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智能制造是實施《中國制造2025》的重要抓手，對加快推動我國經濟發展保持中高速、產業邁向中高端起到關鍵作用；《鋼鐵工業調整升級規劃（2016年~2020年）》為鋼鐵行業智能制造指明了方向。當前，鋼鐵行業在智能化實施過程中，自動化、數字化、網絡化方面均取得了較大進展和豐碩成果，鋼鐵企業智能制造“十三五”開局良好，方向正確，但鋼鐵行業智能制造終極目標的實現還有待于腦科學研究的進展。本期與您共同探討鋼鐵行業智能制造的實現路徑。

【事件】

2月14日，工信部等3部門聯合印發《制造業人才發展規劃指南》。至此，《中國制造2025》的“1+X”規劃體系全部發布。這標志著《中國制造2025》頂層設計基本完成，全面轉入實施階段，其中智能制造作為主攻方向和核心內容，成為解決我國制造業由大變強的根本路徑。此前發布的《智能制造工程實施指南（2016年~2020年）》，要求“十三五”期間同步實施數字化制造普及、智能化制造示范，持續推動傳統制造業智能轉型，為構建我國制造業競爭新優勢、建設制造強國奠定扎實的基礎。

【深度】

我國鋼鐵業智能制造“十三五”開局良好

我國鋼鐵企業開展智能制造工作以來，為提高自動化水平而對設備進行技術改造，為產業轉型升級而普及數字化、網絡化，所以基本上不存在“一哄而起”“盲目跟進”的現象。整個行業智能制造在平穩有序地進行。

當前，我國不同地區各個鋼鐵企業在智能制造過程中側重點有所不同，進度也有差別，但路徑相同，基本上是自動化、數字化和網絡化。例如，河北省是我國鋼鐵制造業大省，其智能制造的發展目標令人矚目：河北省工信廳計劃，到2020年，該省智能工廠（數字化車間）數量達到1500個，工業機器人密度達到每萬名員工使用機器人60臺套；數字化研究設計工具普及率達到65%，關鍵工序制造裝備數控化率達到52%。這意味著河北省鋼鐵企業的智能制造也要達到相應的指標。

有專家稱，我國鋼鐵企業在關鍵流程的數控化比例超過了65%，企業資源計劃（ERP)的裝備率超過了70%，向智能制造發展有了一個較踏實的基礎，因而“十三五”開局良好。鋼鐵行業智能制造正在實施的過程包括5個方面：一是提高基礎自動化水平和數字化控制應用水平，鋼鐵企業要因地制宜推進兩化融合，提高管理水平；二是優勢企業進一步優化綜合網絡化信息系統，在制造、管理、經營和流通領域構建產業鏈在線服務生態系統，建設鋼鐵企業大數據綜合信息平臺；三是建立產品質量追溯和評價機制，健全產品質量檢測體系，提高產品質量的可靠性、穩定性；四是綠色制造也要兩化融合，進行工藝優化和技術升級，提高節能環保的經濟效益；五是有條件的鋼企要大量使用機器人，例如自動測量取樣、板坯自動清理、原料分揀、金屬切割、表面缺陷判定、產品自動標記以及圖像自動識別等崗位要使用機器人。

以推進自動化為基礎推動智能化

智能化是自動化的高級階段，只有在自動化的基礎上才有條件說智能化。2016年，我國鋼鐵企業在推進自動化方面取得了較好的進展。

2016年，華菱湘鋼的智能制造處于打基礎階段，推進重點放在提高基礎自動化水平上，實施“短、平、快”項目，旨在快速創效。具體項目有：在主控室、水站、變電站、空壓站、油庫、除塵站推動自動化，實現無人值守。截至2016年10月底，華菱湘鋼已完成4批共61個自動化項目，投入資金3630萬元，精減人員349名，年創效4882萬元。2016年底，華菱湘鋼確定了第5批項目，計劃到2017年減員500人，到2018年再減員1000人，人員精減比例達到20%。

在2016年鋼鐵行業智能制造現場交流會上，寶鋼股份總經理戴志浩表示：“鋼鐵行業智能化改造空間巨大，是最有可能通過智能制造實現轉型的傳統行業之一。”據戴志浩介紹，寶鋼股份正大力推進機器人用于現場工作崗位，在高爐爐前作業、煉鋼澆鋼、冷軋鋅鍋撈渣等區域進行試點。目前，寶鋼股份應用的機器人總數達到149臺套，達到每萬人50臺套的水平。寶鋼股份在冷軋廠下屬的5條生產線分別應用入口自動拆捆機器人、樣板搬運機器人、貼標機器人、撈渣機器人，并計劃組織實施包裝自動化系列改造，估計減人超過400個。同時，寶鋼股份在冷軋008區域對5部行車實施無人化改造，減少行車作業人員崗位20個。

寶武集團梅鋼提出2016年~2021年智能制造的10個優先領域，以及實現智能制造的基本路徑：裝備從自動化向智能化過渡，信息化系統升級改造并實現全域網絡互聯互通，完善工藝控制和管理分析模型、機器人應用，推進工業大數據中心基礎建設，員工從技能型轉變為知識型等。目前，梅鋼通過生產設備的自動化、集成化改造代替人工操作，如推進無人行車、自動行車、機組入口段及庫區無人化等。

沙鋼在2013年~2015年已經在轉爐、電爐上使用了約8套機械手進行自動噴號和自動測溫取樣，并計劃在2016年~2020年采用1000臺套~1500臺套機器人用于機器加工焊接、精密鑄造、鋅鍋撈渣、冷軋卷貼標、自動測溫取樣、鋼卷表面判定、廢邊絲自動抓取、存儲功能自動定位等項目。沙鋼智能化工程將要對燒結、焦化、煉鋼、軋鋼及其輔助車間進行技術改造，上述崗位用機器人替代，實現無人值守。

此外，中冶賽迪開發的全自動、無人化行車系統（CICS)已應用于寶武集團八鋼熱卷鋼卷庫，還可用于熱軋、冷軋等倉儲及碼頭物流系統；鞍鋼煉鐵總廠自動化作業區自主創建的PLC（可編程邏輯控制器）實驗室，對解決PLC疑難問題、開展PLC攻關及自動化系統培訓起到重要作用。

以數字化為基礎推動大數據遠程監控

已經順利投產的河鋼宣鋼1號轉爐智能煉鋼項目，在沒有轉爐副槍和爐氣定碳動態檢測裝置的條件下，在高精準計算、高仿真性能、高智能控制下，使冶煉過程直觀可視。與此同時，河鋼邯鋼邯寶鋼鐵230毫米×2150毫米連鑄機大倒角結晶器在線熱調寬技術，是中國重型機械研究院在連鑄數字化、網絡化和智能化等方面研發創新的成果；河鋼唐鋼3條熱軋板卷生產線（1700、1810和1580生產線）將關注點由過去的單體設備自動化控制功能的優化轉為全工序整個流程控制功能的優化，達到實時監控生產工藝參數的目的；華菱湘鋼選定1條摩根高線軋機和1條寬厚板軋機作為技改試點，從坯料準備、裝爐到加熱爐控制、軋制過程、軋制精整，再到成品庫管理，全部實現數控化，將滿足客戶需求的生產模式從大批量生產過渡到小批量定制化生產，預計到2018年做成示范智能化生產線和智能化車間。

在大數據的應用方面，邢鋼煉鐵廠為了解決難以準確測算燒結混合料成分這一難題，利用大數據統計方法，對每垛入垛物料的種類、數量、成分進行詳細的基礎數據統計，建立數學模型，從而推導出燒結礦的成分，保證了高爐入爐料的穩定。

在產品檢測方面，河鋼石鋼開發了9套無損檢測系統，用于軋鋼廠小棒精整線、探傷線、大棒精整1號線和3號線等，在國內同行中處于領先地位，探傷結果的置信度很高。

在節能環保方面，沙鋼能源環保管理系統對全公司蒸汽鍋爐和發電效率進行集中監控，利用大數據統計數據4800多個、可控畫面300余張，生成各類單耗報表450余張；通過對這個系統進行3次升級改造，開發了轉爐煤氣回收跟蹤、主輔機電耗跟蹤、分時段煤氣放散等多項跟蹤功能，使節能降耗工作取得良好效果。

在遠程監控方面，鞍鋼礦山信息化在物料管理方面，利用圖像識別技術、物聯網技術，對礦物承載工具進行實時遠程監控，推行礦山“無人化”操作整體解決方案，不僅是安全生產的要求，也是提高勞動生產率、降低成本的必然選擇；寶鋼在第十六屆中國國際冶金展會上展示了如何通過APP（手機應用軟件）控制機器臂，也體現了遠程思維。

從全廠數字化建設來看，太鋼有包括三煉鋼廠在內的11個信息化項目和全廠的13個信息化擬建項目正在快速推進。目前，太鋼從廠級到基層工序，已經形成三級網絡體系，與ERP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”。該廠領導表示，所謂“數字太鋼”，就是將太鋼的信息技術、管理技術和制造技術相結合，實現產品設計制造、生產管理控制、制造設備的數字化和集成化。

網絡化和數字化融為一體推進智能制造

數字化和網絡化是融為一體的。從鞍鋼礦業信息化發展之路可以看到，鞍鋼礦業建成了集管理網、控制網、MES（制造企業生產過程執行系統）網、視頻會議網、視頻監視網為一體的大型萬兆企業網絡，構建了以ERP為核心的信息化管理系統，從而實現了從基層數據采集、MES控制、ERP管理、BI分析的信息聯動。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化系統（整體RTP），已使主線生產單元和生產經營管理部門實現了生產、業務和財務的信息集成，形成了覆蓋全公司的日成本管理工作網絡。

在數字化和網絡化應用的細分領域，河鋼唐鋼1580生產線的質量管理系統能夠同步顯示產品質量的檢測數據和工藝參數，讓產品質量管理精確到熱軋鋼帶長度以“米”為單位進行匹配。

要使500米~600米以上的鋼卷全部滿足用戶需求，必須運用信息自動化系統對生產過程的數百個參數進行掌控，實現產品全過程質量跟蹤與管理，提高產品質量的可靠性與穩定性。對此，華菱湘鋼體會頗深。他們認為，與離散式生產不同，鋼鐵產品就是連續性生產，最需要解決的是物料跟蹤，從鐵水變成鋼水、鋼坯、鋼材，必須隨時掌控它在制造過程中的流向，掌控它的物理信息發生了什么變化，才能保證產品質量的穩定性。再擴大視野，他們還把營銷系統吸納進來，實現價值流。隨著物流走，然后他們把研發系統吸納進來，實現產品創新。

【觀察】

鋼鐵業推進智能制造應分兩步走

2016年以來，我國鋼鐵企業在實施智能化過程中在自動化、數字化、網絡化方面取得了重要進展和豐碩成果，說明鋼鐵行業在智能制造“十三五”開局良好，方向正確。那么，今后鋼鐵企業如何進一步推進智能制造呢？《鋼鐵工業調整升級規劃（2016年~2020年）》和《中國智能制造“十三五”規劃》對發展智能制造的闡述具有強烈的前瞻性，為推動鋼鐵行業的制造系統調整升級指明了方向；《鋼鐵工業調整升級規劃（2016年~2020年）》提出了鋼鐵行業智能制造的方向和模式。筆者認為，當前，鋼鐵行業和企業的問題在于如何深刻理解智能制造的內涵和如何分階段推進智能制造。

國內外關于智能制造的認識、分析和判斷存在爭議，專家、學者各有自己的看法，鋼鐵企業各有自己的做法。

1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。20年后，英國倫敦的谷歌DeepMind公司開發了“AIphaGo”計算機圍棋軟件，于2016年3月份擊敗世界圍棋頂尖高手韓國的圍棋世界冠軍李世石，將人工智能推向了一個新階段：人工智能能夠深度學習，具有“神經網絡”，有推理和決策能力。

中科院自動化所研究員王飛躍認為，“AIphaGo”電腦軟件同“深藍”超級計算機是兩回事，“深藍”超級計算機同人工智能沒有關系，靠的是硬件的計算力，每秒鐘能處理500GB以上的數據，而“AIphaGo”還加入了對局勢的評判，加入了價值網絡。上次是自動化勝人，這次是智能化勝人。“AIphaGo”電腦軟件在原理上具有通用性，可應用于制造流程即智能制造。

中國工程院院士王國棟對智能化的觀點是：“從感覺到記憶再到思維這一過程稱為‘智慧’，智慧的結果將產生行為和語言的‘能力’，將兩者合并稱為‘智能’。”他認為，智能系統應當有下列4種能力：感知能力、記憶和思維能力、學習和自適應能力、行為決策能力。

中國工程院院士殷瑞鈺對智能工廠的認識可以這樣概括：鋼鐵行業屬于流程制造行業，鋼廠的智能制造是一個典型的信息物理系統，要將物聯網、大數據、云計算等信息系統與鋼鐵制造深度融合，實現信息深度自感知、智能化自決策、精準控制自執行3種功能，提升全流程運行過程的智能化控制、管理和服務水平，這要經歷一個探索、研發的過程。

寶武集團首席研究員郭朝暉對鋼鐵行業實現智能制造的思考是：將信息通信技術（ICT）與工業深度融合，實現以網絡化、數字化為基礎的智能制造。在鋼鐵行業，數字化是全行業實現智能化并最終走向工業4.0時代的關鍵所在。如果從技術層面總結智能制造的共性，就是深入地采用數字化和網絡化手段。

筆者認為，國內兩位院士和寶武集團專家關于智能制造的見解很深刻，兩位院士關于智能制造的“4種能力”“3種功能”的理解與人工智能的深度學習和推理決策能力一脈相通，可作為中國鋼鐵企業實行智能制造的終極目標。但這一理念在當前的實現難度很大，國內外多數鋼企難以達到這個要求。例如，浦項將智能工廠的終極目標只是確定為高度自動化水平的無人值守。

有關專家提出，鋼鐵行業的智能制造要著力解決的問題是，我國尚未建立鋼鐵生產過程的一體化控制，未形成各層次的協調優化，鋼材產品的質量穩定性、可靠性和適用性不高，產品的外形尺寸精度和組織性能的控制尚待提高，在大規模、連續化生產的條件下，產品個性化、定制化亟待加強。與此同時，冶金裝備的狀態診斷、預測與智能化自愈控制亟待實現，物流、能源的智能控制與優化協同也亟待建立。

在筆者看來，寶武集團專家提出的觀點可作為鋼鐵企業智能制造在啟動階段的目標，或者說是操作的切入點，即智能制造的基礎是提高自動化水平，著力點是廣泛深入地普及數字化和網絡化，這是我國多數鋼鐵企業能夠做到并正在努力做的。而工信部的有關領導也提出要重點做好3個方面的工作：一是加快發展制造過程的智能化，二是加快生產服務的智能化，三是加快生產網絡和生產新模式的發展。新模式主要有4種：一是培養流程型的智能制造，二是網絡協同制造，三是大規模個性化定制，四是遠程思維。以上這些實施細則為鋼鐵企業開展智能制造在啟動階段明確了規定動作。

據此，筆者認為，我國鋼鐵企業智能制造可分為兩個目標，即現階段目標和終極目標。其中，現階段目標是自動化、數字化和網絡化，終極目標是實現流程制造過程的3種功能，即信息深度自感知、智能化自決策、精準控制自執行。我們鋼鐵行業當前要關注國內外人工智能的發展趨勢，在智能制造的進程中，加快啟動階段的步伐，也要在有條件、有能力的大型企業盡可能探索研發“智能化自決策”功能電腦軟件，如同AIphaGo圍棋軟件那樣，引入類似于人類腦神經網絡的功能，以縮短達到終極目標的時間并做出示范。

同時也要看到，鋼鐵行業的冶金、軋鋼原理和生產技術比較復雜，開發“有自決策功能”的電腦軟件不是短期間內能夠奏效的。正如互聯網實驗室創始人方興東所說：“圍棋‘人機大戰’雖炙手可熱，卻始終與我們的用戶距離甚遠。”這緣于人類對自己的神經網絡的研究還處在探索階段。當前，中美兩國都在加強腦科學研究，我國盛大創始人陳天橋近日宣布成立10億美元基金支持腦科學研究，首批將向美國加州理工學院捐款1億美元，用于大腦基礎生物學研究，而美國慈善家麥戈文夫婦捐款給北京大學、清華大學、北京師范大學成立了腦科學研究所。據介紹，我國腦科學研究的水平已經與美國接近。著名美國華裔科學家丁肇中于2016年12月20日在上海表示，復旦大學在腦科學研究方面已經取得重大的進展。