趙宏博，劉偉，李永杰，王強(qiáng)，吳建

1. 北京北科億力科技有限公司，北京 100102；2. 北京東方國信科技股份有限公司，北京 100102

基于煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)推動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

趙宏博1,2，劉偉1，李永杰1，王強(qiáng)1，吳建1

1. 北京北科億力科技有限公司，北京 100102；2. 北京東方國信科技股份有限公司，北京 100102

通過煉鐵物聯(lián)網(wǎng)子系統(tǒng)采集高爐現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)、檢化驗(yàn)系統(tǒng)、生產(chǎn)運(yùn)營系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，根據(jù)工藝流程建立相關(guān)機(jī)理數(shù)學(xué)模型及信息物理系統(tǒng)，研發(fā)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和機(jī)理模型的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和智能互聯(lián)平臺(tái)，對(duì)煉鐵工序海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。結(jié)合機(jī)理模型及冶金行業(yè)的核心評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)不同企業(yè)、各工序、各人員操作數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向及縱向?qū)Ρ确治?，在此平臺(tái)上快速高效地完成煉鐵操作制度的建議、煉鐵大數(shù)據(jù)的云端數(shù)學(xué)建模計(jì)算、煉鐵信息和標(biāo)準(zhǔn)的快速獲取、煉鐵問題的互動(dòng)咨詢等，探索了信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與傳統(tǒng)冶金技術(shù)的深度融合。

煉鐵；大數(shù)據(jù)；智能制造；信息物理系統(tǒng)

1 引言

1996年以來，我國鋼鐵產(chǎn)量已連續(xù)18年位居世界第一，年復(fù)合增長率達(dá)12.9%。但是，鋼鐵行業(yè)的迅猛發(fā)展也造成了目前整個(gè)行業(yè)體量大、產(chǎn)能過剩、競(jìng)爭激烈、污染嚴(yán)重、利潤率低等現(xiàn)狀。市場(chǎng)競(jìng)爭壓力迫使冶金企業(yè)從過去的追求規(guī)模化、重量型向產(chǎn)品市場(chǎng)占有率及利潤最大化、質(zhì)量型發(fā)展，從要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的新常態(tài)，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下積極謀求轉(zhuǎn)型升級(jí)，才能確保冶金企業(yè)的生存和可持續(xù)發(fā)展，這就要求冶金企業(yè)必須利用現(xiàn)有資源，最大限度地發(fā)揮人、財(cái)、物的效能，建立更加數(shù)字化、智能化、高效率的生產(chǎn)及業(yè)務(wù)流程，更精細(xì)化地控制生產(chǎn)成本。

現(xiàn)代信息技術(shù)特別是企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、執(zhí)行制造系統(tǒng)（MES）、自動(dòng)控制等系統(tǒng)正是為了滿足企業(yè)技術(shù)和管理的需求而產(chǎn)生并不斷發(fā)展改進(jìn)的，成為協(xié)助企業(yè)管理、實(shí)現(xiàn)價(jià)值的重要技術(shù)手段。目前這些技術(shù)已應(yīng)用于大多數(shù)的鋼鐵企業(yè)。在生產(chǎn)運(yùn)營過程中，每時(shí)每刻都有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集存儲(chǔ)，但是，由于缺乏合適的處理技術(shù)，很多數(shù)據(jù)僅僅存在于硬盤中，沒有經(jīng)過分析和加工轉(zhuǎn)化為更有價(jià)值的信息，對(duì)海量數(shù)據(jù)的快速處理和價(jià)值的深度挖掘已成為冶金企業(yè)信息化深度應(yīng)用的一個(gè)瓶頸。另外，企業(yè)信息化的發(fā)展需要引入多個(gè)系統(tǒng)，系統(tǒng)所需的服務(wù)器及存儲(chǔ)資源獨(dú)占系統(tǒng)，但無法實(shí)現(xiàn)共享。此外，硬件的逐漸更新、機(jī)房和設(shè)備的擴(kuò)張給企業(yè)在信息化的投資、運(yùn)維和能耗等方面帶來了巨大壓力。

煉鐵大數(shù)據(jù)技術(shù)和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的引進(jìn)能夠很好地處理信息技術(shù)與鋼鐵現(xiàn)狀之間的矛盾，對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營和管理起到巨大的改善作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用將使冶金企業(yè)有效縮減以往對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和硬件、場(chǎng)地方面的巨大投資，并取得更加明顯的效果。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用將使工業(yè)企業(yè)的運(yùn)營和流程數(shù)據(jù)得到更深的開發(fā)。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)整合生產(chǎn)單位的設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合冶煉工藝機(jī)理、設(shè)備管理模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度深度挖掘，使“沉睡”的數(shù)據(jù)發(fā)揮出應(yīng)有的價(jià)值。一方面極大解放了冶金企業(yè)中相當(dāng)大一部分技術(shù)人員的工作，另一方面從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘方面，使企業(yè)對(duì)冶金規(guī)律的認(rèn)識(shí)得到很大的提高。工業(yè)智能制造技術(shù)的使用和普及，首先需得到技術(shù)人員和管理人員的支持和認(rèn)可，才能在冶金企業(yè)以及其他工業(yè)企業(yè)得到快速開展。

“互聯(lián)網(wǎng)+冶金工業(yè)”能夠改變冶金企業(yè)在社會(huì)上的印象（如技術(shù)落后、污染嚴(yán)重、頑固不化、安全頻發(fā)等）。同時(shí)，發(fā)揮“互聯(lián)網(wǎng)+”的效應(yīng)，充分借助社會(huì)化智力資源對(duì)冶金工業(yè)的支撐力度，將部分業(yè)務(wù)（如工業(yè)傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析處理、人員管理培訓(xùn)等）承包給外圍單位，使冶金企業(yè)自身實(shí)力得到極大增強(qiáng)。更為重要的是，“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的應(yīng)用打破了傳統(tǒng)冶金企業(yè)封閉的技術(shù)圈，數(shù)據(jù)、管理、流程優(yōu)化等都能夠在更大范圍得到有效利用和增強(qiáng)。以冶金企業(yè)高爐煉鐵為例，天氣預(yù)報(bào)、同類型企業(yè)對(duì)標(biāo)、產(chǎn)品價(jià)格等互聯(lián)網(wǎng)普遍應(yīng)用的信息對(duì)未來的預(yù)測(cè)能夠極大地影響高爐的生產(chǎn)。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)以實(shí)現(xiàn)和提升企業(yè)效益為目標(biāo)，技術(shù)服務(wù)于應(yīng)用，解決重點(diǎn)需求和企業(yè)關(guān)心的成本控制，利用量化的方法從整體上制定戰(zhàn)略，服務(wù)于全局。

中國鋼鐵工業(yè)年產(chǎn)值高達(dá)數(shù)萬億元，占國家GDP的比重約為12%。通用電氣公司董事長杰夫·伊梅爾特在2013年主題為“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——當(dāng)智慧遇上機(jī)器”的論壇上演講提出，即將到來的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命會(huì)帶來不可估量的巨大效益。以提升整個(gè)行業(yè)生產(chǎn)率1%計(jì)，煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)和“互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)”在鋼鐵工業(yè)的應(yīng)用就可能帶來每年數(shù)百億元的潛在巨大收益。

綜上所述，鋼鐵行業(yè)目前面臨的外部市場(chǎng)和內(nèi)部壓力決定了冶金企業(yè)必須通過不斷變革，引入煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)，才能實(shí)現(xiàn)技術(shù)和管理模式的更新及突破，重新獲得強(qiáng)大的生命力和競(jìng)爭力。

本文首先從總體結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)流向、組件4個(gè)方面對(duì)煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)的架構(gòu)及技術(shù)要點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)闡述，再通過對(duì)平臺(tái)功能服務(wù)的介紹，明確如何利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、操作、管理、維護(hù)、科研等冶金鏈條各關(guān)鍵環(huán)節(jié)的鏈接。

2 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)功能架構(gòu)

2.1 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)以生產(chǎn)工藝為主導(dǎo)，充分利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、云存儲(chǔ)、云計(jì)算等技術(shù)進(jìn)行體系化和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。針對(duì)高爐設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和操作特點(diǎn)的多樣化，從傳熱學(xué)、煉鐵學(xué)等機(jī)理層面建立合理的預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)各高爐的安全、長壽生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)煉鐵智能化、數(shù)字化、自動(dòng)化，提升煉鐵勞動(dòng)生產(chǎn)率；煉鐵生產(chǎn)工藝機(jī)理模型包含物料利用模塊、技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)模塊、冶煉機(jī)理模塊、熱風(fēng)爐燃燒自動(dòng)控制模塊；結(jié)合數(shù)字化布料制度、操作爐型管理標(biāo)準(zhǔn)實(shí)時(shí)判斷物料及能量的利用狀態(tài)，進(jìn)一步完善高爐操作標(biāo)準(zhǔn)，提高崗位人員對(duì)高爐操作的掌控能力，提升煉鐵過程的數(shù)字化、科學(xué)化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化水平，實(shí)現(xiàn)高爐長期穩(wěn)定運(yùn)行，促進(jìn)煉鐵成本持續(xù)下降，降低燃料消耗水平；實(shí)現(xiàn)行業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)、趨勢(shì)監(jiān)測(cè)以及數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，集成云端的設(shè)計(jì)方案和優(yōu)化經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，開放針對(duì)開發(fā)者的微服務(wù)接口，分享作品到應(yīng)用市場(chǎng)，對(duì)行業(yè)的設(shè)計(jì)院和供應(yīng)商進(jìn)行綜合性的評(píng)價(jià)，形成專家?guī)煲约爸R(shí)庫等。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

從信息物理系統(tǒng)平臺(tái)整體設(shè)計(jì)考慮，其系統(tǒng)包括：感知和控制層、單元級(jí)業(yè)務(wù)層、系統(tǒng)級(jí)整合層、行業(yè)級(jí)云平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策和精準(zhǔn)執(zhí)行，進(jìn)一步優(yōu)化資源配置。構(gòu)建跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集散中心、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心、數(shù)據(jù)分析中心和數(shù)據(jù)共享中心，基于工業(yè)云服務(wù)平臺(tái)推動(dòng)專業(yè)軟件庫、應(yīng)用模型庫、產(chǎn)品知識(shí)庫、測(cè)試評(píng)估庫、案例專家?guī)斓然A(chǔ)數(shù)據(jù)和工具的開發(fā)集成和開放共享，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全要素、全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期管理的資源配置優(yōu)化，提升生產(chǎn)效率，創(chuàng)新模式業(yè)態(tài)，構(gòu)建全新產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)。以優(yōu)化鐵水成本為整個(gè)大煉鐵的智能制造技術(shù)目標(biāo)，建立燒結(jié)、球團(tuán)、高爐的整體智能協(xié)同優(yōu)化制造方針。通過大數(shù)據(jù)深度挖掘進(jìn)行多維綜合計(jì)算分析，對(duì)從鐵礦粉焙燒造塊到鐵水產(chǎn)出的整個(gè)過程的物質(zhì)流、能量流、信息流進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)和智能優(yōu)化。以冶煉工藝為主、以數(shù)據(jù)挖掘和人工智能為輔，開發(fā)從原燃料到生產(chǎn)出鐵水的全流程工藝模型及智能專家系統(tǒng)，例如優(yōu)化配料模型不再是燒結(jié)和高爐分開，而是以鐵礦粉—燒結(jié)產(chǎn)質(zhì)量—高爐鐵礦石煉鐵性能—爐渣鐵水成分性能為技術(shù)鏈條，在保證鐵礦石和渣鐵成分、煉鐵性能的前提下，通過非線性尋優(yōu)模型實(shí)現(xiàn)噸鐵成本最優(yōu)，而不是只考慮燒結(jié)礦產(chǎn)質(zhì)量，忽略鐵礦石的煉鐵性能對(duì)高爐爐況的影響。

圖1 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)

2.2 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)涉及底層傳感器的數(shù)據(jù)到云平臺(tái)的整體網(wǎng)絡(luò)鏈路，在數(shù)據(jù)鏈路形成閉環(huán)過程中經(jīng)過的網(wǎng)絡(luò)包括生產(chǎn)控制網(wǎng)（單元級(jí)）、辦公生產(chǎn)網(wǎng)（系統(tǒng)級(jí)）、企業(yè)工業(yè)局域網(wǎng)（企業(yè)級(jí)煉鐵平臺(tái)）和互聯(lián)網(wǎng)（煉鐵智能互聯(lián)平臺(tái)）。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示

圖2 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.3 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)數(shù)據(jù)流向

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)數(shù)據(jù)流向如圖3所示。首先從燒結(jié)、球團(tuán)和高爐等感知與控制部分采集數(shù)據(jù)，獲得數(shù)據(jù)源；然后，將數(shù)據(jù)整合到生產(chǎn)單元，再把數(shù)據(jù)匯總到集團(tuán)或企業(yè)級(jí)信息中心；將集團(tuán)或企業(yè)的信息中心與煉鐵行業(yè)工業(yè)云進(jìn)行對(duì)接；最后，把處理、分析后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)反饋給最終的用戶。數(shù)據(jù)流的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理，包括數(shù)據(jù)采集、元數(shù)據(jù)調(diào)度與管理、數(shù)據(jù)運(yùn)營、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

圖3 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)數(shù)據(jù)流向

2.4 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)組件

煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)主要面向煉鐵高爐的行業(yè)云平臺(tái)。充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，打破地域限制和信息“孤島”，建立模擬實(shí)操系統(tǒng)和機(jī)理培訓(xùn)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的“引進(jìn)來”和“走出去”。煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)組件構(gòu)成如圖4所示。

企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)源通過智能網(wǎng)關(guān)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、轉(zhuǎn)換、打包等操作，與煉鐵工業(yè)云和智能服務(wù)平臺(tái)對(duì)接。云平臺(tái)在異構(gòu)集成的過程中對(duì)外提供3種數(shù)據(jù)接口：自定義協(xié)議接口、HTTP接口和OPC Client DA/UA接口，以滿足不同煉鐵工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的需求，適配不同煉鐵工業(yè)2.0、工業(yè)3.0等多種現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境。對(duì)外數(shù)據(jù)接口層采集數(shù)據(jù)后，通過分布式消息中間件對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行集中管理；多進(jìn)程多任務(wù)數(shù)據(jù)處理服務(wù)訂閱消息中間件的數(shù)據(jù)信息，并對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換和預(yù)處理；通過數(shù)據(jù)庫分庫分表中間件，把數(shù)據(jù)集中、批量存儲(chǔ)到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、分布式緩存，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分布式緩存負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元還提供檢索引擎和Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)體系，每個(gè)組件之間通過服務(wù)相互協(xié)調(diào)工作；對(duì)外提供應(yīng)用接口和Web組態(tài)，最終形成業(yè)務(wù)層，為行業(yè)相關(guān)人員提供服務(wù)。

圖4 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)組件構(gòu)成

3 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)功能服務(wù)

目前煉鐵行業(yè)企業(yè)間技術(shù)生產(chǎn)相對(duì)獨(dú)立，數(shù)據(jù)相對(duì)零散，行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)更多依賴人工的統(tǒng)計(jì)，準(zhǔn)確性和時(shí)效性都無法保證，同時(shí)企業(yè)生產(chǎn)缺乏行業(yè)級(jí)信息物理系統(tǒng)，無法隨時(shí)監(jiān)控產(chǎn)線各工序的運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程工況診斷、對(duì)標(biāo)和“云服務(wù)”。生產(chǎn)企業(yè)也開始意識(shí)到基于現(xiàn)有單元級(jí)二級(jí)系統(tǒng)以及一些獨(dú)立的檢測(cè)模塊無法在煉鐵生產(chǎn)流程的成本、能耗方面做出革命性的轉(zhuǎn)變，這就對(duì)煉鐵流程的優(yōu)化提出了更高的要求，為煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)的建立奠定了堅(jiān)實(shí)的需求基礎(chǔ)。因此，亟需建設(shè)行業(yè)級(jí)信息物理系統(tǒng)，突破地域、組織、機(jī)制的界限，實(shí)現(xiàn)對(duì)人才、技術(shù)、資金等資源和要素的高效整合，從而帶動(dòng)煉鐵行業(yè)產(chǎn)品、模式和業(yè)態(tài)創(chuàng)新。

本節(jié)首先闡述煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)針對(duì)整個(gè)生態(tài)圈各類用戶的服務(wù)定位，再介紹如何建設(shè)平臺(tái)支撐各類服務(wù)，最后闡述如何利用平臺(tái)和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

3.1 煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)建設(shè)

平臺(tái)旨在通過建設(shè)面向煉鐵企業(yè)、高校、研究院所、鋼鐵設(shè)計(jì)院、設(shè)備供應(yīng)商、鋼鐵類期刊/學(xué)會(huì)、職能機(jī)構(gòu)等行業(yè)內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)的完整煉鐵生態(tài)圈，使生態(tài)圈內(nèi)的成員可以通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)的互聯(lián)、互通和互操作，促成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成、交換和共享的閉環(huán)自動(dòng)流動(dòng)，在全局范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)信息全面感知、深度分析、科學(xué)決策和精準(zhǔn)執(zhí)行，助推煉鐵行業(yè)的智能升級(jí)和技術(shù)革新，同時(shí)帶動(dòng)整個(gè)行業(yè)生態(tài)圈的發(fā)展。

3.1.1 煉鐵企業(yè)

平臺(tái)通過在煉鐵企業(yè)的上線驗(yàn)證，將實(shí)現(xiàn)煉鐵監(jiān)測(cè)一體化、瀏覽器/服務(wù)器模式（browser/server，B/S）架構(gòu)、云分發(fā)、傳感器代替人工巡檢、推理機(jī)和大數(shù)據(jù)支撐、自動(dòng)控制等，不但可自動(dòng)匯集全方位的數(shù)據(jù)以減輕高爐工長及相關(guān)崗位人員的工作量，還可提供大量數(shù)據(jù)深度分析的模型工具，從而為各相關(guān)崗位提供技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐服務(wù)，提高崗位人員的數(shù)據(jù)分析能力、流程認(rèn)識(shí)能力、知識(shí)水平等，精簡現(xiàn)場(chǎng)勞動(dòng)人員，提高企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。平臺(tái)在驗(yàn)證過程中通過充分收集企業(yè)使用建議進(jìn)行深度完善優(yōu)化。行業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用可以支持企業(yè)對(duì)標(biāo)、技術(shù)支持、專家咨詢、疑難互聯(lián)攻關(guān)，真正打破傳統(tǒng)煉鐵企業(yè)“孤島式”“封閉式”生產(chǎn)研發(fā)模式。

3.1.2 高校、研究院所

高校、研究院所通過平臺(tái)獲取行業(yè)實(shí)際生產(chǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為其提供研發(fā)支撐，充分發(fā)揮研發(fā)創(chuàng)新能力，同時(shí)高校、科研院所可以通過平臺(tái)將研發(fā)成果直接應(yīng)用到煉鐵生產(chǎn)企業(yè)，同時(shí)校驗(yàn)研發(fā)成果，實(shí)現(xiàn)行業(yè)產(chǎn)學(xué)研一體化，加速行業(yè)技術(shù)進(jìn)步與革新。同時(shí)，可以為煉鐵院校的師生提供豐富的冶煉實(shí)踐教學(xué)素材下載資源，針對(duì)煉鐵課程授課需求，還可以開發(fā)煉鐵動(dòng)畫、煉鐵實(shí)操模擬軟件等大數(shù)據(jù)平臺(tái)分支應(yīng)用，滿足高等院?！把芯啃徒虒W(xué)”需求。

3.1.3 鋼鐵設(shè)計(jì)院

設(shè)計(jì)院通過平臺(tái)跟蹤監(jiān)控不同設(shè)計(jì)方案下高爐、燒結(jié)、球團(tuán)工序全生命周期運(yùn)行情況，通過對(duì)各設(shè)計(jì)單位已完成的煉鐵生產(chǎn)單元、反應(yīng)器的工作狀態(tài)和運(yùn)行情況進(jìn)行全生命周期的監(jiān)測(cè)和反饋，能夠?qū)崟r(shí)了解并掌握其設(shè)計(jì)的煉鐵生產(chǎn)單元的實(shí)際運(yùn)行特點(diǎn)，為設(shè)計(jì)技術(shù)的改進(jìn)提供豐富的數(shù)據(jù)支撐和實(shí)踐檢驗(yàn)。同時(shí)，設(shè)計(jì)院同樣能夠通過平臺(tái)為制造企業(yè)提供定制化設(shè)計(jì)服務(wù)，從而獲得適應(yīng)性強(qiáng)、最佳的設(shè)計(jì)方案。

3.1.4 設(shè)備供應(yīng)商

設(shè)備供應(yīng)商通過平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控設(shè)備智能傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行情況，在保障設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)在線診斷與維護(hù)，為企業(yè)提供深層次的智能服務(wù)，從而幫助企業(yè)制定合理的使用規(guī)定，選擇更加合適的設(shè)備。同時(shí)，通過對(duì)設(shè)備生產(chǎn)及故障信息進(jìn)行收集，對(duì)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行分析挖掘，尋找影響設(shè)備壽命的關(guān)鍵影響因子，實(shí)現(xiàn)設(shè)備設(shè)計(jì)的優(yōu)化創(chuàng)新。設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)如圖5所示。

3.1.5 煉鐵類期刊/學(xué)會(huì)

平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)電子期刊資源在平臺(tái)上的推廣，同時(shí)依據(jù)煉鐵技術(shù)人員的查閱需求，開發(fā)快速、高效的問題檢索模型，搭建煉鐵期刊/學(xué)會(huì)信息和廣大一線煉鐵操作人員之間的橋梁。

圖5 設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

3.1.6 職能機(jī)構(gòu)

平臺(tái)可以為煉鐵規(guī)劃院、煉鐵標(biāo)準(zhǔn)信息化研究院等行業(yè)職能機(jī)構(gòu)提供完整、及時(shí)、真實(shí)的企業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)資源，為其建立更加合理、實(shí)際的行業(yè)發(fā)展規(guī)劃和各種標(biāo)準(zhǔn)提供大量的數(shù)據(jù)支撐。

3.2 產(chǎn)業(yè)生態(tài)級(jí)信息物理系統(tǒng)建設(shè)服務(wù)

通過系統(tǒng)及系統(tǒng)級(jí)信息物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)從高爐、燒結(jié)、球團(tuán)、原料各單元級(jí)，到企業(yè)級(jí)大煉鐵智能平臺(tái)級(jí)，再到整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，乃至產(chǎn)業(yè)生態(tài)級(jí)的信息物理系統(tǒng)建設(shè)，通過數(shù)據(jù)流閉環(huán)體系的不斷延伸和擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期管理數(shù)據(jù)的可獲取、可分析、可執(zhí)行，并逐步形成相互作用的復(fù)雜系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，突破地域、組織、機(jī)制的界限，實(shí)現(xiàn)對(duì)人才、技術(shù)、資金等資源和要素的高效整合，從而帶動(dòng)煉鐵行業(yè)產(chǎn)品、模式和業(yè)態(tài)創(chuàng)新。

3.3 一體化工業(yè)云服務(wù)體系構(gòu)建

通過大煉鐵智能互聯(lián)平臺(tái)形成本地與遠(yuǎn)程云服務(wù)相互協(xié)作、個(gè)體與群體（個(gè)體）、群體與系統(tǒng)相互協(xié)同的一體化工業(yè)云服務(wù)體系，能夠更好地服務(wù)于生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)智能裝備的協(xié)同優(yōu)化，支持企業(yè)用戶經(jīng)濟(jì)性、安全性和高效性經(jīng)營目標(biāo)落地。

3.4 產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同能力提升，共創(chuàng)產(chǎn)業(yè)融合的分享型價(jià)值鏈服務(wù)

通過系統(tǒng)及系統(tǒng)級(jí)信息物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)院—鋼廠—用戶—設(shè)計(jì)院的閉環(huán)分享型價(jià)值鏈，設(shè)計(jì)院通過了解煉鐵廠的需求創(chuàng)造用戶價(jià)值設(shè)計(jì)，煉鐵廠向用戶提供高價(jià)值的產(chǎn)品，用戶在產(chǎn)品使用過程中將產(chǎn)品實(shí)際價(jià)值和市場(chǎng)行情趨勢(shì)反饋給煉鐵廠，同時(shí)將產(chǎn)品結(jié)構(gòu)演變趨勢(shì)反饋給設(shè)計(jì)院，智能優(yōu)化配置資源，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的融合分享，激活產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新能力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的整體升級(jí)。

3.5 數(shù)據(jù)分析助力產(chǎn)業(yè)鏈決策服務(wù)

企業(yè)內(nèi)部的橫向集成和企業(yè)間的縱向集成實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的及時(shí)性、完整性、準(zhǔn)確性和可執(zhí)行性，通過對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，為行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈提供決策，推動(dòng)數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)—決策持續(xù)轉(zhuǎn)化，構(gòu)建企業(yè)運(yùn)營新機(jī)制。

例如通過實(shí)時(shí)監(jiān)控行業(yè)產(chǎn)量、庫存變化，對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)判，指導(dǎo)行業(yè)提前進(jìn)行產(chǎn)能結(jié)構(gòu)調(diào)整；通過對(duì)行業(yè)原燃料質(zhì)量變化趨勢(shì)進(jìn)行監(jiān)控，指導(dǎo)原燃料供應(yīng)商、企業(yè)采購商以及企業(yè)生產(chǎn)管理部門提前決策與應(yīng)對(duì)，保證產(chǎn)業(yè)鏈的健康平穩(wěn)運(yùn)行。

3.6 生產(chǎn)數(shù)據(jù)全生命周期的分級(jí)管理和云搜索服務(wù)

如圖6所示，基于大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)對(duì)管理、技術(shù)、操作人員的分級(jí)管理、定制報(bào)告自動(dòng)生成及云分發(fā)。通過大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)工長畫像、班組畫像、高爐畫像等，并且基于機(jī) 理模型提煉關(guān)鍵指標(biāo)，形成和完善行之有效的關(guān)鍵績效指標(biāo)（key performance indicator，KPI）管理機(jī)制。

圖6 基于大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)分級(jí)管理和云搜索

3.7 云診斷和遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)

通過行業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的云診斷和遠(yuǎn)程運(yùn)維，可自動(dòng)檢索對(duì)標(biāo)行業(yè)級(jí)平臺(tái)中其他同類型燒結(jié)機(jī)及高爐的先進(jìn)生產(chǎn)操作制度及技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。結(jié)合機(jī)理模型分析，為煉鐵產(chǎn)線各工序生產(chǎn)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)及優(yōu)化建議，同時(shí)通過移動(dòng)互聯(lián)打破時(shí)空限制，為企業(yè)煉鐵整體技術(shù)水平的提升降低時(shí)間和財(cái)務(wù)成本。平臺(tái)為行業(yè)專家和相關(guān)專業(yè)人士提供權(quán)限，專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)和行業(yè)技術(shù)專家可以通過平臺(tái)在線監(jiān)控企業(yè)運(yùn)行情況，通過在線模擬和在線診斷為企業(yè)提供智能解決方案，及時(shí)有效地為企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)支持。

部分企業(yè)對(duì)高爐布料規(guī)律認(rèn)識(shí)深度不夠、制度調(diào)整效果不佳時(shí)，可以通過平臺(tái)向?qū)＜易稍儯瑢＜彝ㄟ^平臺(tái)遠(yuǎn)程獲取高爐運(yùn)行狀況和調(diào)整過程，分析并利用平臺(tái)上的布料仿真模型進(jìn)行模擬，診斷出針對(duì)性的解決方案，直接指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，為企業(yè)排憂解難。

3.8 全流程智能管控

通過生產(chǎn)監(jiān)控、能源管控、設(shè)備管控等子平臺(tái)的使用，實(shí)現(xiàn)整個(gè)鐵前工序的實(shí)時(shí)智能集中管控。能夠通過平臺(tái)同時(shí)監(jiān)控所有崗位的設(shè)備及生產(chǎn)過程運(yùn)行狀態(tài)，避免以前只有一級(jí)監(jiān)控崗位高度集中監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的弊端，極大地提高設(shè)備監(jiān)控效果，優(yōu)化崗位人員設(shè)置，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。

圖7 數(shù)據(jù)共享循環(huán)優(yōu)化示意

3.9 多學(xué)科知識(shí)體系指導(dǎo)生產(chǎn)

大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)將大數(shù)據(jù)、冶煉機(jī)理數(shù)學(xué)模型、模糊數(shù)學(xué)、人工智能、專家經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)庫等多學(xué)科技術(shù)真正應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)操作過程中，人機(jī)一體化，實(shí)現(xiàn)自感知、自決策、自執(zhí)行的智能制造。

3.10 數(shù)據(jù)共享循環(huán)優(yōu)化

采用恰當(dāng)?shù)念l率對(duì)人、機(jī)、料、法、環(huán)數(shù)據(jù)進(jìn)行感知、分析和控制，運(yùn)用工業(yè)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)手段，幫助企業(yè)解決裝備健康監(jiān)測(cè)、預(yù)防維護(hù)等問題，實(shí)現(xiàn)“隱形數(shù)據(jù)—顯性數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)”的循環(huán)優(yōu)化。同時(shí)，將不同的“小”智能系統(tǒng)按需求進(jìn)行集成，構(gòu)建一個(gè)面向成體系系統(tǒng)（system of systems，SoS）的裝備的工業(yè)數(shù)據(jù)分析與信息服務(wù)平臺(tái)，對(duì)群體裝備間的相關(guān)多源信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、挖掘，實(shí)現(xiàn)群體、SoS之間數(shù)據(jù)和知識(shí)的共享優(yōu)化，解決遠(yuǎn)程診斷、協(xié)同優(yōu)化、共享服務(wù)等問題，通過云端的知識(shí)挖掘、積累、組織和應(yīng)用構(gòu)建具有自成長能力的信息空間，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)—知識(shí)—應(yīng)用—數(shù)據(jù)”，如圖7所示。

4 結(jié)束語

本文以鋼鐵聯(lián)合工序中數(shù)字化水平最低、成本和能耗最高的煉鐵產(chǎn)線為切入點(diǎn)，將“工業(yè)傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能專家系統(tǒng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)”等技術(shù)應(yīng)用于行業(yè)級(jí)煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)建設(shè)，鏈接了以鋼鐵企業(yè)為主體（包含設(shè)計(jì)院、科研院校、專業(yè)期刊、供應(yīng)商等）的冶金生態(tài)圈。

基于煉鐵大數(shù)據(jù)智能互聯(lián)平臺(tái)，可以對(duì)各鋼鐵企業(yè)、各工序、各高爐、各人員操作數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向及縱向?qū)Ρ确治?，推行?shù)字化、智能化、標(biāo)準(zhǔn)化煉鐵，形成數(shù)據(jù)樣本，培養(yǎng)數(shù)字人才，提供云平臺(tái)的第三方開發(fā)接口，支撐基于云診斷的“自決策”和遠(yuǎn)程優(yōu)化運(yùn)維，開發(fā)手機(jī)應(yīng)用，打造煉鐵“移動(dòng)工廠”；促進(jìn)設(shè)計(jì)院、供應(yīng)商、科研機(jī)構(gòu)等整個(gè)生態(tài)圈的信息互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)深度應(yīng)用、產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合和核心競(jìng)爭力的提高。

[1] 郭朝暉. 鋼鐵行業(yè)與工業(yè)4.0[J]. 冶金自動(dòng)化,2015, 39(4): 7-11.GUO C H. Iron and steel industry and industry 4.0[J]. Metallurgical Industry Automation, 2015, 39(4): 7-11.

[2] 周曉舸, 姚文英. 基于大數(shù)據(jù)的鋼鐵數(shù)字安全監(jiān)控管理平臺(tái)設(shè)計(jì)[J]. 有色冶金設(shè)計(jì)與研究,2015, 36(3): 48-50.Z HOU X G, YAO W Y. D e sig n of steel digital security monitoring and management platform based on big data[J]. Nonferrous Metals Engineering amp;Research, 2015, 36(3): 48-50.

[3] 胡恒法. 鋼鐵智能制造技術(shù)在鋼鐵行業(yè)的發(fā)展和展望[J]. 梅山科技, 2014(6): 1-2.HU H F. Development and prospect of intelligent steel manufacturing technology in iron and steel industry[J]. Baosteel Meishan, 2014(6): 1-2.

[4] ZUO G Q, BORKMAN B. An expert network for prediction and control of the silicon content of the hot metal[C]//The International Conference On Modeling and Simulation in Metallurgical Engineering and Materials Science, June 11-13, 1996,Beijing, China. [S.l.:s.n.], 1996: 417-422.

[5] PEKKA I, ANTTI K, MATTI S. Computer systems for controlling blast furnace operations at rautaruukki[J]. Iron and Steel Engineer, 1995, 72(8): 44.

[6] 畢學(xué)工, 李鵬, 彭偉, 等. 基于MES的韶鋼8號(hào)高爐智能專家系統(tǒng)[J]. 煉鐵, 2013, 32(2): 11-16.BI X G, LI P, PENG W, et al. Intelligent expert system on no.8 blast furnace based on MES at SISG[J]. Ironmaking, 2013,32(2): 11-16.

[7] 劉銀山, 董效弟. 大數(shù)據(jù)技術(shù)在鋼鐵企業(yè)運(yùn)營中的應(yīng)用分析[J]. 甘肅科技縱橫, 2015,44(7): 30-31.LIU Y S, DONG X D. Application of big data technology in operation of iron and steel enterprises[J]. Scientific amp; Technical Information of Gansu, 2015, 44(7): 30-31.

[8] 馬竹梧, 徐化巖, 錢王平. 基于專家系統(tǒng)的高爐智能診斷與決策支持系統(tǒng)[J]. 冶金自動(dòng)化,2013, 37(6): 7-14.MA Z W, XU H Y, QIAN W P. Intelligent diagnosis and decision support system for blast furnace based on expert system[J].Metallurgical Industry Automation, 2013,37(6): 7-14.

[9] 劉祥官, 劉顯著, 蔣美華, 等. 智能控制專家系統(tǒng)在萊鋼高爐的應(yīng)用[J]. 冶金自動(dòng)化,2002, 26(6): 15-18.LIU X G, LIU X Z, JIANG M H, et al.Application of intelligent control and expert system on BF at Laiwu Iron and Steel Group Co[J]. Metallurgical Industry Automation, 2002, 26(6): 15-18.

[10] ANGELIKA K, THOMAS K, MARTIN S,et al. Improving the ironmaking process with expert systems in closed-loop operation[C]//AISTech 2012 Proceedings,May 7-10, 2012, Atlanda, USA. [S.l.:s.n.],2012: 395-405.

[11] 延建林, 孔德婧. 解析“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”與“工業(yè)4.0”及其對(duì)中國制造業(yè)發(fā)展的啟示[J]. 中國工程科學(xué), 2015, 17(7): 141-144.YAN J L, KONG D J. Study on “industrial internet” and “industrie 4.0”[J].Engineering Sciences, 2015, 17(7): 141-144.

Transformation and upgrade of the traditional industry based on big data intelligent interconnection platform for iron-making

ZHAO Hongbo1,2, LIU Wei1, LI Yongjie1, WANG Qiang1, WU Jian1
1. Beijing North Billion Technology Co., Ltd., Beijing 100102, China
2. Beijing Business on New Conception Technology Co., Ltd., Beijing 100102, China

The basic data of blast furnace site monitoring system, inspection system and production operation system were collected through the iron-making things. The mechanism mathematical models and cyber physical systems were built. A big data storage and intelligent platform based on internet was developed by data-driving and mining. Each process and each operation data were analyzed by horizontal and vertical comparisons. Cloud computations and suggestions for smelting operations were finished quickly and efficiently. Information and standards of iron-making can also be acquired. The integration of information technology, big data technology, internet technology and traditional metallurgical technology was explored.

iron-making, big data, intelligent manufacturing, cyber physical system

s: The National Natural Science Foundation of China(No.51504021), 2017 Industrial Transformation and Upgrading (Made in China 2025) Capital (Department Budget) Key Projects (Improvement of Test and Verification Ability for CPS Key Technology and Construction of Industry Test Bed)

TP 391

A

10.11959/j.issn.2096-0271.2017058

趙宏博（1981-），男，博士，北京北科億力科技有限公司總經(jīng)理，北京東方國信科技股份有限公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長，主要研究方向?yàn)楣I(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)及智能制造。

劉偉（1982-），男，博士，北京北科億力科技有限公司總經(jīng)理助理，主要研究方向?yàn)橐苯鸸に嚭痛髷?shù)據(jù)的結(jié)合。

李永杰（1982-），男，北京北科億力科技有限公司自動(dòng)化部經(jīng)理，主要研究方向?yàn)楣I(yè)傳感器、物聯(lián)網(wǎng)及機(jī)器學(xué)習(xí)。

王強(qiáng)（1985-），男，北京北科億力科技有限公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)經(jīng)理，主要研發(fā)方向?yàn)楣I(yè)物聯(lián)網(wǎng)及云存儲(chǔ)、云計(jì)算。

吳建（1981-），男，北京北科億力科技有限公司軟件部經(jīng)理，主要研究方向?yàn)楣I(yè)專家系統(tǒng)。

2017-10-03

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.51504021）；2017年工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)（中國制造2025）資金（部門預(yù)算）重點(diǎn)項(xiàng)目（信息物理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)測(cè)試驗(yàn)證能力提升和行業(yè)試驗(yàn)床建設(shè)）