本報(bào)記者 孟祥林 通訊員 胡毅
前不久，第二屆冶金人工智能論壇在鞍鋼集團(tuán)舉辦。攀鋼西昌鋼釩有限公司副總經(jīng)理周敏在專題報(bào)告中分享了攀鋼打造“鋼鐵大腦”，實(shí)現(xiàn)在線智能煉鋼的故事。與會(huì)專家認(rèn)為，攀鋼“鋼鐵大腦”項(xiàng)目落地實(shí)踐，為人工智能進(jìn)入傳統(tǒng)鋼鐵行業(yè)起到了示范作用。
“鋼鐵大腦”是攀鋼推進(jìn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的試點(diǎn)項(xiàng)目。2018年5月份，攀鋼率先在全國鋼鐵行業(yè)引入ET（極限科技）工業(yè)大腦，計(jì)劃用人工智能煉鋼降低生產(chǎn)成本，并啟動(dòng)實(shí)施了以降低煉鋼鋼鐵料消耗、冷軋產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別為代表的“鋼鐵大腦”項(xiàng)目。
兩年來，攀鋼強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)引領(lǐng)，發(fā)揮信息化管理部等職能部門的作用，匯聚西昌鋼釩、積微物聯(lián)、星云智聯(lián)、阿里云四方力量，將AI（人工智能）、大數(shù)據(jù)、算法、云計(jì)算等新技術(shù)和傳統(tǒng)鋼鐵行業(yè)深度結(jié)合，推動(dòng)“鋼鐵大腦”智能模型在云端成功上線，取得了顯著成效。
實(shí)現(xiàn)在線智能煉鋼
加料、造渣、出渣……在西昌鋼釩煉鋼廠，每天都上演著鋼花飛舞、爐火熊熊的場景，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和影像將被傳送到阿里云端、現(xiàn)場電腦端及手機(jī)端?，F(xiàn)場工人在工作電腦中輸入云端傳回的參數(shù)，就完成了脫硫工序操作。而在此前，他們只能用計(jì)算器手工計(jì)算。這是攀鋼“鋼鐵大腦”在線智能煉鋼的一個(gè)場景。
“鋼鐵大腦”究竟是什么“物種”？西部物聯(lián)、積微物聯(lián)副總經(jīng)理，星云智聯(lián)總經(jīng)理陳源表示，通俗地講，就是為龐大的鋼鐵“軀體”裝上智能“大腦”，代替人腦指揮生產(chǎn)，通過數(shù)據(jù)采集、建模和算法，減少生產(chǎn)過程中的浪費(fèi)和低效率情況的發(fā)生。然而，對(duì)于一個(gè)跨界合作項(xiàng)目來說，在毫無經(jīng)驗(yàn)可借鑒的情況下，要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)并非易事?！颁撹F大腦”團(tuán)隊(duì)匯聚了數(shù)據(jù)、算法等新技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜液同F(xiàn)場技術(shù)人員，但受限于彼此工作的技術(shù)壁壘，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集時(shí)遇到了諸多難題。
“采集數(shù)據(jù)不是簡單地復(fù)制，而是把生產(chǎn)端的數(shù)據(jù)經(jīng)過‘清洗’‘重建’，與現(xiàn)場實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)有機(jī)匯集，才能為上層算法提供依據(jù)?！狈e微物聯(lián)大數(shù)據(jù)中心工業(yè)大數(shù)據(jù)總監(jiān)李早立表示，西昌鋼釩生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的設(shè)備、生產(chǎn)管控等相關(guān)數(shù)據(jù)，都需要經(jīng)過“清洗”和基礎(chǔ)模型建模才能使用。在項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的強(qiáng)力推動(dòng)和多個(gè)部門管理人員、技術(shù)員、操作工的支持下，積微物聯(lián)完成了數(shù)據(jù)采集、提釩轉(zhuǎn)爐煉鋼模型搭建，實(shí)現(xiàn)了大屏可視化、零散報(bào)表集成等功能呈現(xiàn)。
截至目前，降低煉鋼鋼鐵料消耗項(xiàng)目進(jìn)展順利，已搭建了脫硫工序大數(shù)據(jù)模型和精煉、連鑄等10個(gè)大數(shù)據(jù)+機(jī)理模型，找到了煉鋼工藝、物料消耗等的關(guān)鍵影響因子和最優(yōu)參數(shù)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，采用該項(xiàng)目后，攀鋼每生產(chǎn)1噸鋼，可節(jié)約1公斤以上的鋼鐵料，加上合金投料成本節(jié)省，每年可降低煉鋼成本1700萬元。
智能判定板材表面缺陷
相較于降低煉鋼鋼鐵料消耗項(xiàng)目，冷軋產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別項(xiàng)目落地尤為艱難。因冷軋產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別項(xiàng)目歷史數(shù)據(jù)中，夾雜了人工修正判定現(xiàn)象，出現(xiàn)了人工干擾，導(dǎo)致該項(xiàng)目上線測試時(shí)，判定結(jié)果波動(dòng)很大，不得不推翻重來。
人工干擾究竟會(huì)帶來多大影響呢？項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)組織質(zhì)檢員“背靠背”對(duì)同一鋼卷表面質(zhì)量缺陷進(jìn)行判定。經(jīng)過多次試驗(yàn)后，周敏感嘆：“部分質(zhì)檢員判定水平確實(shí)很高，但仍有判定結(jié)果不穩(wěn)定、不能持續(xù)的問題；部分質(zhì)檢員因?qū)?biāo)準(zhǔn)的理解差異和經(jīng)驗(yàn)不足，判定結(jié)果波動(dòng)較大。這種因人而導(dǎo)致的判定差異，正是產(chǎn)生質(zhì)量異議，造成隱形成本的重要原因?！?/span>
實(shí)際上，同樣的設(shè)備、同樣的操作方法，產(chǎn)量、質(zhì)量等指標(biāo)卻千差萬別。說到底，與人的不確定性有關(guān)，這是整個(gè)鋼鐵行業(yè)普遍存在的問題。在帶鋼表面質(zhì)量缺陷檢測的過程中，現(xiàn)場質(zhì)檢員在較短時(shí)間內(nèi)識(shí)別出了帶鋼表面質(zhì)量缺陷，并給出表面等級(jí)、主要缺陷和是否合格等判定。但長時(shí)間、高強(qiáng)度的工作，勢(shì)必難以保證判定結(jié)果的穩(wěn)定性。
為力求數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，很長一段時(shí)間，四方聯(lián)合項(xiàng)目部成員天天守在現(xiàn)場，收集帶鋼表面質(zhì)量的小缺陷、大缺陷、跨界缺陷，尋找質(zhì)檢員判定結(jié)果背后的原因，采集質(zhì)檢員判定的最佳方法，把經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)……在反復(fù)摸索中，冷軋產(chǎn)品表面缺陷識(shí)別項(xiàng)目于今年2月份正式上線，實(shí)現(xiàn)了智能輔助人工判鋼和全自動(dòng)判鋼工作模式的功能，提升了判定準(zhǔn)確率，降低了質(zhì)檢員勞動(dòng)強(qiáng)度。該項(xiàng)目自上線以來，未發(fā)生一起表面質(zhì)量異議。
持續(xù)打造最強(qiáng)“鋼鐵大腦”
9月12日，在外出差的西昌鋼釩企管部信息化室主任工程師葛小波，在千里之外點(diǎn)開手機(jī)“鋼鐵大腦”App，查看當(dāng)天西昌鋼釩的煉鋼實(shí)時(shí)狀況，瀏覽煉鋼關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)……
實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控，是攀鋼“鋼鐵大腦”項(xiàng)目的一項(xiàng)成果，曾獲評(píng)“2019年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)App優(yōu)秀解決方案”?！懊恳豁?xiàng)成果的取得，都是‘摸著石頭過河’。很多時(shí)候，‘石頭’都沒有，完全是強(qiáng)撐著游到河對(duì)岸?！碑?dāng)項(xiàng)目上線后，大家談收獲、談感悟。有人開玩笑說，經(jīng)過一年零六個(gè)月日碰頭、周研究、月檢查的艱苦攻關(guān)，周敏收獲了兩鬢斑白。周敏卻認(rèn)為，“鋼鐵大腦”項(xiàng)目帶給他最大的收獲是，看到了數(shù)據(jù)的價(jià)值；看到了各兄弟單位打破傳統(tǒng)思維框架與認(rèn)知局限，將自己多年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換成大數(shù)據(jù)，在“鋼鐵大腦”中進(jìn)行復(fù)制和傳承的努力；看到了相關(guān)單位在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集方面的專業(yè)能力……
大數(shù)據(jù)、算法、人工智能等新技術(shù)，在西昌鋼釩落地開花，也吸引了同行企業(yè)前來取經(jīng)。“學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的目的是什么？現(xiàn)在有什么數(shù)據(jù)？如何運(yùn)用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理目標(biāo)？”取得一定成績后，周敏并沒有停止思考。他希望持續(xù)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，消除數(shù)據(jù)孤島，實(shí)施更多的智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)項(xiàng)目。
《中國冶金報(bào)》（2020年09月29日 04版四版）
