免費注冊 會員登錄 手機版手機掃一掃

上海鋼管行業協會官方網站

鋼鐵行業智能制造開局良好,對傳統行業應用人工智能突破4%比例的瓶頸有啟示作用

2020-02-10 上海鋼管行業協會 閱讀

【內容提要】人工智能(AI)在國內外應用場景中,傳統行業只占4%的比例,要激發其強烈的應用需求,鋼鐵行業智能制造開局良好,有啟示作用。鋼鐵行業屬于典型流程型制造業,應用人工智能有三個優勢條件和信息化、工業化融合的基礎,從開發機器人和“互聯網+”為切入點,建設無人值守的“黑燈工廠”和定制化生產模式的企業體制,提高產品質量和生產效率。在取得階段性成果后,還需要將掌握關鍵核心技術作為主攻方向。總結取得人工智能應用初步經驗:一是應用人工智能是市場變革的需求;二是中國現階段工業化生產的必然選擇;三是滿足市場用戶對產品的不斷提高質量和效率的需求。總結操作經驗是從企業全局、從制造廠、從生產線三個方面細分,基本點在于逐步完善基礎自動化、生產過程控制、制造執行、企業管理四級信息化、數字化建設。最后討論了人工智能在應用和開發過程中三個問題:可用性、可靠性和可控性。

1.  國內外人工智能(AI)發展概況和應用場景在傳統行業只有4%的比例

人工智能簡稱“AI”是英文Artificial Intelligence的縮寫,通常是指計算機程序實現的人類智能技術。2019年世界第二屆人工智能大會8月29日在上海舉行,會議達成的共識有,AI將帶來第四次工業革命,AI將顛覆各個行業發展模式,并帶來巨大的產業價值。有關專家認為,人工智能(AI)不是靠價值自身“能賺錢”,而是對傳統行業“點石成金”,徹底激發各個行業的沉睡價值。有研究表明,2030年AI將給全世界帶來大約100萬億元人民幣的GDP提升,這其中的50萬億元人民幣的GDP,會來自中國。這一巨大的商機,絕不是靠創辦1萬家AI公司來實現,而是一定要把AI價值賦能到傳統行業,即“AI+傳統行業”。如果中國2030年傳統行業接近200萬億元的規模,只要在這個基礎上AI增值50萬億元就可以了。

有專家在會議上認為,將AI從過去到未來劃分為四個時代:黑技術時代、B2B時代、賦能“AI+”時代,最后是AI無所不在的時代。也有專家將AI區分為弱人工智能、強人工智能、超強人工智能三個發展階段。眾所周知,“互聯網+”在當前仍是正在盛行的時期,與此同時,今天我們要啟動“AI+”。互聯網幾乎涵蓋了人類社會里所有的商業領域,“AI+”就是在互聯網的基礎上進一步賦能第四次工業革命,例如在制造業、機器人、無人駕駛等方面帶來巨大的價值,將重塑各個行業。我們當前正處在AI發展過程中第二代到第三代的過渡階段,也就是弱人工智能階段,正在向各個行業擴散。今天中國AI產業化基本上與美國、德國等西方發達國家處于同一起跑線上。美國國家科學基金會和總統行政辦公室等機構啟動機器人計劃是2011年-2017年,美國總統行政辦公室,國家科技委員會等機構啟動人工智能戰略規劃是2016年-2019年;歐盟委員會、歐洲機器人協會啟動人腦計劃,機器人研發計劃、人工智能戰略計劃是2013年-2018年,德國聯邦政府啟動人工智能相關戰略是2010年-2018年,

我國政府有關部委分別于2015年-2016年發布“互聯網+”、機器人和人工智能發展三年規劃,2017年國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,系統地確立了我國面向2030年的“三步走”人工智能發展總目標。美國發展人工智能的狀況是互聯網很發達,但制造業相應分散;德國發展人工智能的狀況是制造業很先進,但互聯網發展滯后;我國互聯網與制造業正在均衡發展。但從世界與中國人工智能應用場景的共同特點是:目前AI在傳統行業的滲透率很低,大約只有4%。[1]有文獻認為我國“傳統行業利用人工智能技術進行改造的需求尚不強烈,應用模式尚待探索” [2]。鋼鐵行業也是屬于傳統行業,在應用人工智能方面的模式尚在探索期。而AI的應用推廣的重要對象是傳統行業,因此,聚焦在傳統行業上如何試行。

2.  目前人工智能在傳統行業應用率很低,并非需求不強烈。應用AI不等同一般的技術改造,而是“深度融合”和“深度變革”,啟動前要有全局的考量。

傳統行業由生產方式和產品類型的不同,AI為此要適應會有不同的模式,例如:離散型AI、流程型AI、網絡型AI、柔性定制型AI和遠程運維型AI等。舉例來看,汽車制造行業屬于離散型AI,而鋼鐵行業屬于流程型AI。鋼鐵行業的流程型實質上包涵三個方面:“流量”、“流量網絡”和“流量運行程序”。這其中,“流量”包括物質流、能量流和信息流。物質流既有輸入(例如礦石、焦炭等原料)也有輸出(廢棄物處理);而其中鐵素流即鋼鐵產品的制造流程;能量流即能源轉換和消耗以及排放的流程;信息流即物質流和能量流中的所有信息的流程。“流程網絡”包括物質流網絡、能量流網絡和信息流網絡,“能量運行程序”包括物質流運行程序,能量運行程序和信息流運行程序。

鋼鐵行業的AI是基于物質流、能量流和信息流網絡的協同,圍繞鋼鐵制造“流程產品、能源轉換、廢棄物消納處理與資源化”三個功能的價值提升,實現信息深度自感知、智能化自決策、精準控制自執行等功能,[3]這就是要達到強人工智能乃至超強人工智能階段。目前只能在弱人工智能的階段開始起步,國內如醫療、金融、教育、交通等行業也只是在圖形識別、機器學習等弱人工智能階段,只是西方發達國家的這些行業包括鋼鐵行業起步比中國稍早一些而已。

3.  鋼鐵行業應用人工智能制造,有三個優勢條件和信息化、工業化融合的基礎

我國鋼鐵行業應用人工智能的優勢條件:一是亟待轉型升級,具有緊迫的內驅動性;二是具有大數據產生及應用的典型行業,具有實現的可行性;三是生產過程是長流程、規模型的制造產業,具有可復制性。2015年工信部確定鋼鐵行業智能制造的試點企業有寶鋼、鞍鋼、河鋼唐鋼、南鋼、太鋼等7家企業共9個項目。這是因為,鋼鐵行業是自動化程序比較高的流程性行業,鋼鐵行業“兩化”融合在國內工業領域排名位于前列。2014年據國家發改委統計鋼鐵行業過程控制廣泛應用于生產流程中,見表1,表2。[3]

表1 鋼鐵行業過程控制系統占系統企業的比例(%)

項目名稱

燒結控制系統

燒結點火控制系統

高爐綜合自動化系統

高爐干法除塵TRT自動控制

高爐熱風爐自動控制系統

比例(%)

94.7

86

91.2

89.5

89.5

項目名稱

轉爐煉鋼綜合自動控制系統

煉鋼精煉自動控制系統

連鑄計算機自動監控系統

熱連軋計算機自動控制系統


比例(%)

89.5

91.2

94.7

94.7


 

表2 2014年統計鋼鐵行業投資建設信息化硬件的數量表

項目名稱

計算機

大中型服務器

PC服務器

工作終端

數量

27.4萬套

1886套

13854套

25.7萬套

項目名稱

網絡數據傳輸光纜

局域網絡

基礎通訊傳輸光纜

工業電視監控系統

數量

24259km

1370個

35327 km

25761套

 

鋼鐵行業的生產制造執行系統(MES)是兩個“IT”即工業化和信息化的重要組成部分,據統計,到2014年底約80%企業其生產線的MES覆蓋率達70%以上,尤其是煉鋼和熱軋以及鋼管生產線的覆蓋率達80%以上。但在高爐、焦化、燒結和冷軋生產線上覆蓋率相對較低,在中小民企覆蓋率也較低。由于鋼鐵行業自動化水平有一個扎實的基礎,在應用人工智能方面開局較好。

4.  鋼鐵行業應用人工智能從開發機器人和“互聯網+”為切入點

4.1首先在工況惡劣的崗位“以機代人”,開發機器人保障員工人身安全

機械化是自動化的先導。目前世界上工業領域中,2015年全球汽車工業應用工業機器人9.5萬臺,位居世界第一,金屬工業應用工業機器人約2.94萬臺,位居第三。鋼鐵行業屬于金屬工業,機器人使用量低于汽車工業。如前所述,這和行業的生產過程有很大關系,汽車、電子、手機等工業行業制造過程是“離散性”,比較適宜使用工業機器人;而鋼鐵行業以軋鋼生產(包括板、帶、棒、線、管等)“流程性”最為典型,其應用場景的切入點,往往在工藝生產線(即軋制線)的頭(入口端)和尾(出口端),也就是在工藝流程的物質流、能量流、信息流的初始端和結尾端,即簡稱為“離線”的生產環節,用機器人(或機械臂)較多,這在國外也是如此。

我國鋼鐵行業以寶鋼股份直屬廠部應用機器人較多,30臺以上有沙鋼、南鋼、鞍鋼和河鋼等企業,其他企業約在20臺以內。其應用場景首先是工況惡劣的崗位。寶鋼在煉鐵領域開發了高爐爐前開鐵口和堵泥砲的機器人,使操作人員遠離了鐵水和出渣的高溫和危險區域。在煉鋼廠3號連鑄機改造成為全球首例采用4臺機器人——1臺鋼包機受包側機器人、1臺中間包機區域機器人、2臺結晶器保護渣機器人協同作業,實現了連鑄工序的保護渣添加、鋼包SN液壓缸拆裝,鋼包長水口拆裝,中間包測溫取樣等機器人自動化操作,達到了安全化、高效化、信息化的水平。在寶鋼股份冷軋廠C008熱鍍鋅生產線入口段有自動拆捆機器人,中間段有自動撈渣機器人,出口段有自動取樣、復樣、貼標簽機器人共8臺,取代了3D(Dangerous、Dirty、Difficult,危險、骯臟、困難)崗位操作工,也不需開燈作業。在軋鋼領域,還開發了首套軋輥補油機器人,在熱軋廠1580毫米磨輥車間注油準確率、注油品準確率、輥號識別準確率等關鍵指標達到100%;又如寶武廣東韶鋼鐵公司開發了熱鋼坯噴號機器人,利用高壓電弧產生的熱能在鋼坯端面刻印標識號,一次完成噴號用時30秒,不僅清晰而且可長期留存。在焊管生產線,寶鋼UOE直縫埋弧焊管生產線引進了熄板焊接機器人,提高了工作效率。

河鋼集團石鋼聯合河北大學共同研發了自動完成材料、輸送、稱量、分揀、裝箱動作的機器人,這臺機器人位于銀亮生產線的鋸切機后部。河鋼石鋼快分中心檢驗室從日本進口兩臺檢測化驗機器人,每天12個小時每臺機器人可檢測300個產品,相當于一個人一天工作量的三倍,不僅提高了效率,而且產品檢驗成功率達到100%,同時滿足了用戶對微量元素準確性的高要求。

首鋼京唐公司聯合首鋼自信公司開發了首架拆捆帶機器人,在2230毫米冷軋連退線上正式上線使用。這套機器人系統技術含量上了一個臺階,將機器人本體、智能傳感和網絡通訊打造成機器人智能系統,它利用高精度激光測距傳感器自動識別出帶頭方向,能根據捆帶位置,自動完成起帶、剪切動作,剪切完的廢捆帶自動打卷收集并通過運輸皮帶傳送到收集處。整個拆裝過程的流程緊湊,成功率高。機器人折捆的優點,在于有效地保障操作人員安全,生產率高。

鞍鋼構建“四位一體”管控模式,推進工業機器人的應用。例如機器人在自動金屬拉伸實驗室的應用,對物理實驗機一臺200噸拉力機進行改造,采用標準六軸工業機器人完成上、下料動作,把拉力試驗機取樣測量與輸送臺架工業機器人等幾臺獨立設備融為一體,使測量數據直接傳到公司質檢信息系統。在冷軋鍍鋅線應用鋅鍋液面機器人,就是在帶鋼磨料的鋅鍋一側安裝一臺標準六軸機器人,完成扒渣及撈渣兩種工作模式。在連鑄機保護渣過程中應用機器人,就是在結晶器一側安裝一臺標準六軸機器人,在其末端安裝螺旋輸送桿,完成添加保護渣。在板帶軋制線上應用機器人在成品鋼卷表面做貼標工作:就是將一臺六軸機器人用視覺系統準確檢測鋼卷的位置及形狀的信息,精確控制標簽動作——吸取、粘貼、滾壓標簽。

沙鋼集團早在2011年就啟動了“機器換人”計劃,國內首套電爐爐前快速在線自動測溫取樣機器人,是引進意大利COMUA六軸自由度整機構成,僅25秒內完成測溫取樣,使操作人員遠離高溫危險區。多年來已累計有100多臺機器人分布在自動加渣、自動噴號等高溫、高粉塵等工況惡劣環境崗位。并計劃未來3~5年內將采用1000~1500臺機器人。沙鋼用機器人取代操作工人后,預計三年可回收機器人投資。

南鋼推進以JIT(JUST IN TIME準時制生產方式)+C2M(Customer-to-Maker用戶對制造端)新模式為特色的工業互聯網建設,在M端的智能裝備與機器人應用,包括煉鐵工藝炮泥機制備、煉鋼測溫取樣、卷板自動噴號、力學拉伸全自動、煉鐵高爐無人扒渣、連鑄加保護渣、棒材焊標牌、板材切割加工、力學沖擊全自動、精整桁架機器人等10個方面,南鋼計劃2017年-2020年應用機器人300臺,從而由M端產品價值驅動轉變為c端需求價值驅動。特別指出,南鋼特鋼企業與日本著名機器人導軌制作商THK在華工廠合作開發機器人用鋼材制成的機器人零部件,如滑動導軌、絲桿等,應用于THK在全球的制造工廠,已配套于工業機器人、服務機器人、實驗機器人和國際空間站機器人等。南鋼金恒公司開發焊管生產線夏比擺錘沖擊實驗室全自動機器人系統,通過了國家級鑒定。

酒鋼不銹鋼公司在熱軋線出口端開發磨輥機器人,每年可節約成本295萬元。

華菱集團湘鋼公司自主創新研發了線材機器人自動標牌系統,機器人涂料噴號、機器人高能束標號、機器人貼標,每條生產線可減少4人。

馬鋼自動化公司開發機器人貼標、噴碼、鋅鍋撈渣,冷軋廠彩涂卷取機套管采用機器人安裝,火車車輪生產線有7個系列20套機器人系統應用。

鞍鋼信息產業公司與鞍鋼冷軋廠合作,研發成功噴碼、貼標一體化機器人;鞍鋼集團攀鋼鴻艦公司開發軋鋼球機器人應用于生產線。

中鋼西重公司開發高爐爐前開鐵口、堵泥砲機器人系列產品四大類16種規格。

中石油渤海裝備研究院開發焊管生產線焊管端部焊縫磨削機器人,管端幾何尺寸激光自動檢測機器人。

遠創企業開發機器人鋼管內徑/外徑噴標及管號跟蹤系統。

河鋼集團唐鋼財務共享服務中心智能機器人“小智”上崗了,辦事人員可通過“小智”辦理財務業務,提高了公司辦事效率。

4.2發展“互聯網+”建設無人值守的“黑燈工廠”和定制化生產模式的企業體制

如前所述,鋼鐵行業目前尚未做到全部生產線自動化、信息化全覆蓋,一些企業尚有“短板”需要補齊。例如河鋼集團唐鋼公司三條熱軋板卷生產線(1700毫米、1810毫米、1580毫米)將關注點由過去的單體設備自動化控制功能的優化,通過技改,轉為全工序整個流程控制的優化,達到實時監控生產工藝參數的要求。同時,華菱集團湘鋼公司選定一條摩根高線軋制生產線和1條厚板軋制生產線作為技改試點,從坯料準備、裝爐、加熱爐控制、軋制過程、軋制精整,再到成品庫管理,全部實現數控化,把客戶需求從大批量生產過渡到小批量定制化生產,到2018年做成示范智能化生產線和智能化車間。湘鋼的經驗可貴之處在于:從大處(智能化)著眼,從小處(單個設備)著手,例如煉鋼車間自主研發出電動、氣動、重力三種自動加渣系統,既減輕了工人勞動強度,又節省了資金約100萬元。在此基礎上,將進一步研發機器人加渣系統,從而達到無人值守的加渣系統。

在煉鋼工藝方面,河鋼集團宣鋼公司2016年1號轉爐智能煉鋼項目很成功,在沒有轉爐副槍和爐氣定碳動態檢測裝備的條件下,實現由計算機模擬高精準計算、高仿真性能、高智能控制,使冶煉過程直觀可視。寶鋼轉爐智能化煉鋼水平更上一層樓,于2019年7月22日通過5G信號,實現3000米以外遠程全過程“一鍵煉鋼”,就是操作者按下iPad屏上的按鈕,3000外的寶山基地一煉鋼廠3號轉爐就開啟煉鋼全過程,出鋼后鋼水成分全達標。鞍鋼礦山信息化運用在物料運輸管理方面,利用圖像識別技術、物聯網技術,對礦物承載工具實時遠程監控,推行礦山“無人化”操作整體方案,達到安全生產、提高勞動生產率、降低成本的需求。

鋼企在原料場、倉庫、變電所、水泵房及行車等實現24小時不開燈作業的“無人操作”的自動化、信息化系統,逐漸推廣開來。典型案例如寶鋼有占地6萬平方米(5個足球場大小)的超級大倉庫,每天中轉近10萬噸鋼卷,無人操作,自行運轉。

信息化向產品高質量方向發展。長期以來是生產后才對產品進行質檢,發現不合格時已不可能挽回損失。為此,河鋼集團唐鋼公司對1580毫米熱帶生產線的質量管理系統技改后,能夠在生產過程中同步顯示產品在流程上各個環節的質量檢測數據和工藝參數,讓產品質量管理更精確到熱帶長度以“米”為單位進行匹配。要使長達500~600米以上的鋼卷全部滿足客戶的要求,必須運用信息自動化系統對生產過程數百個參數進行掌控,實現產品全過程質量跟蹤與管理,提高產品質量可靠性與穩定性。

寶雞鋼管廠研制螺旋焊管生產線全流程可視化網絡系統,并與管理層電腦及手機聯網,可在現場實時調控及遠程審視。華菱集團湘鋼公司對此體會頗深:與離散式生產方式不同,鋼鐵生產是連續式生產,最需要解決的是物流跟蹤,從鐵水變成鋼水,又變成鋼坯,再變成鋼材,必須隨時掌控它在制造過程中的流向,掌控它的理化信息發生了變化,才能保證產品質量的穩定性。再擴大視野,還要把營銷系統拉進來,實現價值流。隨著物流走,然后把研發系統納進來,實現產品創新。這就出現了網絡化的需求。

太鋼數字化網絡化進程在提速,從廠級到基層工序,已經形成三級網絡體系,與ERP(企業資源計劃)無縫對接,實現了不銹鋼、碳鋼實時生產的全過程信息流、實物流和財務流的“三流同步”。所謂“數字太鋼”,就是將太鋼的信息技術、管理技術和制造設備的數字化和網絡化。

網絡化的一個重要目的在于降成本。例如馬鋼股份公司建設了覆蓋全公司生產和經營核心業務的大型綜合信息系統(整體RTP),已使主線生產單元及生產、經營管理部門實現了生產、業務和財務的信息集成,形成覆蓋全公司的每日成本管理工作網絡,從而實現降低成本。

鋼鐵企業的信息化、數字化和網絡化必須會向產業鏈延伸,也就是向上、下游企業延伸,反過來又促進鋼鐵企業管理模式的轉變和創新,就是從大規模的流水生產線生產正在轉向定制化、柔性化模式生產。為了便于理解,先舉例服裝業生產方式的變化。服裝業2018年銷售量比2017年減少178.5億件,下降了24.8%,原因何在?由于時尚、快銷、個性等服飾消費觀念的流行,改變了整個服裝消費市場,以往單一設計款式的服裝幾萬件,幾十萬件大批量流水線生產已經不適應市場的單體化需求了。于是服裝業投入了大量人力、財力向個性化服裝設計款式等方面發展。[4]鋼鐵行業也同樣面臨類似局面。

寶鋼汽車板智能制造的模式再造。某汽車廠客戶要求10天提供一批新車型試模料:17個品種、35個規格,最少的僅需要0.059噸,最多的也只有6噸。6天后寶鋼制造好了全部試模料,這是智能化制造的“高效響應”加工配送及供應環節的典型事例。寶鋼的企業信息化延伸到全國100多家汽車企業,積累了總共270多個車型的大數據,是寶鋼汽車板EVI(Early Vender Involvement)即“制造商先期介入”模式成熟的體系化、專業化和網絡化;同時,正在從制造商向服務商轉變,寶鋼給用戶提供了編輯過的44個汽車板的鋼種牌號、56個規格的材料數據卡;可以直接用于汽車制造CAE(計算機輔助工程)成型仿真計算,還有一本寶鋼參與編輯的先進高強鋼應用指南,對先進高強鋼的生產原理、成型工藝、存在問題、解決辦法、應用舉例等都給了詳細的解讀,對汽車用戶的制造生產,很有參考價值。寶鋼正在朝著“引領國內汽車板用鋼板”的目標邁進。

寶鋼股份上海寶山基地建成了煉鐵數字化料場、1580智能車間試點示范、煉鋼厚板連鑄智能產線、硅鋼四期智能工廠和冷軋廠C008熱鍍鋅智車間。其中,冷軋C008智能車間是工信部鋼鐵企業智能制造示范試點和工業互聯網應用試點項目,它是“黑燈工廠”,車間生產線上沒有操作人員,由集中操作室實時監控和遠程操作。

南鋼船板智能制造是對傳統生產模式實行定制化模式的再造。現代造船模式要求船板配套供應:鋼板從厚到薄、從寬到窄、從高(鋼級)到低(鋼級),要求供應規格品種繁多,一個段位就有400多個規格,對過去大規模流水線只能一次生產一個品種(規格)的生產流程完全被顛覆了。南鋼原來14個部室、3個生產廠打破分工界限,重新組合;實施船板分段配送,實現生產精益化、人性化、智能化、對ERP系統、MES系統、電子商務系統、智能物流系統、電子質保系統等功能優化組合、建立智能生產系統、訂單全生命周期管理系統、新產品質量自動設計、EDI(數據交換平臺)、移動CRM(客戶關系管理)系統、倉儲物流系統管理平臺、船板電子質保書平臺等,推進服務用戶全流程高效率。在操作上,全面推行SOP(標準作業程序),達到規范、標準、高效。從以上可以看出,在“傳統產業+AI”的轉型升級之路上,南鋼智能制造是通過橫向資源整合、縱向鏈條重組,將船板配送服務模式創新和智能化制造深度融合,基于互聯網思維,通過工業大數據分析,進行工藝過程實時預警和生產過程質量控制,實行從訂單錄入到產品發運完畢的全流程跟蹤,從而實現JIT+C2M的創新模式。這一新模式先后獲得國家級信息化和工業化深度融合示范、智能制造試點示范、制造業“雙創”平臺試點示范等稱號,同時獲得國家發改委“互聯網+”重點工程支持項目,在國務院第4次大督查中被認定為鋼鐵行業轉型升級的典型,入選全國鋼鐵行業2017年度10件大事。

4.3鋼鐵行業應用人工智能取得階段性成果,還要將掌握關鍵核心技術作為主攻方向。

如上所述,鋼鐵企業局部應用人工智能開局良好取得了不俗的成績,但還要“補短板、強弱項”。一是成熟程度不均衡。按照工信部關于智能制造的能力成熟度分為1級-5級,我國鋼鐵行業基本在1.8級-3.5級之間,水平參差不齊。寶鋼、南鋼等先進企業智能制造水平較高,其余大部分企業的智能制造的基礎工作有待提高;二是從整個行業來看,智能制造處于起步階段,底層技術基礎差,以機器人為例,多是引進國外先進技術裝備,核心技術、基礎硬件和軟件仍然是個薄弱環節;產品兼容性和集中度較差;三是人工智能技術與鋼鐵行業的融合仍在探索階段,掌握核心技術是主攻方向。例如在產品生產工藝與智能決策支持系統的綜合集成、業務系統向全產業鏈延伸時,缺乏成熟的行業系統解決方案。四是人才缺口大,“從事鋼鐵工作的年輕人越來越少”[5],這是因為“房地產相關行業、互聯網金融及一些服務業如今吸收了大量年輕人就業群體”。[6]鋼鐵行業缺少人工智能專業人才,缺少行業標準,尤其缺乏人工智能與鋼鐵技術相結合的復合型人才。

5.  我國鋼鐵行業應用人工智能的初步經驗小結及對傳統行業有何啟示

5.1鋼鐵行業應用人工智能初步經驗小結:①應用人工智能是市場變革的需求。前已說過,例如汽車和船舶用戶向汽車板、船板制造鋼企要求少批量、多品種并迅速供貨,鋼企必須通過智能制造開創個性化定制的生產模式。②應用人工智能是中國現階段工業化生產的必然選擇。有專家指出,過去10年間,我國第二產業(包括工業、建筑和運輸三個部門)增加值占GDP的比例從48%下降到40%,降幅顯著。這一方面,并不意味著進入“去工業化”過程;但另一方面,我國以化石能源為基礎的工業化沒有全面擴大的空間。擺在我國面前的唯一選擇是走高質量發展的道路,提高制造業的智能化水平,提升產品競爭力。[7]③應用人工智能的主要目的是提高鋼企生產效率和產品質量,滿足市場用戶對產品的不斷高質量的需求。從而鋼企也能得到提高自身效益的回報。④鋼企實施智能制造的操作要點:a.從企業全局來看:逐步完善基礎自動化、生產過程控制、制造執行、企業管理四級信息化系統的建設,根據用戶對產品的不同需求,選擇不同的4種智能模式:流程型、網絡協同型、個性化定制型和遠程運維型。b.從制造廠來看:生產線是智能化平臺,數字化是智能化基礎,工業互聯網是智能化支持,智能中心是智能化核心。c.從生產線來看:操作室一律集中,操作崗位一律機器人,運維一律遠程,服務一律上線。[8]

5.2鋼鐵行業應用人工智能對傳統行業的啟示

全聯冶金商會2019年10月企業交流會認為,鋼鐵行業市場需求已經達到一個頂點平臺間,期望需求還有持續的增量不現實的;上半年鋼鐵行業效益大概下降了20%。[9]這就從一個側面說明“我國的工業化沒有全面擴大的空間”的分析有普遍性意義,也證實了鋼鐵行業唯一選擇是走高質量發展的道路。因此,鋼鐵行業及時啟動智能制造的初步經驗,值得一些傳統行業的企業參考。同樣,已經開展智能制造的傳統企業,他們的經驗也值得鋼鐵行業借鑒。例如鋼鐵礦山機器人的開發,可以參考煤礦行業。煤礦使用機器人開采后可減少人員80%,降低成本40%,500萬噸的綜采礦井,井下生產人員從500人可以減少80人以下。2018年8月全國煤礦安全基礎建設大會上,展示了各種井下機器人,可供鋼鐵礦山技術引進。

6.人工智能在應用和開發過程中有關問題的探索

有文獻[2]已指出:“可用、可控、可靠將是人工智能產品和服務面臨突出的考驗。”

關于可用性。其內涵包括經濟性,傳統行業應用人工智能,需要對既有生產系統、管理系統、財務系統等進行技改、或整合、或重組,投資后有個回報的問題。例如鋼鐵行業“用機器換人”,經過核算約3年后可回收機器人的投資成本。應用人工智能,要創經濟效益,否則不能持久。例如超八成遠程醫療設備遭閑置,是因為會診資源太少,收費缺口太大。[10]

關于可靠性。不要忽視全生命周期性,1978年8月,日本一家工廠的切割鋼板的機器人失控,把正在值班的人員當成鋼板切割了,這是歷史上首起機器人殺人事件。從此,可靠性問題當作機器人的首要問題。

關于可控性。要關注“強人工智能”的自適應性,也就是當智能系統有“自感知、自決策、自執行”的功能,這一方面本是人們期望人工智能達到的高級階段;但另一方面,科學家也很擔心人工智能的可控性和信任度,就是如何防止人工智能在未接到指令下自行其事,俄羅斯軍界很憂慮地說,要防止“機器倒戈”。 [11]美俄兩國軍工機器人已用于實戰,如后勤保障和前線偵察,指示導彈打擊的目標。落后就要挨打。就此也可以悟出,傳統行業應用人工智能不易,但別無選擇。

 

參考文獻

1.  馬亞寧,郜陽,AI引領第四次工業革命,喚醒行傳統行業沉睡價值,新民晚報2019年 8月29日第6版。

2.  宋凱,人工智能產業發展將塑造智能經濟雛形,高新技術產業動態,2019年第14期,12頁

3.  彭在美,人工智能技術對鋼鐵業發展的啟示,冶金經濟內參,2016年第8期,24~30頁

4.  陳飛,服裝銷售一年減少178.5億件,報刊文摘,2019年9月18日,第4版

5.  張志祥,從五方面推動民營鋼鐵高質量發展,中國冶金報,2019年10月10日,04版

6.  曹德旺,中國制造業該如何保持優勢,環球時報,2019年9月16日,14版

7.  姚洋,給制造業智能化轉型足夠信心,環球時報,2019年9月24日,15版

8.  施振巖,智能化技術在板帶產品制造中的應用,中國冶金報,2019年8月29日,06版

9.  熊余平,劉加軍等,全聯冶金商會2019年企業交流會特別報道,中國冶金報,2019年10月10日

10.陳飛,超八成遠程醫療設備遭閑置,報刊文摘,2019年9月13日,第4版

11.于曉晶,人工智能使多國軍界“又愛又怕”,新民晚報,2019年9月23日,第20版

TOP
2018长期投资股