Jerzy Mikulik, Mariusz Niekurzak

Wstęp

Zarządzanie produkcją w walcowni taśm stalowych na gorąco obejmuje skoordynowane działania mające na celu efektywne wykorzystanie zasobów ludzkich, technicznych i finansowych przy zapewnieniu ciągłości procesów technologicznych. Ze względu na wysoką energochłonność i złożoność walcowni, planowanie produkcji stanowi funkcję nadrzędną, obejmując harmonogramowanie zleceń, dobór napędów, systemów sterowania oraz robotów przemysłowych. Efektywne sterowanie wymaga dostępu do aktualnych danych procesowych, pozyskiwanych z systemów automatyki, napędów i robotów. Zintegrowane systemy informatyczne wspomagają optymalizację harmonogramów, przepływu materiału, kosztów produkcji i przygotowania technologicznego [1]. Dynamiczne warunki rynkowe wymuszają wysoką wydajność, elastyczność produkcji oraz stabilną jakość wyrobów. Wdrożenie robotyki przemysłowej oraz zautomatyzowanych systemów transportowych pozwala na skrócenie czasu przepływu materiałów, redukcję zapasów międzyoperacyjnych oraz lepsze wykorzystanie urządzeń i napędów. Integracja zarządzania produkcją z automatyką i robotyką staje się kluczowym kierunkiem rozwoju walcowni gorących, zwiększając konkurencyjność, bezpieczeństwo i efektywność energetyczną zakładów.

Roboty manipulacyjne i synchronizacja z napędami walcowniczymi

Walcownie gorące taśm stalowych wytwarzają szeroki asortyment wyrobów, różniących się gatunkiem stali, wymiarami oraz wymaganiami jakościowymi. Taka różnorodność wymusza stosowanie zaawansowanych systemów planowania i sterowania produkcją, które integrują automatykę procesową, napędy elektryczne oraz robotykę przemysłową. Systemy te umożliwiają elastyczne reagowanie na zmiany asortymentowe i produkcyjne, zapewniając realizację zleceń zgodnie z wymaganiami klientów oraz optymalizując wykorzystanie urządzeń i zasobów produkcyjnych. W procesie sterowania produkcją należy uwzględniać ograniczenia charakterystyczne dla walcowni gorących, takie jak wydajność agregatów walcowniczych, ograniczoną pojemność magazynów międzyoperacyjnych, konieczność grupowania zleceń w kampanie produkcyjne oraz minimalizację materiału nadmiarowego. W tym kontekście roboty przemysłowe pełnią kluczową rolę w manipulacji rozgrzanym materiałem, obsłudze przenośników rolkowych, stołów chłodzących i zwijarek, a także w automatycznym pobieraniu próbek i kontroli jakości. Integracja robotów z napędami elektrycznymi i sterownikami PLC pozwala na precyzyjne pozycjonowanie materiału, synchronizację ruchu z prędkościami przenośników oraz optymalizację sekwencji operacji. Dzięki zastosowaniu napędów serwo o dużej dynamice oraz sprzężenia zwrotnego z enkoderów i czujników położenia możliwe jest minimalizowanie ryzyka kolizji, uszkodzeń materiału i nadmiernego zużycia urządzeń [2]. Sterowniki PLC koordynują pracę robotów, monitorują obciążenia osi i parametry procesowe oraz realizują funkcje diagnostyczne i bezpieczeństwa, w tym integrację z systemami STO (z ang. Safe Torque Off – Bezpieczne Wyłączenie Momentu), co pozwala na bezpieczne zatrzymanie układu w sytuacjach awaryjnych [3]. Roboty coraz częściej obsługują kluczowe stanowiska linii walcowniczej, takie jak wymiana prowadnic, obsługa noży tnących czy usuwanie wadliwych fragmentów taśmy, zastępując w pełni lub częściowo operacje ręczne wykonywane w ekstremalnych warunkach środowiskowych. Integracja z nadrzędnym systemem sterowania produkcją umożliwia dynamiczne dopasowanie pracy robotów do aktualnego harmonogramu, dostępności materiału oraz stanu magazynów międzyoperacyjnych. W logistyce wewnętrznej roboty współpracujące z napędzanymi systemami transportowymi pozwalają na automatyczne formowanie partii produkcyjnych, odkładanie taśm na składy buforowe i przygotowanie materiału do kolejnych etapów procesu.

Takie rozwiązania przyczyniają się do skrócenia czasu przepływu materiału przez walcownię, ograniczenia kosztów magazynowania, zwiększenia wydajności i niezawodności systemu, a także poprawy bezpieczeństwa operatorów. Integracja robotów, napędów i sterowników PLC staje się więc kluczowym elementem nowoczesnego zarządzania produkcją w walcowniach gorących, umożliwiając jednocześnie kompleksowe sterowanie procesem, synchronizację linii produkcyjnej oraz realizację celów jakościowych i technologicznych.

Zintegrowane systemy napędów i automatyki w efektywnym przepływie materiałów

Walcownie gorące taśm stalowych charakteryzują się rozbudowaną strukturą technologiczną, obejmującą liczne stanowiska międzyoperacyjne pełniące funkcję buforów materiałowych i magazynów narzędziowych. Efektywny transport wewnętrzny stanowi klucz do zapewnienia ciągłości procesu walcowania oraz realizacji produkcji zgodnie z zasadą „just in time” [4]. Integracja systemów transportowych z napędami elektrycznymi, automatyką procesową i nadrzędnymi systemami sterowania produkcją pozwala na precyzyjne sterowanie ruchem materiałów, synchronizację transportu z cyklem produkcyjnym oraz bieżącą diagnostykę napędów. Wdrożenie zautomatyzowanych przenośników rolkowych, transportu szynowego oraz robotów przemysłowych umożliwia skrócenie czasów operacji, ograniczenie ryzyka uszkodzeń i zwiększenie powtarzalności procesów. Ze względu na złożoność procesów logistycznych klasyczne metody analityczne są niewystarczające. Zastosowanie symulacji i modelowania systemów transportowych pozwala na analizę wariantów organizacji przepływu materiałów, identyfikację wąskich gardeł i ocenę wpływu zakłóceń na realizację produkcji. Wyniki symulacji wykorzystywane są do konfiguracji algorytmów sterowania w systemach PLC, optymalizacji pracy napędów i robotów transportowych oraz zapewnienia bezkolizyjnego i wydajnego przepływu materiałów. Prognozowanie zużycia walców hutniczych stanowi istotne wyzwanie. Zautomatyzowane systemy transportu walców, sterowane przez PLC i wyposażone w napędy o dużej nośności, umożliwiają koordynację przepływu narzędzi pomiędzy magazynem a klatkami walcowniczymi [5]. Roboty przemysłowe pobierają walce z przenośników, precyzyjnie je pozycjonują i synchronizują ruch z napędami pomocniczymi klatek. System rejestruje czas pracy i stopień zużycia walców, wspierając planowanie kolejnych cykli produkcyjnych. Zastosowanie zautomatyzowanego transportu walców pozwala na:

• skrócenie czasów przezbrojeń klatek walcowniczych,
• eliminację ręcznych operacji transportowych,
• zmniejszenie ryzyka uszkodzeń i wypadków,
• redukcję kosztów eksploatacyjnych.

Integracja napędów, robotów i systemów PLC jest kluczowa dla efektywnego przepływu materiałów w walcowniach gorących, zwiększając wydajność, bezpieczeństwo i niezawodność procesów produkcyjnych.

Wykorzystanie symulacji Dosimis-3 do doboru napędów i projektowania sterowania PLC w walcowni gorącej

Modelowanie symulacyjne w środowisku Dosimis-3 umożliwia ilościową ocenę obciążeń dynamicznych, czasów pracy oraz wykorzystania urządzeń produkcyjnych i transportowych w walcowni taśm stalowych na gorąco. Wyniki symulacji pozwalają na racjonalny dobór napędów elektrycznych oraz opracowanie algorytmów sterowania realizowanych w sterownikach PLC. Na rysunku 1 przedstawiono schemat blokowy integracji sterowników PLC na przykładzie linii walcowniczej.

Na podstawie analiz czasów transportu, częstotliwości cykli oraz zajętości przenośników rolkowych i urządzeń manipulacyjnych możliwe jest precyzyjne określenie wymagań stawianych napędom elektrycznym. Wyniki symulacji umożliwiają:

• dobór mocy silników w oparciu o rzeczywiste profile obciążeń,
• określenie wymaganej dynamiki napędów (czasy rozruchu i hamowania),
• ocenę zasadności stosowania napędów z regulacją prędkości,
• eliminację przewymiarowania układów napędowych.

W szczególności w systemach transportu walców hutniczych symulacja pozwala wskazać odcinki, na których występują największe kumulacje obciążeń oraz przestoje wynikające z braku synchronizacji. Na tej podstawie możliwe jest zastosowanie napędów o zwiększonej przeciążalności lub wprowadzenie płynnej regulacji prędkości w celu synchronizacji transportu z cyklem pracy klatek walcowniczych. Model symulacyjny dostarcza danych niezbędnych do opracowania i weryfikacji algorytmów sterowania realizowanych w systemach PLC. Analiza sekwencji zdarzeń w Dosimis-3 umożliwia [6,7]:

• projektowanie logicznych sekwencji załączania napędów transportowych,
• weryfikację reguł priorytetów (FIFO, priorytety zamówień, kampanie produkcyjne),
• identyfikację sytuacji blokujących i potencjalnych kolizji transportowych,
• określenie warunków przejść pomiędzy stanami automatu sterującego.

Na etapie symulacji możliwe jest przetestowanie różnych wariantów algorytmów PLC, jeszcze przed ich implementacją w rzeczywistym układzie automatyki. Pozwala to ograniczyć ryzyko błędów logicznych, skrócić czas uruchomienia systemu oraz zwiększyć niezawodność pracy walcowni. Model ten powstał na podstawie rzeczywistego planu wydziału walcowni pokazanego na rysunku 2.

Wyniki symulacji wskazują także, w których fragmentach systemu transportowego konieczna jest ścisła synchronizacja napędów. Dotyczy to zwłaszcza:

• współpracy przenośników rolkowych z manipulatorami walców,
• przekazywania materiału pomiędzy kolejnymi agregatami,
• przezbrojeń klatek walcowniczych.

Na tej podstawie w algorytmach PLC implementowane są funkcje synchronizacji ruchu, blokady logiczne oraz mechanizmy sprzężenia zwrotnego z napędów (enkodery, sygnały gotowości, sygnały przeciążeniowe). Umożliwia to płynne sterowanie ruchem materiału i narzędzi przy jednoczesnym ograniczeniu udarów mechanicznych i zużycia elementów napędowych. Analiza scenariuszy zakłóceń i awarii w modelu symulacyjnym pozwala na zaprojektowanie odpowiednich reakcji systemu sterowania. Na tej podstawie w algorytmach PLC uwzględniane są:

• procedury bezpiecznego zatrzymania napędów,
• sekwencje awaryjnego odstawiania materiału,
• logika diagnostyczna umożliwiająca szybkie wykrycie przyczyn przestoju.

Dzięki temu system sterowania nie tylko realizuje funkcje produkcyjne, lecz również aktywnie wspomaga utrzymanie ruchu i poprawę dostępności technicznej walcowni. Powiązanie wyników symulacji z doborem napędów i projektowaniem algorytmów PLC prowadzi do powstania spójnego i zoptymalizowanego systemu sterowania walcownią taśm stalowych na gorąco. Przekłada się to na:

• skrócenie czasów przepływu materiałów i narzędzi,
• zmniejszenie liczby przestojów i kolizji transportowych,
• poprawę efektywności energetycznej napędów,
• większą elastyczność systemu produkcyjnego,
• wzrost niezawodności i bezpieczeństwa eksploatacji.

Takie podejście potwierdza, że modelowanie symulacyjne nie jest jedynie narzędziem analitycznym, lecz stanowi praktyczne wsparcie w projektowaniu nowoczesnych układów napędowych i systemów sterowania PLC w hutniczych walcowniach gorących.

Wnioski

Przeprowadzone analizy i symulacje przepływu materiału w walcowni taśm stalowych na gorąco pozwalają na sformułowanie następujących wniosków:

• Efektywność i szybkość symulacji: wykorzystanie pakietu Dosimis-3 umożliwia szybkie modelowanie i analizę funkcjonowania wybranych elementów systemu produkcyjnego, takich jak stanowiska robocze, operacje technologiczne, transport wewnętrzny, stany magazynów czy zakłócenia, również w długoterminowych okresach obserwacji. Dzięki temu możliwe jest wcześniejsze zidentyfikowanie potencjalnych nieprawidłowości i weryfikacja przyjętych założeń przed wdrożeniem w praktyce.
• Optymalizacja przepływu materiałów: implementacja modelu wspomagania decyzji w wybranych obszarach logistycznego systemu produkcji wykazała, że symulacje pozwalają skutecznie racjonalizować przepływ materiałów. Efektem jest skrócenie czasu realizacji procesów technologicznych, redukcja kosztów produkcji wyrobów gotowych, przy zachowaniu wymaganych parametrów jakościowych i technologicznych.
• Wsparcie decyzji zarządczych i efektywne wykorzystanie zasobów: integracja modelowania symulacyjnego z procesami zarządzania produkcją ułatwia podejmowanie decyzji operacyjnych i strategicznych. Pozwala to na lepsze wykorzystanie zasobów zakładu, zwiększenie wydajności linii produkcyjnych oraz usprawnienie przepływu materiałów i narzędzi.
• Ocena wykorzystania napędów i systemów transportowych: symulacje w środowisku Dosimis-3 umożliwiają ocenę rzeczywistego wykorzystania istniejących napędów, przenośników i agregatów produkcyjnych. Wyniki te są przydatne przy planowaniu modernizacji podsystemów, projektowaniu algorytmów sterowania PLC oraz optymalizacji pracy systemów transportowych w walcowni gorącej.

Literatura
[1] Ślusarczyk B. (2018), Industry 4.0 : are we ready?, Polish Journal of Management Studies, No 1, vol. 17, pp. 232--248., DOI:10.17512/pjms.2018.17.1.19
[2] Kumar Mohd S., Asjad M. S. (2020), Industry 4.0: complex, disruptive, but inevitable, Management and Production Engineering Review, No 1, vol. 11, pp.43-51, DOI:10.24425/mper.2020.132942
[3] Hamrol A., Gawlik J. and Sładek J. (2019), Mechanical engineering in Industry 4.0, Management and Production Engineering Review, No 3, vol. 10, pp.4-28, DOI: 10.24425/mper.2019.129595
[4] Rojek I., Macko M., Mikołajewski D., Sága M. and Burczyński T. (2021), Modern methods in the field of machine modelling and simulation as a research and practical issue related to industry 4.0, Management and Production Engineering Review, No 2, vol. 69, pp. 1-12, DOI: 10.24425/bpasts.2021.136717
[5] Nogalski B., Niewiadomski P. (2020) Industry 4.0 desiderata as micro foundations in the assessment of companies’ maturity – case study, Management and Production Engineering Review, No 4, vol. 11, pp. 92-103, DOI: 10.24425/mper.2020.136123
[6] Luscinski S., Ivanov V. (2020) A simulation study of Industry 4.0 factories based on the ontology on flexibility with using FlexSimr software, Management and Production Engineering Review, No 3, vol. 11, pp. 74-83, DOI: 10.24425/mper.2020.134934
[7] Lola I., Bakeev M. (2020), Pilot study of Industry 4.0 and digital technology prevalence in Russian manufacturing companies , Management and Production Engineering Review, No 3, vol. 11, pp. 26-37, DOI: 10.24425/mper.2020.134929.
[8] Niekurzak, M.; Mikulik, J. (2021). Modeling of Energy Consumption and Reduction of Pollutant Emissions in a Walking Beam Furnace Using the Expert Method—Case Study. Energies, 14, 8099. doi: 10.3390/en14238099

Prof. dr hab. inż. Jerzy Mikulik
mikulik@agh.edu.pl
Afiliacja: Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Zarządzania, Katedra: Informatyki Biznesowej i Inżynierii Zarządzania, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Dr hab. inż. Mariusz Niekurzak
niekurz@agh.edu.pl;
Afiliacja: Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Zarządzania, Katedra: Informatyki Biznesowej i Inżynierii Zarządzania, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków