趙 偉 趙慶濤

1 .引言

近年來，隨著以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術與傳統(tǒng)行業(yè)的加速融合，全球新一輪科技革命和產業(yè)變革正蓬勃興起，一系列新的生產方式、組織方式和商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能技術在鞍山鋼鐵集團有限公司推廣應用，推動著公司的數(shù)字化轉型和智能化變革。

近3年來，鞍山鋼鐵加速推進智能制造的發(fā)展，對標行業(yè)內先進企業(yè)，在鞍鋼集團統(tǒng)一組織下，2017年制定了《信息化、智能化總體發(fā)展規(guī)劃》，2019年發(fā)布《鞍山鋼鐵智慧制造指導意見》。提出了“一個愿景、兩大方向、三個原則、四條路徑、五項提升能力”打造“智慧透明”工廠智能制造的“12345”實施框架布局。即：堅持以“集約、減量、智慧@客戶”的一個發(fā)展愿景，圍繞“智慧運營和智能工廠”兩個方向建設，按照強化指標引領、彰顯個性創(chuàng)造、剛性結果導向的三個基本原則，重點圍繞著力一個點、打通一條線、形成一個區(qū)、建立一個模式四條路徑組織實施，實現(xiàn)生產效率、運營成本、服務能力、技術質量、綠色發(fā)展五大方面的提升。

為推進制造業(yè)高質量發(fā)展，國家明確了9項戰(zhàn)略任務，其中之一就是積極發(fā)展服務型制造和生產型服務業(yè)。根據(jù)國家要求，鞍山鋼鐵于2018年提出建設全新冶金流程的智慧透明工廠，鞍山鋼鐵以提升用戶滿意度為中心，把用戶關注的質量、成本、效率和服務四個要素進行統(tǒng)一規(guī)劃，通過應用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、全流程全壽命的產品質量管控、設備狀態(tài)檢測、智能裝備、人工智能等新一代信息技術，依托質量一體化、供應鏈一體化、調度一體化、柔性生產、能效管控和全流程工藝優(yōu)化控制等6個功能模塊支撐，實現(xiàn)由產品制造向提供具有豐富服務內涵的產品和依托產品的服務轉變，為用戶提供整體解決方案。同時，強調主動服務，將用戶引進產品制造、應用、服務過程，主動為用戶提供服務性生產，實現(xiàn)協(xié)同增值?！爸腔邸敝饕w現(xiàn)在：一方面通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)機器人集群應用等技術和智能裝備在冶金生產過程中的應用，實現(xiàn)冶金制造工藝的仿真優(yōu)化、數(shù)字化控制和自適應、自決策控制；另一方面通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設，促進產品全生命周期、用戶服務、供應鏈一體化協(xié)同應用，實現(xiàn)智能決策、智能管控?！巴该鳌敝饕w現(xiàn)在：一方面實現(xiàn)對用戶服務的透明化，實現(xiàn)從訂單到排產、工序流轉、過程管理、產品追溯、用戶服務等全過程的可視化和透明化，提升產品管控和用戶服務能力；另一方面實現(xiàn)全流程過程管控透明化，通過新一代信息技術及智能裝備的集成應用，實現(xiàn)生產進度可視、安全庫存預警、異常提醒、多維度報表、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、質量追溯等，達到提質和降本增效的目的，全方位提升企業(yè)管理和服務能力。

2 .智能制造整體規(guī)劃

鞍山鋼鐵近3年重點圍繞鞍山本部和鲅魚圈沿?；貎蓷l主線建設智能工廠，覆蓋了原料場、鐵前、煉鋼、熱軋、冷軋、中厚板及能源管控中心等各生產單元。重點從基礎自動化升級、智能裝備改造、智能檢測設備、工業(yè)機器人、站所室集控、模型優(yōu)化等六個方面布局，實施少人化、無人化、一鍵化項目。在智慧運營層面，以產銷ERP系統(tǒng)改造為基礎，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術，實現(xiàn)智慧生產、智慧采購、智慧銷售、智慧質量、智慧設備、智慧能環(huán)等運營決策分析。

3 .工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能應用實踐

鋼鐵制造業(yè)是我國國民經濟的主體，鋼鐵工業(yè)數(shù)據(jù)的深度開發(fā)和利用既是數(shù)字經濟實質發(fā)展的標志，也是鋼鐵產業(yè)數(shù)字化轉型的難點和關鍵。隨著新一代信息技術的不斷擴散和深度應用，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應運而生，鋼鐵企業(yè)生產經營活動的全過程數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、共享、應用、服務增值等日新月異，催生了一系列新產品、新模式、新業(yè)態(tài)，推動制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化變革。

運用機器學習的算法與建模技術，結合基于機理的數(shù)據(jù)模型，可以大幅度提升企業(yè)的效率。鞍山鋼鐵從鋼鐵全流程質量管控大數(shù)據(jù)分析、設備狀態(tài)監(jiān)測、能源管控分析等方面開展智慧制造工作，構建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，通過精準、實時、高效的數(shù)據(jù)采集互聯(lián)體系，建立面向工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲、集成、訪問、分析、管理的開發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)了工業(yè)技術經驗和知識模型化、標準化、軟件化、復用化，不斷優(yōu)化研發(fā)設計、生產制造、運營管控等過程的資源配置，滿足工業(yè)時代迅猛發(fā)展對大數(shù)據(jù)分析的支撐能力，在公司內部不斷推廣應用。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺包含四大核心層級：邊緣層、IaaS層、工業(yè)PaaS層、工業(yè)SaaS層。在邊緣層通過大范圍、深層次的部署數(shù)據(jù)采集設備，實現(xiàn)高頻度工藝數(shù)據(jù)采集，以及構建數(shù)據(jù)語義定義、協(xié)議轉換與邊緣處理，構建整個平臺的基礎；在IaaS層集中部署通訊一體機、服務器及高性能存儲等設備；在工業(yè)PaaS層部署微服務組建庫、應用開發(fā)環(huán)境等，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合等工業(yè)軟件快速開發(fā)；在SaaS層，形成不同領域、專業(yè)場景的工業(yè)APP應用，以實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺最終的價值?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構體系，帶來了數(shù)據(jù)采集方式的根本改變，加速了工業(yè)數(shù)據(jù)分析方式的創(chuàng)新突破，成為數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的最佳載體。

鞍山鋼鐵著力推動工業(yè)與信息化融合發(fā)展，以信息流帶動技術流、資金流、物質流，促進企業(yè)內部資源配置優(yōu)化，促進全流程、全要素效率提升。運用了以互聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代信息通信技術融合創(chuàng)新推動實體經濟轉型升級，充分體現(xiàn)了工業(yè)大數(shù)據(jù)作為一種新的資產、資源和生產要素。鞍山鋼鐵在工業(yè)大數(shù)據(jù)應用方面，匯集了來自現(xiàn)場各業(yè)務系統(tǒng)的各種專業(yè)數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)壁壘，構建全要素、全鏈路的數(shù)據(jù)模型。重點圍繞智慧營銷、智慧采購、智慧物流、智慧質量、設備狀態(tài)監(jiān)測、智慧能源等幾方面開展了工作。

3.1 鋼鐵全流程質量管控系統(tǒng)建設實踐

目前，鋼鐵企業(yè)在質量管控方面存在的問題主要是：產品質量穩(wěn)定性差，批次內和批次間的差異較大；傳統(tǒng)的ERP、MES系統(tǒng)在質量控制方面不能構成PDCA循環(huán)，數(shù)據(jù)量不足以支撐數(shù)據(jù)建模的要求；質量及工藝數(shù)據(jù)的碎片化存儲，難以支撐智能制造及客戶大規(guī)模定制需求和產品持續(xù)改進的要求；大部分L2控制系統(tǒng)是單點控制，存在數(shù)據(jù)黑箱現(xiàn)象；上下工序之間存在糾紛，缺乏快速定位和分析的手段，管理成本高。利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術構建全流程質量管控平臺，可有效解決了目前存在的問題。

鞍山鋼鐵建設了以產品制造為主線的全流程質量大數(shù)據(jù)分析平臺，最終實現(xiàn)對各類業(yè)務進行前瞻性預測及分析，提供統(tǒng)一的決策、分析和業(yè)務支撐平臺。通過動態(tài)的數(shù)字孿生與物理實體深度融合，實時交互，可有效解決質量管控的難題，重點通過打破數(shù)據(jù)壁壘、數(shù)據(jù)融合、工藝數(shù)據(jù)實時監(jiān)控、在線診斷與評級、全流程工序溯源分析幾個方面實現(xiàn)全流程的產品質量自感知、自學習、自決策與自執(zhí)行。

（1）打破數(shù)據(jù)壁壘。利用數(shù)據(jù)采集、融合技術，一期工程實施了煉鋼、熱軋、冷軋、硅鋼9條產線采集基礎自動化數(shù)據(jù)的25399個數(shù)據(jù)點，主要采集了實時過程曲線、變量、參數(shù)、事件、狀態(tài)等各類自控系統(tǒng)數(shù)據(jù)；采集了工控系統(tǒng)模型的輸入、輸出、中間參數(shù)等；采集了30余套大型儀表檢測結果數(shù)據(jù)；收集了MES、ERP200余個數(shù)據(jù)表，主要包括生產實績、生產計劃、產品檢驗、判定、質量異議、客戶等29361個數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)融合至關重要?；诮涷灥囊苯疬^程工藝知識、網(wǎng)絡技術及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)語義定義、時空統(tǒng)一和轉換、匹配，對數(shù)據(jù)進行實時處理、融合，匹配后進行跨工序建模。根據(jù)物料、機組設備、工藝路線和時間關系，建立數(shù)據(jù)之間關聯(lián)關系，利用系統(tǒng)提供的內置的模型與算法，可以自動解決鋼鐵生產過程因產品不同工藝特點造成的數(shù)據(jù)掉頭、反面、左右側掉換等對分析造成的影響。

從數(shù)據(jù)處理機制可以映射出冷軋成品出現(xiàn)的質量缺陷點，可回溯到熱軋卷，及連鑄板坯位置和工作狀態(tài)，通過時空轉換和數(shù)據(jù)融合，所有加工過程參數(shù)即時可追溯。

（3）全流程同步化工藝過程監(jiān)控。在監(jiān)控畫面上重新定制了工藝人員關注的運行參數(shù)，系統(tǒng)展示與現(xiàn)場同步，工程師可在辦公室、家中隨時查看現(xiàn)場工作狀態(tài)，有效解決遠程監(jiān)控、新品開發(fā)跟蹤困難等難題。這個功能的實現(xiàn)，為整個工藝過程的參數(shù)監(jiān)控創(chuàng)造了條件，為運行預警平臺打好了基礎。

（4）預警監(jiān)控。在產品制造全流程工藝質量數(shù)據(jù)全面采集基礎上，基于統(tǒng)計過程監(jiān)控、經驗知識庫、模型預測等技術相結合構建了制造過程運行狀態(tài)、工藝異常、質量異常等全面監(jiān)控與預警平臺，為產品質量保障提供了一個24小時不停歇工藝質量“預警眼”。平臺提供的過程監(jiān)控與預警標準、規(guī)范可以根據(jù)企業(yè)內部標準、客戶需求等進行定制化配置，并且預警結果能夠可視化展示。

（5）多變量、多維度的在線分析與評級。針對鋼鐵工業(yè)質量管控的復雜性，系統(tǒng)也采用以多種智能算法為核心的多變量綜合監(jiān)控技術對整個產品加工過程狀態(tài)、異常等進行綜合評判。利用機器學習算法，建立數(shù)字化評價方法的判定模型。并用進行一些影響機理復雜的、非可直接測量的指標，如機械性能指標，構建工藝參數(shù)與質量指標預測模型，通過多變量綜合預測結果進行預警。

在產品質量評價方面，構建了混合質量預測、可檢測的幾何形狀、表面質量、關鍵工藝參數(shù)等多維質量動態(tài)加權評分的在線評價與分級系統(tǒng)，綜合實現(xiàn)鋼鐵產品可檢測類指標精準評價，自動封鎖缺陷物料，并與制造執(zhí)行系統(tǒng)MES實現(xiàn)聯(lián)動處理。

產品質量評級可以根據(jù)企業(yè)內部標準、用戶定制化需求進行規(guī)則的定制化配置，并且已構建面向常見產品硅鋼、汽車板、家電板、管線鋼等及通用產品的全套評價規(guī)則庫。過程質量多維評價不僅評價該產品的質量加工結果，也與客戶反饋的最優(yōu)產品樣本進行比對，形成相應評分，解決事后質量精確識別。利用在線評級功能，可實現(xiàn)每條產線每班質檢人員優(yōu)化1-2人，判定準確率接近100%，模糊缺陷多封鎖5%左右，質量缺陷外放風險下降60%，提高缺陷判定準確率和作業(yè)效率。

（6）全流程在線溯源分析。通過整個平臺的構建，實現(xiàn)了在線監(jiān)控、預警、評級與優(yōu)化等功能，提供了面向全流程、跨工序的產品質量追溯、預測、建模與異常診斷等功能。借助平臺提供的各類常用數(shù)據(jù)建模方法和定制化功能界面，技術人員可以針對不同質量問題需求快速進行建模、分析。實現(xiàn)問題的精準定位和輔助決策，持續(xù)改進產品質量。系統(tǒng)除提供通用的算法與模型外，還針對鋼鐵行業(yè)需求開發(fā)了一些定制化功能，如性能預測、表面缺陷分析、質量遺傳性分析等功能。

3.2 鋼鐵能源集控平臺建設實踐

由于我國大部分鋼鐵企業(yè)的能耗水平與國際先進企業(yè)存在較大差距，經分析認為，鋼鐵制造能源消耗是成本中主要的可控部分，約占制造成本的25%以上。根據(jù)國家兩化深度融合的發(fā)展要求，鞍山鋼鐵為加速推進綠色制造及工業(yè)化、信息化融合進程，以鲅魚圈沿?；貫樵圏c，開展節(jié)能降耗、綠色環(huán)保工作，著眼優(yōu)化能源管理、智能化能源調控、系統(tǒng)降低能源消耗，建設了能源集控平臺項目。參考工信部發(fā)布的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，構建了能源數(shù)據(jù)采集、整合、存儲的大數(shù)據(jù)平臺，并在此基礎上進行有效的數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化控制，最終實現(xiàn)能源流、物質流協(xié)同優(yōu)化。

在沿海鲅魚圈基地，將能源動力發(fā)電、供電、給水、氧氣、燃氣、余熱五大專業(yè)進行整合，實現(xiàn)重點用能設備的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、能耗分析、用能決策。整個系統(tǒng)平臺分為兩大部分，底層是與工廠相關的智能控制系統(tǒng)；上層是基于大數(shù)據(jù)分析技術和機理模型雙向結合應用的智能專家系統(tǒng)，主要包含遠程集控、安全防護、能源基礎管理、智能專家、移動應用五大系統(tǒng)。

（1）技術架構。智能專家系統(tǒng)通過采集和整合電、水、煤氣、氧氣、蒸汽等能源流數(shù)據(jù)，生產計劃、生產實績等物質流數(shù)據(jù)，打造能源流、物質流和信息流三流合一、協(xié)同優(yōu)化的能源大數(shù)據(jù)平臺，為鋼鐵企業(yè)能源管控提供特征提取、規(guī)律分析、優(yōu)化決策一站式大數(shù)據(jù)服務。支持多種類型數(shù)據(jù)源采集，包括工業(yè)現(xiàn)場PLC、DCS高頻時序數(shù)據(jù)實時采集、MES、ERP等生產管控系統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)實時和批處理采集以及視頻、圖片等非結構化數(shù)據(jù)采集；利用Hadoop平臺+關系型數(shù)據(jù)庫相結合的方式搭建數(shù)據(jù)存儲和計算平臺，存儲對象數(shù)據(jù)、高頻時序數(shù)據(jù)和關系型數(shù)據(jù)，在采集到存儲的過程中對數(shù)據(jù)進行有效清洗、整合，注重冷熱數(shù)據(jù)的自動辨識和轉儲，注重數(shù)據(jù)質量的持續(xù)治理和優(yōu)化；以大數(shù)據(jù)分析和建模為核心的系統(tǒng)平臺，利用“大數(shù)據(jù)+算法+機理”的手段進行數(shù)據(jù)分析和建模；利用多維報表、儀表盤、能流圖、組態(tài)圖、控制圖、預測仿真等多種方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、透明化。

（2）智能專家系統(tǒng)。構建了大型耗能設備能效評價、水效評價、多場景多時段煤氣預測、多場景多時段氧氣消耗量預測、發(fā)電機組和鍋爐機組效率、耗電評價與預測、多能流耦合優(yōu)化、碳排放等模型，通過優(yōu)化工藝、生產組織、模型訓練和優(yōu)化動態(tài)，尋找不同工況能耗的最優(yōu)值以及能耗影響因子的最優(yōu)值，作為評價模型的評價動態(tài)標準和專家知識庫優(yōu)化方案，降低企業(yè)碳排放，實現(xiàn)綠色制造。

4 .應用效果

通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)應用項目的實施，實現(xiàn)全流程質量管控，滿足了用戶對產品數(shù)據(jù)的可追溯要求。通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能技術的應用，產品不良品率降低20%以上，質量工藝人員工作效率提升50%以上，復雜工藝問題追溯時間控制在5秒以內，系統(tǒng)輔助決策支持能力顯著提升，工藝人員從復雜、重復的勞動中解放出來，用更多的時間研發(fā)新產品、關注產品工藝，提升技術能力。

能源集控平臺投入運行后，可實現(xiàn)年創(chuàng)效8000余萬元，優(yōu)化人員42%，37個站所室合一，由原來的縱向管理轉變?yōu)榧刂行慕y(tǒng)一扁平化管理，實現(xiàn)集約生產。

5 .展望與思考

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能發(fā)展，技術手段在不斷完善，大數(shù)據(jù)行業(yè)應用保持升溫態(tài)勢，中國鋼鐵企業(yè)級大數(shù)據(jù)應用已進入快速發(fā)展時期。聚焦鋼鐵流程質量管控、工序能源分析、設備狀態(tài)監(jiān)測等大數(shù)據(jù)應用主題的開發(fā)，鞍山鋼鐵將繼續(xù)深入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)、人工智能技術的應用并付諸實施，帶動工業(yè)企業(yè)轉型升級，實現(xiàn)數(shù)字化轉型，進而實現(xiàn)智能制造的終極目標。

后續(xù)將持續(xù)關注如下問題：進一步加快數(shù)據(jù)驅動型創(chuàng)新應用落地推廣，需要構建完善的工業(yè)數(shù)據(jù)治理體系，以數(shù)據(jù)價值為牽引不斷拓展數(shù)據(jù)應用規(guī)模、提升數(shù)據(jù)應用價值，最大化釋放數(shù)據(jù)效能。一是完善數(shù)據(jù)治理體系，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)開發(fā)利用環(huán)境；二是打通企業(yè)OT數(shù)據(jù)與IT數(shù)據(jù)，包括質量管理、能源管理、安全管理、生產過程管理等，加強應用價值挖掘，拓展數(shù)據(jù)開發(fā)利用規(guī)模；三是開展數(shù)據(jù)創(chuàng)新試點示范，在企業(yè)間與用戶間延伸與交互，開展銷售、物流領域典型數(shù)據(jù)應用案例，加快數(shù)據(jù)開發(fā)利用模式迭代創(chuàng)新。

加強基于新一代信息技術的工業(yè)機理模型研發(fā)，加快形成一批基于數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)分析、人工智能的數(shù)據(jù)驅動型典型案例和解決方案。在數(shù)據(jù)范圍、應用規(guī)模、開發(fā)深度不斷拓展的基礎上，加強涵蓋數(shù)據(jù)技術、應用、人才等要素的數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系建設，為探索形成和迭代創(chuàng)新數(shù)據(jù)驅動型制造業(yè)發(fā)展模式提供強大支持。