢动作，显著提升环形炉出钢自动化运行的稳定性与可靠性。

②推动轧制过程的模型化。无缝钢管轧制是融合材料科学、塑性力学、热力学与自动控制的复杂系统工程。轧制模型可根据钢种、目标规格实时计算最优工艺参数，结合数据平台反馈实现模型自学习与自优化。通过集成迭代求解、连续问题离散化等算法，构建轧制过程自学习智能模型，实现对产品尺寸、性能与形貌的全流程预测与闭环控制，确保产品质量稳定性与生产效率的协同提升。数字化无缝钢管生产线产品性能管控逻辑如图3所示。

（3）高阶协同层是面向运营优化的数字化集成应用。在数据与控制基础上，进一步构建面向生产、质量、能源等多目标协同优化的数字化应用体系，实现从“单点智能”向“系统智慧”的跃升。

①建设数据驱动型制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）系统。基于数字化平台与物料跟踪能力构建新一代制造执行系统（MES）。系统通过智能调度与计划模型优化资源配置，提升设备利用率与生产效率；结合传感器与机器学习算法，实现设备故障的预测性维护，降低停机风险；通过全流程质量数据监控与追溯，提升产品质量稳定性与客户满意度；此外，还可自动生成生产日报、质量报告等管理报表，支撑管理决策的科学化与高效化。

②数字化实现节能减碳。将数字化技术深度融入能源管理，构建全流程、精细化的绿色制造体系。在设备层面，推广应用高能效变压器、永磁直驱、公共直流母线等高效设备，实现基础能效提升；在控制层面，采用伺服驱动液压系统、智能燃烧模型等技术，实现按需供能与工艺参数优化，燃气消耗较改造前可降低约3%；在系统协同层面，通过辅助系统精细化管控与高效节拍协同控制，动态匹配主生产线运行状态，避免空载与能源浪费，预计辅助设备较改造前节电达10%。最终实现从“经验节能”向“数据驱动节能”的转变，助力绿色数字化工厂建设。

5 数字化转型的拓展方向

以机器学习、大数据处理为代表的数字技术日趋成熟，正从单点应用向深度融合演进，为无缝钢管企业突破传统发展瓶颈、重塑核心竞争力提供了关键路径。企业不再局限于“自动化+信息化”的初级阶段，而是转向“数据驱动+智能决策”的高级形态，通过业务数字化实现降本增效、提质减排，同时通过数字业务化孵化智能检测装备、数字化工厂解决方案、数字孪生服务等新兴业态，推动数字化与生产经营全过程的深度融合、双向赋能。这一转型不仅催生了新型生产模式与运营机制，更孕育出可持续的商业模式创新，成为企业实现跨越式发展的核心战略。

（1）打造绿色数字化工厂，实现资源效率与环境效益协同最优。传统钢管生产线高度依赖技术人员的经验判断，控制系统相对独立，难以实现跨工序、全流程的协同优化，在能源消耗、物料损耗及排放管控方面存在明显瓶颈。数字化技术通过构建全面感知、实时分析、智能决策、精准执行的闭环体系，将整个工厂打造为可自适应、自优化的有机“生命体”。绿色数字化工厂以“资源消耗最少、环境影响最小、质量效益最优”为目标，依托数据平台集成能源管理系统、排放监控系统与生产执行系统，实现从“经验驱动”向“数据+模型驱动”转变。通过对能源介质、碳排放、污染物生成等关键指标的全流程可视化监控与动态优化，企业可在保证产品质量的前提下，最大限度降低单位产品能耗与排放强度，真正实现绿色制造从理念到实践的落地，提升企业在“双碳”背景下的可持续发展能力。

（2）构建生产线数字孪生系统，打造高阶智能决策引擎。建设无缝钢管生产线的数字孪生系统，是一项深层次、系统性的数字化转型战略，标志着企业迈向"虚实联动、预测优化"的高阶智能化阶段。数字孪生通过构建与物理生产线高度同步的虚拟镜像，融合物联网数据、机理模型与AI算法，实现对制造全过程的深度感知、仿真预测与智能决策。该系统不仅能够实时映射设备状态、工艺参数与物料流动，更具备“预演—优化—反馈”的能力：在新产品导入时，可通过虚拟调试减少试错成本；在生产过程中，可模拟不同工况下的能耗与质量表现，推荐最优参数组合；在设备维护方面，可预测关键部件寿命，实现从“被动维修”到“预测性维护”的转变。最终，数字孪生系统作为工厂的“智能决策中枢”，实现产品质量持续提升、生产成本显著降低、交付响应速度加快，并实现生产过程的绿色化、精益化运行，全面增强企业的核心竞争力与抗风险能力。

6数字化建设注意事项

（1）强化网络安全防护。在数字化与智能化建设进程中，需高度重视网络安全问题，制定并实施适宜的安全防护措施，包括但不限于数据加密、访问权限管控、漏洞扫描、应急响应机制等，保障生产数据与系统安全。

（2）加强专业技能人才储备与培养。需制定系统化员工培训计划，指导员工熟练运用新型数字化与智能化工具，提升员工数字化素养及技能水平；同时，通过人才引进与内部培养相结合的方式，建立专业数字化人才团队，确保数字化与智能化建设顺利推进。

7 结语

无缝钢管生产线数字化建设通过数字的视、控、预测路径带来显著效益，降低了生产线对人工的依赖程度；节约能源，减少质量损失，最终实现企业效益提升3%~5%。无缝钢管生产线数字化建设是一项长期且艰巨的系统性工程，需企业从多维度开展，全面考量与系统规划。只有持续加强数字化基础建设、推进生产线智能化改造、优化经营管理流程、整合内外部资源、深化技术创新与应用，才能实现无缝钢管生产线数字化转型目标，最终提升企业核心竞争力与可持续发展能力。

参考文献

（请查看原文）

DOI: 10.19938/j.steelpipe.1001-2311.2026.2.37.42《钢管》杂志从2021年第1期开始添加DOI号和开放科学（资源服务）标识码（OSID）