傳統鋼化玻璃爐（鋼化爐）的智能（néng）化改造是（shì）一個係統性工程，其核心目標是（shì） “數據驅動生產，智能賦能決策” ，從而提升產品質（zhì）量、生產效率和能源利用率，並降（jiàng）低對人（rén）的依賴和運維成本。

以下是傳（chuán）統鋼化爐智能化改造的詳細方案，可以（yǐ）分為 “層” 來理解：

第YI層：感知與數（shù）據采集層（“神經末梢”）

這是改造的基礎，為後續的智能分析提供數（shù）據燃料。

加裝傳感器網絡：

加熱（rè）爐： 在（zài）爐體（tǐ）更多關鍵位置（zhì）加裝高（gāo）精度（dù）、耐高溫的熱電偶，形成更密集的溫度場監（jiān）測。安裝壓（yā）力傳感器監測爐內氣壓平衡，安裝光學傳感（gǎn）器或攝像頭（通過耐高（gāo）溫視窗）監測玻璃（lí）的加熱狀態。

淬冷（風柵）段： 安裝壓力傳感器和流量計（jì），準確監測每個風嘴（zuǐ）或區域的氣（qì）壓（yā）和風量。加裝接近傳感器或編碼器，準確測量玻璃的傳輸速度。

傳（chuán）動係（xì）統： 在陶瓷輥道電（diàn）機上（shàng）加裝編（biān）碼器和振動傳感器，監測輥道轉速和運行平穩性。安裝電流傳感器監測電機負載。

整機： 安裝電能監測儀，實時采集（jí）整機能耗。

升級關鍵執行部件：

將（jiāng）傳統的開關閥或粗（cū）略調節閥，更換為可準確控製的比例閥或伺服閥（用於風壓調節）。

將固（gù）定（dìng）轉速的風機升級為變頻風機，實現風量的無（wú）級調節。

第二層：網絡與邊緣計算層（“神（shén）經網絡”）

工業網絡集成：

采用工業以太網、PROFINET、EtherCAT等實時通信協（xié）議（yì），將所有的傳感器、執行器和原（yuán）有（yǒu）PLC連接起來，確保數據高速、穩定傳輸。

對於不（bú）便（biàn）布線的位置，可采用工業Wi-Fi或5G模（mó）塊進行無（wú）線數據傳輸。

部署邊緣計算網關：

這是智能化的“初級大腦”。邊緣網關負責：

數據匯（huì）集： 從不同協議的設備中采集數據並統一格式。

邊緣計算： 在本地進行實時數（shù）據處理和分析，如快速計算溫度均勻性（xìng）、風壓穩定性等（děng），並執行毫秒（miǎo）級的實時控製（如自動（dòng）微調風壓）。

數據預處（chù）理與緩存： 清洗、濾（lǜ）波數據，並在網絡中斷時暫存數據。

第三層：平台與應（yīng）用層（“智慧大腦”）

這是智能化（huà）價值體現的（de）核心。

構建（jiàn）數據平台與數字孿生：

建立鋼化爐的（de）數字孿生模型（xíng），在（zài）虛擬空間中1：1還原物理設備。所有實時（shí）數據都映射到模型上，實現可視化監控。

平台存儲所有曆史生產數據（工藝參數、設備狀態、產品質（zhì）量等），形（xíng）成龐大（dà）的數據庫。

開發核心（xīn）智能應用：

工藝參數一鍵優化（huà）與自調整：

原理： 基於機器學習模型，係統能根據輸入的（de）玻璃規格（尺寸、厚度、類型）、目標應力值和環境溫濕度，自動推薦並（bìng）設置（zhì）更優的加熱溫度、加熱時間、冷卻風壓等參數。

自適應： 在加熱過程中（zhōng），係統實時監（jiān）測溫度場，若（ruò）發現不均勻，會自動微調各（gè）加熱區的功率，確保玻璃受熱（rè）均勻。

產品質量在線預測與診（zhěn）斷：

原理： 利用生產過程中的實時數據（如加熱曲線、風壓曲線、傳動速度），通過AI模型預測產品（pǐn）的（de）質量（如平整度、應力斑、顆粒度），實現“生產即檢驗”。

診斷： 如果預測產品（pǐn）不合（hé）格，係統（tǒng）會立即報警，並分析指出（chū）可能的原因（如“東區（qū）溫度偏（piān）低”、“上部風壓不足”），指導操作員快速調整。

預（yù）測性維護：

原理： 持續分析電機電流、振動、軸承溫度等數（shù）據，AI可以預測關鍵部件（如風機、電機、陶瓷輥）的剩（shèng）餘壽命和故（gù）障風險。

價值： 變“事（shì）後維（wéi）修”和“定期維修”為“預測性維護”，在故障發生前安排維修，避免（miǎn）非（fēi）計劃停機。

能源管理與優化：

原（yuán）理： 係統實時監測（cè）並分析各階段（duàn）的能（néng）耗，通過AI算法尋找能耗更低的工藝窗口。例如，在保證（zhèng）質量的前提下，推薦更佳的待機爐溫或（huò）冷卻策略（luè）。

價值： 明顯降低生產能耗（hào），符合綠色（sè）製造要求。

改造步驟（zhòu）與注意事項

評估（gū）與規劃： 首先對現有設（shè）備狀態、自動化水平和生產（chǎn）痛點進行全麵評（píng）估，明確改造目標和預算。

分步實施： 建議分階段實施，例如：

階段一： 完成感（gǎn）知層和網（wǎng）絡層改（gǎi）造，實現數（shù）據可視化和基礎（chǔ）的數據采（cǎi）集。

第二階段（duàn）： 部（bù）署邊緣計算和數字孿生，實現工藝參數的（de）輔助（zhù）推薦和故障報警。

第三階段： 引入AI模型，實現高級的預測、優化和自主決策功能。

人員（yuán）培訓（xùn）： 智能化改造（zào）不僅是設備升級，更是人員技能的升級。必須對操作和維護人員進行培訓，使其能夠理解和運用新（xīn）的智能係統。

數據安全： 確（què）保工業網絡和數據平台的安全（quán），防止病毒入侵和數據泄露。

傳統（tǒng）鋼化爐的智能化改造，本質上是將其從一個依靠老師傅經驗（yàn）的“黑箱”，轉變為一個（gè）透明、可感知、可分析、可優化、可預測的智能體。它通過（guò） “感知-分析-決策-執行” 的閉環，實現更高的一致性質量、更低的綜（zōng）合成本以及更強的市場競爭力。