實(shí)習(xí)記者 陳曦

　　9月27日，由中國(guó)鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì)、唐山市人民政府指導(dǎo)，中國(guó)冶金報(bào)社、唐山市工業(yè)和信息化局主辦，遷安市九江線材有限責(zé)任公司協(xié)辦的2019（第五屆）中國(guó)鋼鐵產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+推進(jìn)大會(huì)在唐山召開。中國(guó)冶金報(bào)社黨委書記、副社長(zhǎng)陳洪飛主持會(huì)議。

　　會(huì)上，南京鋼鐵股份有限公司首席信息官張世和作了《人工智能技術(shù)在南鋼的應(yīng)用與思考》的主題演講。

　　張世和介紹，AI技術(shù)在鋼鐵制造領(lǐng)域已呈現(xiàn)遍地開花應(yīng)用場(chǎng)景。產(chǎn)線搬運(yùn)的智能裝備，通過執(zhí)行裝備＋“視覺”“聽覺”“觸覺”等，擴(kuò)展裝備功能，實(shí)現(xiàn)裝備智能化； 質(zhì)量性能預(yù)報(bào)，基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的深度結(jié)合，建立產(chǎn)品性能預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化產(chǎn)品性能管控。 南鋼在連鑄軋制完成后，進(jìn)行拉伸力、沖擊功等性能預(yù)測(cè)，根據(jù)性能預(yù)測(cè)的結(jié)果，在層流冷卻環(huán)節(jié)，對(duì)層流冷卻的噴水流量進(jìn)行控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)工序間的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)生產(chǎn)；“冶金機(jī)理計(jì)算＋過程控制”，打造基于AI自主學(xué)習(xí)能力的過程控制系統(tǒng)，使控制模型具有動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)外部條件變化自行調(diào)整。

　　張世和還介紹到，實(shí)際上人工智能從開始探索，到真正應(yīng)用，是有很多坑要突破的。數(shù)據(jù)采集在AI推進(jìn)過程中是第一個(gè)大坑，要么請(qǐng)二級(jí)廠商開放數(shù)據(jù)，要么自己采集一級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。第二個(gè)坑叫數(shù)據(jù)整合，即數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的過程，品質(zhì)不高、工業(yè)大數(shù)據(jù)與產(chǎn)線上流轉(zhuǎn)的的鋼坯鋼板料號(hào)不匹配。第三個(gè)坑一般是數(shù)據(jù)缺失，工業(yè)生產(chǎn)流程廠，狀況復(fù)雜，連續(xù)生產(chǎn)但難以做到長(zhǎng)周期連續(xù)穩(wěn)定數(shù)采，很容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失，需要想辦法進(jìn)行數(shù)據(jù)積累和補(bǔ)充；第四個(gè)坑可能是模型的評(píng)估，模型有SVM、隨機(jī)森林等很多模型，如何進(jìn)行模型選擇和匹配，可套用的模型很多，哪個(gè)最好，也是需要花功夫進(jìn)行摸索和評(píng)估的。