本報記者 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舉辦。攀鋼西昌鋼釩有限公司副總經理周敏在專題報告中分享了攀鋼打造“鋼鐵大腦”，實現在線智能煉鋼的故事。與會專家認為，攀鋼“鋼鐵大腦”項目落地實踐，為人工智能進入傳統鋼鐵行業起到了示范作用。
“鋼鐵大腦”是攀鋼推進數字化、智能化轉型的試點項目。2018年5月份，攀鋼率先在全國鋼鐵行業引入ET（極限科技）工業大腦，計劃用人工智能煉鋼降低生產成本，并啟動實施了以降低煉鋼鋼鐵料消耗、冷軋產品表面缺陷識別為代表的“鋼鐵大腦”項目。
兩年來，攀鋼強化頂層設計引領，發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、星云智聯、阿里云四方力量，將AI（人工智能）、大數據、算法、云計算等新技術和傳統鋼鐵行業深度結合，推動“鋼鐵大腦”智能模型在云端成功上線，取得了顯著成效。
實現在線智能煉鋼
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，由此產生的數據和影像將被傳送到阿里云端、現場電腦端及手機端。現場工人在工作電腦中輸入云端傳回的參數，就完成了脫硫工序操作。而在此前，他們只能用計算器手工計算。這是攀鋼“鋼鐵大腦”在線智能煉鋼的一個場景。
“鋼鐵大腦”究竟是什么“物種”？西部物聯、積微物聯副總經理，星云智聯總經理陳源表示，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，通過數據采集、建模和算法，減少生產過程中的浪費和低效率情況的發生。然而，對于一個跨界合作項目來說，在毫無經驗可借鑒的情況下，要實現上述目標并非易事。“鋼鐵大腦”團隊匯聚了數據、算法等新技術領域專家和現場技術人員，但受限于彼此工作的技術壁壘，在基礎數據采集時遇到了諸多難題。
“采集數據不是簡單地復制，而是把生產端的數據經過‘清洗’‘重建’，與現場實踐經驗有機匯集，才能為上層算法提供依據。”積微物聯大數據中心工業大數據總監李早立表示，西昌鋼釩生產環節中的設備、生產管控等相關數據，都需要經過“清洗”和基礎模型建模才能使用。在項目負責人的強力推動和多個部門管理人員、技術員、操作工的支持下，積微物聯完成了數據采集、提釩轉爐煉鋼模型搭建，實現了大屏可視化、零散報表集成等功能呈現。
截至目前，降低煉鋼鋼鐵料消耗項目進展順利，已搭建了脫硫工序大數據模型和精煉、連鑄等10個大數據+機理模型，找到了煉鋼工藝、物料消耗等的關鍵影響因子和最優參數。相關數據顯示，采用該項目后，攀鋼每生產1噸鋼，可節約1公斤以上的鋼鐵料，加上合金投料成本節省，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目，冷軋產品表面缺陷識別項目落地尤為艱難。因冷軋產品表面缺陷識別項目歷史數據中，夾雜了人工修正判定現象，出現了人工干擾，導致該項目上線測試時，判定結果波動很大，不得不推翻重來。
人工干擾究竟會帶來多大影響呢？項目團隊組織質檢員“背靠背”對同一鋼卷表面質量缺陷進行判定。經過多次試驗后，周敏感嘆：“部分質檢員判定水平確實很高，但仍有判定結果不穩定、不能持續的問題；部分質檢員因對標準的理解差異和經驗不足，判定結果波動較大。這種因人而導致的判定差異，正是產生質量異議，造成隱形成本的重要原因。”
實際上，同樣的設備、同樣的操作方法，產量、質量等指標卻千差萬別。說到底，與人的不確定性有關，這是整個鋼鐵行業普遍存在的問題。在帶鋼表面質量缺陷檢測的過程中，現場質檢員在較短時間內識別出了帶鋼表面質量缺陷，并給出表面等級、主要缺陷和是否合格等判定。但長時間、高強度的工作，勢必難以保證判定結果的穩定性。
為力求數據準確，很長一段時間，四方聯合項目部成員天天守在現場，收集帶鋼表面質量的小缺陷、大缺陷、跨界缺陷，尋找質檢員判定結果背后的原因，采集質檢員判定的最佳方法，把經驗轉換為數據……在反復摸索中，冷軋產品表面缺陷識別項目于今年2月份正式上線，實現了智能輔助人工判鋼和全自動判鋼工作模式的功能，提升了判定準確率，降低了質檢員勞動強度。該項目自上線以來，未發生一起表面質量異議。
持續打造最強“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，在千里之外點開手機“鋼鐵大腦”App，查看當天西昌鋼釩的煉鋼實時狀況，瀏覽煉鋼關鍵經濟技術指標……
實現遠程監控，是攀鋼“鋼鐵大腦”項目的一項成果，曾獲評“2019年工業互聯網App優秀解決方案”。“每一項成果的取得，都是‘摸著石頭過河’。很多時候，‘石頭’都沒有，完全是強撐著游到河對岸。”當項目上線后，大家談收獲、談感悟。有人開玩笑說，經過一年零六個月日碰頭、周研究、月檢查的艱苦攻關，周敏收獲了兩鬢斑白。周敏卻認為，“鋼鐵大腦”項目帶給他最大的收獲是，看到了數據的價值；看到了各兄弟單位打破傳統思維框架與認知局限，將自己多年的實戰經驗轉換成大數據，在“鋼鐵大腦”中進行復制和傳承的努力；看到了相關單位在基礎數據采集方面的專業能力……
大數據、算法、人工智能等新技術，在西昌鋼釩落地開花，也吸引了同行企業前來取經。“學習大數據的目的是什么？現在有什么數據？如何運用數據實現企業管理目標？”取得一定成績后，周敏并沒有停止思考。他希望持續挖掘數據價值，消除數據孤島，實施更多的智能制造轉型升級項目。
《中國冶金報》（2020年09月29日 04版四版）
