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公司新聞

如何衡量鋼鐵企業智能化水平?

作者:fyhua 時間:2019-09-02 17:07

很多人都在討論一個問題:如何衡量鋼鐵企業的智能化水平。今年6月份,在安徽省馬鞍山市召開的鋼鐵行業能源中心建設、運行與升級研討會上,中國金屬學會原常務副理事長王天義提出了一個觀點:與機器人數量這一指標相比,能源利用效率更能反映鋼鐵企業的智能化水平。

 

為什么把能源管理智能化作為切入點? 對于盲目提升自動化水平的企業來說,王天義的觀點給他們提了個醒。但也有人認為:能源管理應該服從于生產的需要。與生產組織的順暢相比,能源利用效率是第二位的。為什么要突出能源利用效率呢?

能源管理服從于生產需要是對的。但能源利用效率不僅重要,而且動態性更強、管理難度更大。如果能把能源利用效率提高到極致,生產管理水平不可能不好。

中國工程院院士殷瑞鈺很久之前就指出:鋼鐵行業最重要的發展方向是智能化和綠色化。事實上,智能化是保障綠色化的重要手段,而綠色化是促進智能化的重要牽引力。從原理上講,智能化強調快速響應,而能源管理恰恰也強調實時優化、快速響應;智能化強調跨部門、跨地域的全局優化,而能源的生產與使用恰恰也涉及鋼廠的每個車間、崗位和設備。這種實時性強、復雜且涉及空間面積大的問題,特別適合用智能化的手段去解決。

在此次會議中,人們對鋼鐵行業未來的發展目標達成了很多共識:能源效率提高的途徑是從單體、單個作業區的節能發展到系統、全局性的節能,從事前計劃發展到實時控制與預測,從以遠程監控為主發展到日益智能化的自動控制。這些共識都體現了對智能化的需求。特別是還有很多人提出,能源管理的指導思想,應該從服務于生產,發展為實現與生產、設備、環保的協同優化。換句話說,能源管理的智能化可以作為鋼鐵企業全面智能化的切入點。

 

 能源管理智能化面臨哪些困難? 與此同時,人們對困難也有相當一致的認識。如數據不完整、不準確、不一致,難以建立準確的模型;需求不清晰,各種KPI(關鍵績效指標)矛盾和各種部門之間的矛盾;數據不連接,難以支撐跨工序的優化、能源與生產的協同;設備不具備遠程操控能力等。

筆者注意到:在上述困難中,有些主要是投資問題,如增加測量點、升級設備等。只要資金到位,這些問題就很容易解決。但是,還有些問題并不是簡單的投資問題。例如,企業各種KPI的矛盾,這是永遠存在的。這些矛盾,不僅涉及部門利益,還會隨著市場、政策、設備狀態等因素動態變化。此外,在數據采集過程中也總會遇到各種各樣的問題,數據的不一致性是永恒的難題。

在互聯網的時代,人們希望把鋼廠的生產、能源、設備、環境進行全局優化。互聯網通過信息傳遞,可以消除不確定性。換個角度,卻是“把不確定性轉化為復雜性”,這導致問題本身變得空前復雜。

我們設想一下,如果動態優化涉及全廠,異常變化因素就會時刻存在——今天這個設備出現故障,明天那個生產廠存在問題,后天原料和能源價格又發生了變化。這樣,今天的KPI可能就不適用于明天。如果用“頭痛醫頭,腳痛醫腳”的辦法解決這些問題,很可能是“按下葫蘆浮起瓢”。要解決這些問題,必須得有新的思路。

殷瑞鈺認為,要解決復雜問題,就要把復雜問題簡單化、模糊問題清晰化。解決上述問題的本質,就是要應對變化。這些變化,可能是市場變化引發的,也可能是現場變化引發的,進而引發KPI的變化,并最終引發決策結果的變化。

過去開發系統時,企業對上述變化重視不夠,而在智能時代則必須考慮并應對這些變化。在筆者看來,鋼鐵企業傳統的計算機系統已經無法解決這些問題。例如,許多企業車間的操作臺上,時常出現大批的“聯絡單”,要求工人進行某些特殊操作。從某種意義上說,這些“聯絡單”的存在,就是計算機系統靈活度不夠、無法將知識有效沉淀到計算機系統的表現。在智能化的時代,解決這樣的問題就要提高計算機系統的靈活性。

 

 如何提高系統靈活性? 在解決這一問題時,人們往往忽略掉兩個關鍵點。

一是企業不能寄希望于開發出一套非常完善的系統,一勞永逸地解決現場問題。在現實中,這是不可能做到的,因為智能化的過程非一日之功。正確的思路是通過PDCA(計劃、執行、檢查、處理)持續改進,逐漸提升智能化水平。

為此,我們還需要打造新的軟件工具來支持這種改變,而不是指望使用前一代的工具來解決未來的問題。這就好比噴氣式飛機解決不了登月的問題。如果沒有新的工具,人們的期望和設想就沒有辦法落地。工業云、工業互聯網平臺、大數據等ICT(信息通信技術)就是打造新型工具的基礎材料。

二是要推進全局優化,必須消除信息孤島。工業互聯網平臺就起到了這樣的作用。但是,人們需要的是永久地消除孤島,而不是讓新建的系統成為未來的孤島。

任何一個計算機系統都是可以改進的。而我們強調的靈活性,本質上是指能夠實現低成本、高效率、低風險的改進。例如,工業云就有極大的優勢,但僅有云技術是不夠的。重用數據和知識才是提高靈活性的關鍵。重用就是對過去工作的“繼承”;盡量多的“繼承”才是迅速“發展”的捷徑,才能提高靈活性。通過重用能夠降低數據采集的成本、風險,提高模型開發的效率和質量,減少人工

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