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王國棟:加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,鋼鐵行業(yè)必須打造這一“核心競爭力”

2022-08-01 13:18    來源:中國鋼鐵新聞網(wǎng)
  鋼鐵工業(yè)是國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),是國之基石。改革開放以來,我國鋼鐵行業(yè)迅速發(fā)展,到2020年,我國鋼產(chǎn)量已經(jīng)達(dá)到世界總產(chǎn)量的57%,可以生產(chǎn)所有門類的鋼鐵產(chǎn)品。鋼鐵工業(yè)為國家建設(shè)提供了重要的原材料保障,有力支撐了國民經(jīng)濟的健康發(fā)展,推動了我國工業(yè)化、現(xiàn)代化進(jìn)程,促進(jìn)了民生改善和社會進(jìn)步。
  鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機遇與挑戰(zhàn)
  作為大型復(fù)雜流程工業(yè),鋼鐵工業(yè)全流程各工序均為具有多變量、強耦合、非線性和大滯后等特點的“黑箱”,實時信息極度缺乏;各單元為孤島式控制,尚未做到單元間界面無縫、精準(zhǔn)銜接。鋼鐵行業(yè)面臨的質(zhì)量、成本、環(huán)境、穩(wěn)定性等方面的問題亟待解決。嚴(yán)重的“不確定性”是鋼鐵生產(chǎn)過程面臨的重大挑戰(zhàn)。
  鋼鐵行業(yè)具有豐富的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景資源。經(jīng)過長期的建設(shè)和發(fā)展,鋼鐵行業(yè)已經(jīng)具有先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)和研發(fā)設(shè)施,可以為我們提供海量的數(shù)據(jù)資源。我們已經(jīng)實現(xiàn)了全面的數(shù)據(jù)采集和豐富的數(shù)據(jù)積累。
  習(xí)近平總書記號召我們“加快建設(shè)數(shù)字中國”。我們鋼鐵人要將數(shù)字技術(shù)與鋼鐵行業(yè)深度融合,充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢,在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、5G網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)的支撐下,借助大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù),快速解析海量數(shù)據(jù)中蘊含的企業(yè)生產(chǎn)過程中的規(guī)律,并利用這些規(guī)律解決流程工業(yè)普遍存在的不確定性等“黑箱”難題,發(fā)揮數(shù)據(jù)技術(shù)的放大、倍增、疊加作用,推進(jìn)鋼鐵行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展。
  數(shù)字驅(qū)動的鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施
  鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施是以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以數(shù)字孿生為核心,提供數(shù)據(jù)全生命周期管理,支持?jǐn)?shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析引擎、大數(shù)據(jù)流動驅(qū)動等數(shù)據(jù)底座。它搭建數(shù)據(jù)化業(yè)務(wù)基盤,并構(gòu)建面向未來的數(shù)字化創(chuàng)新應(yīng)用,依托全流程、全場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型,軟硬協(xié)同,發(fā)展最新的工業(yè)信息通信技術(shù),實現(xiàn)鋼鐵工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
  鋼鐵行業(yè)必須與數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字技術(shù)相融合,發(fā)揮鋼鐵行業(yè)應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢,以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以底層生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)感知和精準(zhǔn)執(zhí)行為基礎(chǔ)、以邊緣過程設(shè)定模型的數(shù)字孿生化和CPS化為核心、以數(shù)字驅(qū)動的云平臺為支撐,建設(shè)數(shù)字技術(shù)與鋼鐵企業(yè)實體技術(shù)深度融合的數(shù)字化創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施,鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施是鋼鐵工業(yè)的核心競爭力。
  創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的核心功能,就是建立鋼鐵材料的成分設(shè)計、制造工藝與其組織、性能、服役表現(xiàn)、外形尺寸、表面質(zhì)量或其他各種經(jīng)過數(shù)字化的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表征的狀態(tài)變量之間的關(guān)系,即建立鋼鐵行業(yè)信息物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生,利用自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織的數(shù)字技術(shù)持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)工藝過程,實現(xiàn)鋼鐵行業(yè)綠色化、數(shù)字化、高質(zhì)化、服務(wù)化發(fā)展的目標(biāo)。
  鋼鐵企業(yè)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施包括4個主要組成部分,即實驗中心、中試基地、底層生產(chǎn)線組成的物理空間,位于邊緣的邊緣數(shù)字化核心平臺(邊緣云平臺),位于云平臺之上的企業(yè)資源配置與管理平臺(資源配置與管理平臺),以及管理以上底層物理實體和2個平臺的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
  強大健全的物理實體底層:數(shù)據(jù)采集與執(zhí)行機構(gòu)
  鋼鐵創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的底層是企業(yè)實驗室、中試基地、生產(chǎn)線組成的物理實體。在物理實體設(shè)備上安裝的信息感知系統(tǒng),采集數(shù)據(jù)并傳送到邊緣或云平臺,對經(jīng)過預(yù)處理的海量數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并在邊緣建立數(shù)字孿生模型進(jìn)行過程控制,或在云平臺進(jìn)行管理和操作指導(dǎo)。
  鋼鐵工業(yè)要采用數(shù)字化技術(shù),實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,首要條件是鋼鐵產(chǎn)線的各個基本單元具有完備、可靠、性能優(yōu)良的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),可以提供精準(zhǔn)、齊全的現(xiàn)場有關(guān)材料成分和實時操作數(shù)據(jù)等輸入數(shù)據(jù),以及材料外形尺寸、組織性能、表面質(zhì)量等輸出數(shù)據(jù)。同時,各工序的基礎(chǔ)自動化系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu)必須以足夠的響應(yīng)性、實時性和控制精度實現(xiàn)過程控制系統(tǒng)與物理系統(tǒng)的實時交互,完成需要的自動化控制任務(wù)。
  盡管我國的多數(shù)鋼廠是近年建設(shè)的,采用了先進(jìn)的自動化技術(shù),有較好的自動化基礎(chǔ),但是仍然有缺項和“短板”。因此必須填平補齊底層生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行機構(gòu)的缺項,消除“短板”。由于鋼鐵行業(yè)作業(yè)條件和技術(shù)水平的限制,過去的一些數(shù)據(jù)難以檢測,甚至檢測不了。比如煉鋼過程中的下渣檢測、連鑄液面波動檢測、復(fù)雜形狀的測量等?,F(xiàn)在可以采用各種新檢測方法來實現(xiàn)信息感知。利用機器視覺技術(shù)可以提供多維測量的信息,經(jīng)過數(shù)據(jù)變換和分析,可以獲得我們需要的尺寸、形狀、分布等定量的表達(dá)。這方面有很大的創(chuàng)新空間。
  執(zhí)行機構(gòu)嵌入到三類實驗工具的物理實體層上。依靠實驗室規(guī)模的基礎(chǔ)性實驗裝備提供的信息,可以建立初級數(shù)字孿生模型。這組模型經(jīng)過中試規(guī)模實驗工具的驗證、優(yōu)化,再進(jìn)一步在實際生產(chǎn)線規(guī)模的實驗工具上進(jìn)行生產(chǎn)性驗證和優(yōu)化。優(yōu)化后的數(shù)字孿生模型,在生產(chǎn)中承擔(dān)生產(chǎn)過程設(shè)定計算和動態(tài)設(shè)定計算,并與物理系統(tǒng)(即生產(chǎn)線)進(jìn)行實時交互、反饋控制、循環(huán)賦能。處于模型庫中的各鋼種模型,具有高度自治的功能,可以在軋制該鋼種時,利用實測大數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng),實現(xiàn)模型的更新,持續(xù)不斷地提高模型的保真度。
  為進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率、改善成材率、實現(xiàn)穩(wěn)定生產(chǎn),需要對傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)補課,大力推進(jìn)操作的遠(yuǎn)程化和自動化。對于3D(Difficult,Dirty,Dangerous)崗位實行機器人化。這是一個長期的工作,可分步逐步實施。
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的IT系統(tǒng)架構(gòu)
  建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型IT架構(gòu)。這種IT架構(gòu)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)直接將底層的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘壖霸浦械臄?shù)據(jù)中心/機器學(xué)習(xí)平臺,在邊緣形成數(shù)字孿生模型取代原有的機理或經(jīng)驗?zāi)P?,而在云中多?shù)形成操作指導(dǎo),對資源配置進(jìn)行優(yōu)化與管理。
  鋼鐵企業(yè)過程控制系統(tǒng)有數(shù)千臺至數(shù)萬臺計算機運行,發(fā)生大量的數(shù)據(jù)往來。在傳統(tǒng)的鋼鐵制造工序中,傳感器信號匯集到定序器等下位計算機后,再傳送到上位機。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)沒有考慮到整個過程大數(shù)據(jù)分析的需要。傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過多次邏輯運算、閾值處理等,再分層地匯集,必然舍棄較多數(shù)據(jù)。在這樣的結(jié)構(gòu)中,大數(shù)據(jù)的分析和運用非常困難。因此,必須采用數(shù)據(jù)驅(qū)動型的系統(tǒng)架構(gòu)(Data Driven Architecture)。這種架構(gòu)將傳感器等物聯(lián)網(wǎng)化,公平收集所有傳感器的數(shù)據(jù),再送到邊緣和云中的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理和分析。對于多廠商環(huán)境的課題,可以在邊緣服務(wù)器等匯集數(shù)據(jù)后,從優(yōu)先的數(shù)據(jù)群開始依次進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化等操作,以便于數(shù)據(jù)使用。這種方法在運用原有系統(tǒng)的同時,通過運用最新的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)和高速通信,可以推進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動型架構(gòu)的構(gòu)筑。
  在生產(chǎn)線附近的邊緣,設(shè)置一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的原位分析系統(tǒng)。原位分析系統(tǒng)由邊緣數(shù)據(jù)中心和機器學(xué)習(xí)平臺組成。數(shù)據(jù)中心對來自傳感器系統(tǒng)的“粗”數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,完成“粗”數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換、存儲等操作。時間序列數(shù)據(jù)對流程工業(yè)特別重要。這些數(shù)據(jù)包括僅標(biāo)題加工過的原始數(shù)據(jù),分、小時、天等時間數(shù)據(jù),最大值和最小值等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
  這個原位分析系統(tǒng)的邊緣數(shù)據(jù)中心/機器學(xué)習(xí)平臺對經(jīng)過處理的生產(chǎn)試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)分析,以足夠的精度給出描述材料成分、生產(chǎn)工藝與產(chǎn)品組織、性能、外形尺寸、表面質(zhì)量、狀態(tài)量等控制目標(biāo)之間的關(guān)系,即數(shù)字孿生,為后述的過程設(shè)定提供具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織等能力高保真度設(shè)定模型系統(tǒng)。
  在資源管理與配置云平臺,預(yù)處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)需要,可以使用BI(商務(wù)智能)工具進(jìn)行可視化處理,再輸出到屏幕顯示或操作指導(dǎo)。BI工具可以很容易縮小數(shù)據(jù)范圍,切換可視化部件,實現(xiàn)可視化部件之間數(shù)據(jù)聯(lián)動等,因此容易進(jìn)行靈活的分析。可視化部件包括:時間序列圖表工具、散點圖工具、工藝流程可視化工具等。
  GUI(圖形用戶界面計算機)環(huán)境下運行的機器學(xué)習(xí)工具有兩類,即專門用于分析時間序列異常預(yù)兆的機器學(xué)習(xí)工具和進(jìn)行一般數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)分析的機器學(xué)習(xí)工具,將依據(jù)需要分別在云平臺和邊緣平臺使用。在GUI環(huán)境下運行的深度學(xué)習(xí)工具,可以處理聲音、圖像、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
  為適應(yīng)“無編程化”發(fā)展趨勢,采用“低編碼應(yīng)用程序開發(fā)”等新的應(yīng)用程序編程工具,實現(xiàn)編程工具簡易化。這樣有利于加速數(shù)字技術(shù)的傳播與普及,使數(shù)字技術(shù)成為鋼鐵等非信息領(lǐng)域?qū)<沂种械挠辛ぞ?,加速在鋼鐵企業(yè)中發(fā)展、壯大數(shù)字化創(chuàng)新人才隊伍,形成數(shù)字化創(chuàng)新的生態(tài)。
  邊緣數(shù)字化核心平臺
  邊緣數(shù)字化核心平臺的關(guān)鍵技術(shù)是邊緣過程設(shè)定模型數(shù)字孿生化和邊緣—生產(chǎn)線互相映射的過程控制的信息物理系統(tǒng)化。
  鋼鐵生產(chǎn)過程全部冶煉—加工過程是“黑箱”。傳統(tǒng)的邊緣主要使用基礎(chǔ)理論數(shù)學(xué)模型和經(jīng)驗?zāi)P?,來完成過程機設(shè)定計算和基礎(chǔ)自動化控制。此外,原系統(tǒng)的邊緣處還有過程監(jiān)控系統(tǒng)、質(zhì)量追溯系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等,近年還有少許的局部智能化控制環(huán)節(jié)。由于環(huán)境狀況和操作條件波動以及設(shè)備運行狀態(tài)變化,加之過程輸入條件、狀態(tài)變量和控制系統(tǒng)之間的關(guān)系十分復(fù)雜,這些機理模型對于全流程“黑箱”的復(fù)雜動態(tài)過程適用性很差,預(yù)報精度不高,難以準(zhǔn)確透視工藝、設(shè)備、質(zhì)量等關(guān)鍵參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系。目前傳統(tǒng)的鋼鐵生產(chǎn)生產(chǎn)過程存在三類問題。一是產(chǎn)品質(zhì)量、成材率、新品開發(fā)效率等商品與服務(wù)問題,二是提高產(chǎn)量與效率、降低成本、防止事故等工藝過程問題,三是提高勞動生產(chǎn)率、技能傳承、人才培養(yǎng)、安全、操作水平等生產(chǎn)現(xiàn)場問題。這三類問題均集中在以“黑箱”為特征的主流程生產(chǎn)過程中。
  針對上述影響企業(yè)經(jīng)營的重大問題,我們必須圍繞制造主流程,建立“邊緣數(shù)字化核心平臺”,簡稱“邊緣平臺”,實現(xiàn)數(shù)字孿生系統(tǒng)與實際過程實時融合的一體化和全流程的CPS化。
  邊緣云平臺的任務(wù)是,利用大數(shù)據(jù)/機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法,解開貫穿鋼鐵全部主流程的“黑箱”,搞清楚隱藏在“黑箱”中的規(guī)律,將“黑箱”變“透明”,給出全局性的數(shù)字孿生過程控制模型,實現(xiàn)邊緣設(shè)定模型的數(shù)字孿生化。
  因此與加工、裝配為主的機械制造業(yè)不同,鋼鐵等流程工業(yè)必須將云端業(yè)務(wù)能力向邊緣延伸,發(fā)揮邊云協(xié)同能力,實現(xiàn)分布式云功能,強化邊緣低時延、實時性工業(yè)控制。構(gòu)筑在邊緣設(shè)施上的邊緣云計算平臺,具有和傳統(tǒng)私有云一樣的安全性,在用戶機房內(nèi)就近部署,滿足數(shù)據(jù)不出廠的需求。
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的邊緣數(shù)據(jù)中心,必須提供大數(shù)據(jù)/機器學(xué)習(xí)必需的全部數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)換、存儲等數(shù)據(jù)處理。與此相應(yīng),在邊緣部分設(shè)置“大數(shù)據(jù)/機器學(xué)習(xí)解析平臺(I)”(D/M平臺I),可以利用數(shù)據(jù)科學(xué)、AI等技術(shù)解析建立數(shù)字孿生過程模型,以及實現(xiàn)過程可視化、APP開發(fā)等功能。生產(chǎn)過程數(shù)字孿生模型要傳送到過程控制系統(tǒng),代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機理-經(jīng)驗?zāi)P停M(jìn)行生產(chǎn)設(shè)備的設(shè)定和動態(tài)設(shè)定。
  鋼鐵生產(chǎn)流程上各個不同的應(yīng)用場景,比如燒結(jié)、球團(tuán)、高爐、轉(zhuǎn)爐、精煉、連鑄、熱軋、冷軋等,有各自特點,需要采用不同的數(shù)據(jù)分析方法。所以,要注意依據(jù)各個場景的特點,采用不同的機器學(xué)習(xí)算法,解決各自的問題。這是我們需要依據(jù)各單元特征突破的技術(shù)難點。
  這樣一來,我們在作為物理實體的物理底層和作為數(shù)字虛體的邊緣之間,形成數(shù)據(jù)閉環(huán)自動流動的四個環(huán)節(jié),即“狀態(tài)感知、實時分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行”的閉路循環(huán)中,實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。在這個循環(huán)過程中,大量蘊含在物理空間中的隱性數(shù)據(jù)經(jīng)過狀態(tài)感知被轉(zhuǎn)化為顯性數(shù)據(jù),進(jìn)而能夠在信息空間進(jìn)行計算分析,將顯性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的信息。不同系統(tǒng)的信息經(jīng)過集中處理形成對外部變化的科學(xué)決策,將信息進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為知識。最后以更為優(yōu)化的數(shù)據(jù)作用到物理空間,構(gòu)成數(shù)據(jù)的閉環(huán)流動。這個閉環(huán)賦能過程具有“數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義、虛實映射、泛在連接、異構(gòu)集成、系統(tǒng)自治”六大特征。也就是說,我們建立了鋼鐵生產(chǎn)各工藝單元的CPS。將全流程各單元的CPS集成起來,就實現(xiàn)了全流程的CPS化。
  邊緣部分全流程的CPS化促成了鋼鐵創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的重要特征與絕對優(yōu)勢。CPS實現(xiàn)了鋼廠控制的下述突破性的進(jìn)展:感知數(shù)據(jù)與操作數(shù)據(jù)全部可視化,不可見部分的可視化;“黑箱”模型數(shù)字孿生透明化,動態(tài)、實時調(diào)整的精準(zhǔn)實時虛擬化;異常情況早期預(yù)先檢測和預(yù)測,過程最優(yōu)狀態(tài)的預(yù)測與檢測;完成正確的操作指導(dǎo),迅速的前饋與反饋,以及精準(zhǔn)的執(zhí)行自動化等控制響應(yīng),從而實現(xiàn)對過程的自主控制。 
  企業(yè)資源配置與管理云平臺
  云中的資源配置管理云平臺,簡稱“云平臺”,位于云中,稱為“云端智能層”。在傳統(tǒng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中,它承擔(dān)低實時性的 MES、ERP和BI生產(chǎn)計劃、管理、調(diào)度、決策等功能,同時,還可以實現(xiàn)質(zhì)量、設(shè)備能力、成本、資源、能源、人力資源等多個目標(biāo)的管控、溯源、資源優(yōu)化配置等支撐和保證作用。
  在鋼鐵創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施中,“云平臺”負(fù)責(zé)生產(chǎn)計劃、調(diào)度、質(zhì)量、效率、穩(wěn)定性等生產(chǎn)活動,原料、供應(yīng)、能源、介質(zhì)、排放、物流、人力資源、財務(wù)、成本、技術(shù)創(chuàng)新、發(fā)展戰(zhàn)略等資源配置和管理功能,是“邊緣部分”設(shè)定、運行、調(diào)度的強大支撐部分和企業(yè)管理的重要組成部分。
  云平臺必須是數(shù)據(jù)驅(qū)動的。在云平臺配置有企業(yè)大數(shù)據(jù)中心和“大數(shù)據(jù)/機器學(xué)習(xí)解析平臺(II)”(D/M平臺II),該平臺也是利用大數(shù)據(jù)/機器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)技術(shù),分析生產(chǎn)、設(shè)備、能源、物流等資源的生產(chǎn)要素,對相應(yīng)部分的運行和管理工作進(jìn)行管理和優(yōu)化,支撐和保證邊緣云的最優(yōu)化運行。位于云端智能層的資源配置與管理系統(tǒng)包括如下7部分:
  ①生產(chǎn)計劃與調(diào)度管理系統(tǒng)(原MES,ERP);
 ?、谠O(shè)備運維、管理、診斷、維護(hù)、點檢、檢修、備件管理、可靠性分析等有關(guān)事項;
 ?、畚锪?、原料、介質(zhì)、能源調(diào)度、管理,以及工件跟蹤、產(chǎn)品管理、排放管理,等等;
 ?、馨踩?;
 ?、蒌撹F材料新品開發(fā)、工藝優(yōu)化;
 ?、奕肆Y源、成本管理、原料管理、市場分析等企業(yè)管理事項;
 ?、咂髽I(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析,等等。
  網(wǎng)絡(luò)與安全
  以通信與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)連接上述底層的物理實體與邊緣平臺、云平臺,形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。將原有光纖網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與新型的5G網(wǎng)絡(luò)混合,形成泛在網(wǎng)絡(luò),將“云”“邊”“端”的內(nèi)部和外部連接起來,做到無時不在,無處不在,即插即用的泛在連接,保證數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內(nèi)的自由流動。
  網(wǎng)絡(luò)化能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部單元之間以及與其它網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)場景時,網(wǎng)絡(luò)連接的時延、可靠性等網(wǎng)絡(luò)性能和組網(wǎng)靈活性、功耗都有特殊要求,還必須解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合、業(yè)務(wù)支撐的高效性和智能性等挑戰(zhàn)。構(gòu)成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的各器件、模塊、單元、企業(yè)等實體都要具備泛在連接能力,并實現(xiàn)跨網(wǎng)絡(luò)、跨行業(yè)、異構(gòu)多技術(shù)的融合與協(xié)同,以保障數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內(nèi)的自由流動。泛在連接通過對物理世界狀態(tài)的實時采集、傳輸,以及對信息世界控制指令的實時反饋下達(dá),提供無處不在的優(yōu)化決策和智能服務(wù)。
  5G的先進(jìn)信息通信技術(shù)有三個特性,增強移動寬帶(eMBB)適于應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)流量爆炸式增長;超高可靠低時延通信(uRLLC)適于對時延和可靠性具有極高要求的垂直行業(yè)應(yīng)用需求;海量物聯(lián)(mMTC)面向以傳感和數(shù)據(jù)采集為目標(biāo)的應(yīng)用需求。這些特性特別適用于鋼鐵行業(yè)的各種特殊場景。
  5G為增強型的移動互聯(lián)網(wǎng),峰值傳輸速率可達(dá)20Gbps。各制造單元之間在流程方向上的海量數(shù)據(jù)傳輸與處理、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳輸處理、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實的傳輸處理等,都將依賴于增強移動帶寬。鋼鐵生產(chǎn)中存在大量環(huán)境惡劣、高溫危險、重復(fù)性的現(xiàn)場操作崗位,惡劣和重復(fù)性工況下關(guān)鍵設(shè)備運維監(jiān)控與遠(yuǎn)程裝配,急需實現(xiàn)遠(yuǎn)程和自動化的操作與運維。通過手機/巡檢儀等音視頻等采集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),應(yīng)用于對設(shè)備運行狀態(tài)的實時分析、運算、監(jiān)測、管理。在遠(yuǎn)程裝配場景中,技術(shù)專家依托AR的實時標(biāo)注、音視頻通信、桌面共享等技術(shù),遠(yuǎn)程指導(dǎo)進(jìn)行生產(chǎn)線裝配工作。5G的應(yīng)用,推動了圖像、聲音、視頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的檢測、處理、傳輸與控制技術(shù)的發(fā)展,為復(fù)雜工況的分析、決策與控制提供了強大的發(fā)展動力。
  近年創(chuàng)新性提出的5G切片方案,確保統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施能夠適應(yīng)差異化業(yè)務(wù)需求,是進(jìn)入垂直行業(yè)的關(guān)鍵。5G的多接入邊緣計算(MEC),將多種接入形式的功能、內(nèi)容、應(yīng)用等同部署到靠近接入側(cè)的網(wǎng)絡(luò)邊緣,將核心網(wǎng)用戶面與應(yīng)用下沉至離用戶更近的位置,可以降低時延至毫秒級,并確保垂直方向上邊緣與底層的短時延實時交互。全新的智能邊緣云與5G結(jié)合,能夠降低時延并賦能新的應(yīng)用與服務(wù),網(wǎng)絡(luò)性能、安全性和隱私保護(hù)能力可以都得到提升。5G低時延大數(shù)據(jù)傳輸、切片網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、多接入邊緣計算、智能化的邊緣云,為鋼鐵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和發(fā)展提供了強大的驅(qū)動力。
  鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)
  鑒于鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的重要性,我國鋼鐵行業(yè)學(xué)科交叉、行業(yè)協(xié)同、產(chǎn)學(xué)研深度融合,將數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟融合,大力開展鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的研究,并在一批企業(yè)建設(shè)煉鐵—煉鋼—軋制—熱處理全流程、一體化的鋼鐵材料基礎(chǔ)設(shè)施,目前已經(jīng)在一些重要的生產(chǎn)單元,取得重要突破,實際應(yīng)用,成效顯著。
  依據(jù)上述時間,總結(jié)出一批重要的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù):
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的IT架構(gòu)
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的信息感知:齊全、準(zhǔn)確、可靠 
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)中心:數(shù)據(jù)處理功能,提取、轉(zhuǎn)換、存儲(突出時間序列的存儲) 
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)分析平臺:數(shù)據(jù)科學(xué)分析方法→大數(shù)據(jù)/機器學(xué)習(xí)(AI)平臺→數(shù)字孿生或操作指導(dǎo) 
  數(shù)字驅(qū)動的智慧決策:全流程數(shù)字孿生化的邊緣過程設(shè)定控制 
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的回饋賦能:執(zhí)行機構(gòu)精準(zhǔn)、快速、安全 
  制造主流程、一體化的虛擬模型與實際過程實時融合的CPS化 
  數(shù)據(jù)驅(qū)動的資源配置與管理云平臺
  自動化系統(tǒng)補課:遠(yuǎn)程化、自動化、機器人化
  軟件定義:高效率、低成本改造,快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 
  軟件編程方法:無代碼編程,簡單易學(xué),便于推廣,形成數(shù)字化生態(tài) 
  網(wǎng)絡(luò):光纖+5G,無時不在,無處不在,即插即用,泛在網(wǎng)絡(luò) 
  安全:萬無一失的網(wǎng)絡(luò)安全,嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)化管理應(yīng)對
  系統(tǒng)開發(fā)與上線:離線開發(fā)、調(diào)試→在線操作指導(dǎo)→在線運行(安全上線,規(guī)避風(fēng)險),安全、穩(wěn)妥數(shù)字化轉(zhuǎn)型 
  結(jié)語
  鋼鐵工業(yè)數(shù)字化是鋼鐵工業(yè)發(fā)展的大趨勢、大方向、大戰(zhàn)略。我們要以國家重大需求和企業(yè)生產(chǎn)中的問題為導(dǎo)向,產(chǎn)學(xué)研深度融合,攻克關(guān)鍵共性技術(shù),創(chuàng)新顛覆性、引領(lǐng)性、原創(chuàng)性技術(shù),加速建設(shè)鋼鐵材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施,掌握企業(yè)核心競爭力,促進(jìn)我國鋼鐵行業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,高質(zhì)量發(fā)展!我們相信,中國鋼鐵行業(yè)一定會在激烈的國際競爭中占據(jù)科技發(fā)展的制高點,成為世界鋼鐵科學(xué)技術(shù)的領(lǐng)跑者。(王國棟)

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