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    發揮“夾層”作用 探索大數據價值
    ——積微物聯“鋼鐵大腦”助力智能煉鋼的奧秘

    2021-04-27 08:23:00

      本報記者 孟祥林 通訊員 王暉
      4月21日,鞍鋼集團攀鋼西昌鋼釩公司煉鋼廠現場生產熱火朝天,機器轟隆,鋼花飛濺,中控室里的“鋼鐵大腦”正通過數據采集、建模和算法代替人腦,精準地監控指導著整個生產流程。這讓該煉鋼廠徹底告別了傳統的生產方式,節省了25%的人力,生產效益提升了2.4倍,一年可為企業降本增效1700萬元。
      “鋼鐵大腦”上線
      對人的依賴度降低
      在攀鋼西昌鋼釩煉鋼廠內,與一系列物理、化學變化同步進行的是大量數據的產生和沉淀。過去,這些數據由人工收集后輸入電腦,一年多達幾個TB(萬億字節)的數據被儲存起來,卻未被有效利用。
      而今,通過對大數據的開發,數據“活”了。該煉鋼廠生產中產生的各類數據經采集后,即刻便傳輸到阿里云端、現場電腦端、積微物聯生態大屏以及手機App上;前期的數據經過分析再反饋到后期的生產中,不斷地校準數據、修正參數,優化生產、降本增效,最終實現智能化煉鋼。這個將大數據激活實現智能煉鋼的創新變革項目被稱作“鋼鐵大腦”。
      “鋼鐵大腦”究竟如何改變傳統生產?專業人士介紹,生產現場以鋼鐵料消耗項目(“AI煉鋼”)和智慧表檢項目作為試點。對于傳統的鋼鐵料消耗工序,加入鐵水中的廢鋼、合金等原料的性質和組分數據需要有專人盯著,再根據數據推算加入量,對人的經驗和注意力要求極高,且稍有差池就會影響產品的質量。現在,該煉鋼廠通過大數據平臺對高質量數據進行分析,由數據來“決定”原料加入量。對于智慧表檢項目,傳統模式是由人工對軋制出來的鋼板成品進行表面檢測,判定其是否符合客戶要求的交付標準,耗時費力。采用大數據手段后,機器進行系統學習后就可以接入生產流程進行檢測,然后自動輸出檢測報告,人工僅需進行簡單的復核即可。
      “‘鋼鐵大腦’上線后,生產過程對人的依賴程度明顯降低,許多工序可以放心交給機器,員工不再像過去那樣辛苦了,工作也得到了優化……”西昌鋼釩煉鋼廠一線職工們這樣介紹大數據的效果。
      集三方之力
      扮演好“夾層”角色
      這場創新性極高又兼具復雜性的項目,是經積微物聯、攀鋼、阿里云三方決策層、專業人士以不懼改變、勇于碰撞的精神,經過了一段時間的“磨合”才得以落地的。
      2018年,積微物聯與攀鋼、阿里云簽署戰略合作協議,由阿里云將AI、大數據、算法、云計算等新技術落地應用到西昌鋼釩煉鋼工序,以實現在線智能煉鋼,積微物聯則扮演“夾層”角色,聯合兩方力量,共同完成整個“鋼鐵大腦”項目。
      積微物聯如何扮演“夾層”角色呢?積微物聯相關負責人在談到項目初期的“障礙”時說:“剛開始準備合作的時候,我們發現阿里云的數據工程師與攀鋼的技術員很難實現有效溝通,阿里云闡述他們的數據、模型、算法等概念,而攀鋼生產現場的職工幾乎聽不懂,還常常質疑技術落地的可行性。而作為中間的‘夾層’平臺,我們負責把項目運行中的專業內容解釋給兩方的人,最后的結果也證明我們做到了!”
      積微物聯脫胎于傳統鋼鐵企業,又通過學習新技術,發展成為集智能倉儲、智慧物流、智能加工、在線交易、供應鏈服務等為一體的創新型產業互聯網平臺企業,因而它既能理解大數據的原理,又熟悉煉鋼工藝的關鍵要點,于是成為了攀鋼和阿里云這兩個企業之間最合適的“黏合劑”,有效發揮了“夾層”作用。
      積微物聯大數據中心工業大數據總監李早立說:“我們把生產中沉淀下來的數據通過大數據平臺進行分析之后‘喂’給機器,機器用它的深度學習能力學習新的數據,再將數據運用到實際的生產中。”這是一個挖掘大數據價值的過程,相當于為生產過程中龐大的鋼鐵軀體裝上智能“大腦”,代替人腦指揮生產的舊有模式,通過數據采集、建模和算法提高了效率。
      相關數據顯示,利用“鋼鐵大腦”每生產1噸鋼,可節約1千克以上的鋼鐵料,加上節省的合金成本,每年可為企業降低煉鋼成本1700萬元。
      以新技術為驅動
      探索新經濟未來
      如今,在積微物聯辦公區的大屏上,煉鋼的畫面和不同工序的數據實時變動著,顯示了西昌鋼釩煉鋼廠的實時生產情況。而項目工作人員即便出差在外,也可點開手機“鋼鐵大腦”App查看煉鋼實時狀況,瀏覽關鍵生產經濟指標。“采集數據不是簡單拷貝,而是把生產端的數據,經過清洗、重建,與現場的實踐經驗有機匯集,從而為上層決策提供依據。”李早立表示,在各方通力合作之下,積微物聯才得以完成數據采集、大屏可視化、零散報表集成等工作。
      “鋼鐵大腦”作為一場試驗,展現了積微物聯對大數據價值的探索。此外,積微物聯還打造了積微大數據應用分析平臺等,依托大數據、云計算等新一代信息技術,為客戶提供了基于倉儲、加工、運輸、安全、循環、供應鏈等業務的數據指標體系,幫助企業解決數據難題。
      相關負責人表示,以創新的商業模式立足大宗領域的積微物聯還將持續發力,在助推產業變革、賦能實體經濟發展的布局上,做出更深遠的謀劃。
      《中國冶金報》(2021年4月27日 04版四版)

     

    來源:中國冶金報-中國鋼鐵新聞網

    編輯:宋玉錚

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