“新一輪科技革命正在加速演進，推動各行各業(yè)的變革，數字化、智能化已經成為鋼鐵產業(yè)轉型升級的重要引擎。工業(yè)互聯(lián)網、大數據、人工智能等技術的不斷突破，使得鋼鐵行業(yè)在生產管理和服務模式上迎來了前所未有的變革機遇，也為全產業(yè)鏈的協(xié)同和效率優(yōu)化提供了全新的路徑。”8月7日下午，在第十四屆中國國際鋼鐵大會“數智驅動”論壇上，論壇主持人、中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會副會長唐祖君認為，面向未來，鋼鐵行業(yè)需要持續(xù)推進數字化基礎設施建設，加快智能技術的融合創(chuàng)新，釋放產業(yè)潛能。

圖為論壇現場

此次論壇邀請到了中信泰富特鋼集團股份有限公司總裁羅元東，寶山鋼鐵股份有限公司總經理劉寶軍，塔塔鋼鐵有限公司首席信息官賈揚塔·班納吉，株式會社TMEIC副總裁、總工程師坂田昌彥4位來自鋼鐵行業(yè)領軍企業(yè)的代表，他們分享了各自企業(yè)在數智技術應用方面的前沿實踐和他們對AI等數智化工具賦能制造業(yè)的真知灼見，為更多正在向數智化方向探索的鋼鐵企業(yè)照見了未來。

更快、更節(jié)能、更協(xié)同

——數智技術正重塑鋼鐵生產樣貌

羅元東在論壇上分享了中信泰富特鋼數字化、智能化技術在特鋼領域應用的實踐經驗，其中最大的亮點莫過于運用全流程數據建模破解高端產品研發(fā)瓶頸，使下游客戶的差異化需求能以更快的速度、更高的命中率，在產線上轉化為高質量的特鋼產品。

“以高端軸承鋼為例，借助數字孿生技術，可將研發(fā)周期壓縮30%～40%，為航空航天、能源裝備等提供高端定制化產品。”羅元東舉例說道。

據介紹，中信泰富特鋼集團旗下的興澄特鋼“燈塔工廠”的全新數字化生產模式改變了以往點對點的節(jié)能降耗模式，通過行業(yè)能源流數字化實現煤氣、蒸汽動態(tài)平衡，水電風氣各環(huán)節(jié)設備可以在高負荷和空負荷狀態(tài)下自動切換，大幅降低各環(huán)節(jié)的能量消耗，使噸鋼能耗下降15%～20%、耗水量降低30%。

智能制造的福音并不單單在特鋼領域傳播，在普鋼生產領域，數智化技術也在悄悄重塑著工廠的生產樣貌，給分散在各地的工廠插上了協(xié)同運營的翅膀。

“寶鋼股份歷經三個階段，通過三次進階，對分布在6個全流程企業(yè)的共計8000萬噸鋼鐵產能實現數字治理。”劉寶軍在交流中揭秘了寶鋼股份如何利用通過數字孿生、工業(yè)大腦等核心技術，實現跨基地全流程智能協(xié)同。

劉寶軍介紹，從2015年開始，寶鋼股份就把智慧制造作為該公司的發(fā)展戰(zhàn)略之一，這一階段的工作重心是對全流程制造和營銷、采購、研發(fā)等業(yè)務進行基礎性填平補齊工作，力爭在各生產工序實現全面自動化，例如在煉鐵工序探索機器替代等等。“與此同時，我們對所有的制造流程進行數字化治理，基本具備了推進數字化管理的基礎。”

2019年開始，寶鋼股份開始大量引入大數據的利用和開發(fā)，給企業(yè)的管理模式帶來了幾個主要變化：在公司治理層面，通過信息化管理的全面鋪開，實現了所有制造基地之間的信息貫通，使數據的顆粒度更細、頻度更高；在縱向上大幅壓縮管理層級，在橫向上實現各基地采購、營銷、研發(fā)等環(huán)節(jié)的一體化運營，并利用數字化平臺，將產購銷研材各流程同步連接起來。

“在這一階段，寶鋼股份的數字化管理架構基本成形，并擁有了大量的數據積累，從2024年開始，我們就進入下一個階段，開始引入大模型和人工智能，探索智能化應用。”劉寶軍說道，“我們從打破高爐‘黑箱’入手，對高爐爐況進行實時預測和干預，在燃料消耗、碳排放、生產穩(wěn)定性、維護成本等指標上都取得了初步的成果。”

“隨著鋼鐵行業(yè)同質化競爭速度加快，產品差異越來越小，未來鋼鐵企業(yè)之間的競爭，主要取決于在數字化轉型、智能化應用上面能否領先對手。”劉寶軍說道，“寶鋼股份下一步的計劃是加快推進創(chuàng)建‘燈塔工廠’的相關工作，目前我們已有一百多條產線達到‘燈塔工廠’內部標準。”

“先修路后造車”

——點亮“燈塔”需以數據為基

當前，全球共有189座“燈塔工廠”，其中，鋼鐵行業(yè)在全球共有8座“燈塔工廠”，而塔塔鋼鐵就獨占其中3家。作為世界經濟論壇（World Economic Forum）全球燈塔網絡（Global Lighthouse Network）中的一員，賈揚塔·班納吉在交流中分享了近幾年來塔塔鋼鐵在“燈塔工廠”創(chuàng)建方面的成功經驗及其個人洞見。

他首先介紹了成為“燈塔工廠”所需要滿足的條件。世界經濟論壇的評估框架首先關注的是在業(yè)務關鍵績效指標（KPI）層面是否取得了可衡量的業(yè)務影響，包括企業(yè)的盈利能力、風險規(guī)避等等。其次，是否擁有骨干技術系統(tǒng)的基礎支撐也非常關鍵，因為人工智能（AI）和數字化離不開強大的信息技術（IT）和運營技術（OT）。

“在AI技術的應用方面，塔塔鋼鐵目前已開發(fā)600多個AI模型，其中大部分是基于物理和化學原理，并結合生成式AI和數據科學進行優(yōu)化，這些模型服務于企業(yè)降低能耗、提高產量、改善質量等核心業(yè)務目標。”賈揚塔·班納吉舉例說道。

“在今年燈塔工廠的評選過程中，還提出了一個新的概念——端對端的同步和集成方式。這一概念主要關注生產制造是否與供應鏈集成，包括從產品供應、物流運輸，一直延伸到用戶體驗的一整套供應鏈生態(tài)系統(tǒng)。這是燈塔評估標準正在發(fā)展的方向，我們將其稱為制造操作系統(tǒng)（manufacturing operating system）。”賈揚塔·班納吉說道。

“我們必須‘先修路后造車’。鋼鐵行業(yè)是非常依賴基礎數據的行業(yè)，因此，在收獲AI帶來的效益之前，我們必須首先投資于數據基礎建設。”他舉例說道，“當前有許多鋼鐵公司都經歷過兼并重組。塔塔鋼鐵在過去5年內共進行過7次并購，收購了3家公司。當一家公司并入到一個已被評為‘燈塔工廠’的公司中時，它們在數字化基礎上可能存在著較大的差距，因此數據的集成和分類變得極其關鍵。”

“工業(yè)數字化轉型需要大量前期投入，且難以立竿見影。”賈揚塔·班納吉補充說，“創(chuàng)建智能數字系統(tǒng)和AI模型相對容易，我們看到不少企業(yè)已經有了很多成功的實踐，真正的挑戰(zhàn)在于——業(yè)務部門是否能充分接納并使用這些系統(tǒng)。只有不斷提升系統(tǒng)的應用率，才能收到更多的客戶反饋，進而不斷改進系統(tǒng)。我們目前的應用率大約在70%~75%，我希望未來這個數據能更高。”

物理+數據模型

——雙引擎驅動鋼鐵制造自主化

作為世界知名的核心電氣設備提供商和自動化控制系統(tǒng)解決方案提供商，TMEIC公司在鋼鐵生產線的控制和自動化領域，通過智能數字系統(tǒng)實現了顯著突破。 坂田昌彥在交流中分享了公司在鋼鐵軋制生產線數智驅動方面的成果與平臺應用情況。

坂田昌彥介紹道，TMEIC在數智系統(tǒng)方面的一個重要成果是實現了生產線的最優(yōu)運行。該公司為鋼鐵生產線提供電機、驅動裝置和控制系統(tǒng)等解決方案，并開發(fā)了將軋制和加熱等物理現象建模的過程控制技術，構建了從制造到質量控制全自動化的系統(tǒng)，這些技術構成了預測和優(yōu)化制造過程的CPS（信息物理系統(tǒng)）基礎。隨著數字技術的發(fā)展，TMEIC的過程控制CPS結合了物理模型與數據模型，實現了更高水平的優(yōu)化控制。

“盡管軋制與過程產線的自動控制已高度發(fā)展，實現了省人化操作，但仍有部分環(huán)節(jié)依賴人工認知與判斷。”坂田昌彥指出， TMEIC將圖像識別等通用數字技術與過程控制融合，推出“TMEIC智能控制”，實現了對帶鋼跑偏、扣翹頭、鐮刀彎等高難度操作的自動識別與控制，進一步推動省人化與穩(wěn)定運行。此外，系統(tǒng)對圖像與信息的自動理解能力不斷增強，使集中控制室或遠程單人操作逐漸成為常態(tài)。

“另一重要成果是對高附加值產品制造產線與工藝的貢獻。” 坂田昌彥介紹，面對日益普及的多樣化產線結構，“TMEIC數字過程解析技術”通過數字分析去模擬軋制與加熱等物理現象，優(yōu)化過程控制，實現新產線結構中控制功能的最優(yōu)配置。

坂田昌彥還在論壇中分享了“TMEIC數字化系統(tǒng)”。 該系統(tǒng)通過數字技術自動化人工操作與判斷，實現效率、可用率與質量的自主最大化。例如，其狀態(tài)監(jiān)測功能支持維護自動化與省人化，可監(jiān)控所有電機、液壓系統(tǒng)、設備及控制健康狀況，預防異常并加快故障診斷與恢復；數字鋼卷管理功能則可將每米產品質量與產線運行狀態(tài)關聯(lián)，實現數據可追溯性，加快缺陷追蹤、提升質量保證可靠性，并通過實時質量管理防止不良品流出。

“未來，TMEIC將通過數智驅動技術的高度發(fā)展，推動鋼鐵制造產線的自主運行與高附加值產品的穩(wěn)定生產。通過融合物理模型與數據模型，靈活應對新型產線結構，構建同時實現高質量、高效率與省人化的智能制造環(huán)境。”坂田昌彥在交流最后說道。

記者丨李江梅

來源丨中國冶金報

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