钢企“最强大脑”是怎样炼成的

钢企“最强大脑”是怎样炼成的

牢记嘱托 感恩奋进·奋力谱写中国式现代化建设河北篇章

钢企“最强大脑”是怎样炼成的

如今,新一轮人工智能浪潮席卷全球,改变了越来越多行业的生态。

河北是钢铁大省,钢铁产业转型升级任务艰巨。当AI大模型遇上钢铁,深度嵌入焦化、烧结、炼铁、炼钢、轧制等环节,为钢铁生产降本增效和产品性能升级提供了技术支撑,助力钢企数字化转型迈向新阶段。

钢企“最强大脑”是怎样炼成的?记者深入河钢集团唐钢公司、普阳钢铁等企业进行了采访,解锁钢铁“智变”的奥秘。

整理/河北日报记者 解楚楚 制图/展茂光

■ 排产大模型,让汽车板订单和生产无缝衔接

一边是炼钢现场,火红的钢水在炉内翻滚涌动,经过精炼、连铸等一道道工序,百炼成钢。

一边是指挥中心,墙上十几米宽的蓝色大屏幕上,实时显示各类关键节点数据,一屏统览。

在河钢集团唐钢公司生产调度指挥中心,唐钢公司生产制造部计划中心副主任齐兆轩坐在电脑屏幕前,打开全流程一体化生产计划排程系统,给各生产工序下发自动编制的生产计划。

这个全流程一体化生产计划排程系统,是唐钢公司自主研发的排产大模型,对汽车板材和其他品种钢材的全流程进行实时监控、精准预测和科学统筹。

过去,一个热轧钢卷的订单,从接单到交付需要18天。生产计划排程系统投用后,订单交付整个流程只要13天,周期缩短了近30%。

“有了排产大模型,汽车板订单和生产无缝衔接。”唐钢公司信息自动化部部长助理孙雪娇说。

近日,河钢集团唐钢公司生产调度指挥中心,工作人员在监控生产情况。河北日报记者 赵杰摄

2015年,唐钢公司从国外引进一款生产计划排程系统,功能比较单一,只能汇总各类生产信息数据。

孙雪娇回忆,那时候,每天订单多、生产量大,编制生产计划是繁琐工作。计划员每天要复盘上一天生产计划执行情况,根据目前已执行的计划进度,后续对物料、原辅料的需求,生产中设备及现场状态安排下一步的生产计划。

这样仅靠经验编制的生产计划,很难避免等待用料时间过长、轧制环节超时等问题,造成钢材生产周期延长甚至交付延期,给企业带来了巨大损失。

能不能利用数字技术实现智能排产?

说做就做。孙雪娇带着团队和生产人员一起合作,经过一次次试验攻关,开发出了全流程一体化生产计划排程系统。2022年12月,该系统在唐钢公司落地运行。

他们把多年积累的生产经验、超过13万个知识点3800多万字的冶金规范知识库,以及流程仿真、计划调度专业模型,都融入这个排产大模型中。排产大模型能深度分析企业历史营销数据、客户数据,从而精准预测市场需求,帮助企业制订更为合理的经营计划,优化产品结构,降低运营成本。

随着下游市场变化,钢铁企业从大宗生产向多品种、小批量转变,这为排产大模型应用带来了更广阔的空间。

“数字大模型最擅长的,就是通过大数据和智能算法解决系统性问题。”孙雪娇说,遇到紧急重大订单,排产大模型可以通过实时监控与动态调整,让制造、技术、市场部门联合作战,迅速完成决策和排产,确保高质量交付。

据测算,排产大模型投用以来,唐钢公司原料库存周转时间从10天缩短到了5天,热轧产品制造周期缩短了5天,冷轧产品制造周期缩短了2天,对重点客户订单准时交付率达到100%。

今年年初,工业和信息化部公布我国首批卓越级智能工厂名单,唐钢公司“新一代冶金流程钢铁智能工厂”入选。

数字化转型提速,带动了企业产品结构优化升级。如今,高碳钢、电池壳钢、O5宽幅汽车面板、高强度汽车钢等已成为唐钢公司的拳头产品。

■ 配煤大模型,不到10分钟下发一套配煤方案

配煤是炼钢的原料准备环节,属于炼焦生产中的核心工序。

为炼焦生产下发一套配煤方案需要多久?对于新兴铸管旗下的河北新兴能源科技股份有限公司来说,用时不到10分钟。

近日,新兴铸管武安本级智能管控中心,工作人员正在进行数据分析。河北日报记者 田 明摄

时间这么短,并不意味着配煤简单。正好相反,配煤是涉及多维度参数调控的复杂工艺。

“配煤大模型的出现,把复杂的事情变简单了。”河北新兴能源科技股份有限公司配煤师巩玉岭向记者演示了具体配煤过程。收到焦炭生产指令后,他登录配煤模型系统,将焦炭质量参数输进去,系统自动推算出10条配煤方案。他优中选优,挑出一条最好的配煤方案,下发给炼焦生产部门,整个过程不到10分钟。

煤炭分为焦煤、肥煤、气煤、瘦煤4个品种,每种煤炭灰分、硫分、水分、发热量不同。使用不同种类和不同厂商的煤的配比,直接影响焦炭的质量和成本。

过去的配煤,靠的是“老把式”的丰富经验。

巩玉岭干配煤20多年。他记得,过去每天上班时,他从化验室里找来各种煤炭的指标数据,结合公司对焦炭生产的新要求和生产成本,通过大量的计算试验,挑出较好的煤种配比方案。

那时,他标配的“老伙计”包括笔、本子、计算器。每完成一次配煤,他的本子上就会多几页密密麻麻的公式和文字。

“人工计算配煤是有上限的。很有经验的配煤师,一次最多只能试验几十种配比方案,再多,时间和精力都不允许。”巩玉岭说,同时,人工计算配煤对炼焦结果只能做粗略估计,无法进行精细化计算,容易导致质量不稳定问题。

大数据、人工智能技术的兴起,给钢铁生产带来了革命性的改变。

2022年底,新兴铸管技术团队来到焦化产线,与生产人员一起探索开发配煤模型系统。

他们废寝忘食,对炼焦生产中的海量数据进行收集和整理,反复尝试各种算法,将人工计算的配煤方案转化为一串串代码。

最初,配煤大模型同现有生产系统匹配效果不理想。他们没有气馁,迅速调整思路,一次次重来,到2023年3月,配煤模型系统终于成功上线。

该系统输入焦炭质量参数后,几分钟内就能完成数亿次的组合配比计算,从中优选出10个配比方案,供配煤师选择。

值得一提的是,配煤大模型还有成长性——定期“喂”入历史配比的数据进行训练,配煤准确率越来越高。

投入运行2年多来,配煤大模型的配煤方案准确率趋近100%,生产每吨焦炭成本降低9.4元,年创效近1900万元。

一炮打响后,新兴铸管相继开发了挂钩对准模型、篦条检测模型等专业模型,用于烧结、球团生产工序,以大模型技术助力企业数字化转型迈上新台阶。

目前,新兴铸管武安本级已建成49个垂直大模型应用场景,并将其广泛应用于生产制造、质量控制、设备维护、能源管理等环节,实现人工智能赋能全链条降本增效。

近日,河钢集团唐钢公司生产调度指挥中心,生产制造部工作人员正在查看APS(生产计划排程)系统运行情况。 河北日报记者 赵杰摄

■ 轧制大模型,每天粗轧轧钢量增加72块

在位于武安市的河北普阳钢铁有限公司中厚板厂,红彤彤的钢坯在辊道上穿梭,经过多重轧制,最终变成一块块厚度8毫米以上的中厚板。

中厚板主要应用于机械、容器、炉壳、汽车结构件等的制造,轧制作业线长,工艺复杂,质量要求高。

河北普阳钢铁有限公司生产制造部副部长牛现利告诉记者,自从有了中厚板轧机智能控制大模型,用智能算法替代人工经验,如同给轧机生产线装上了智慧大脑,钢铁轧制更聪明了。

通过智能设备和智能工艺的大量应用,该公司中厚板轧制生产线的自动化程度越来越高。

然而,他们面前却有一个长期难以逾越的“拦路虎”——转钢工序依赖人工操作,存在角度误差大、效率波动大等痛点。这也是国内钢材轧制的普遍性难题。

转钢听起来简单,就是调整钢坯旋转角度,使钢坯在加工环节符合尺寸要求。这道工序为何难以自动化?

“这道工序连续性强,需要操作工长时间操纵轧机调整钢坯方向,自动转钢效率难以满足要求。同时,复杂环境下转钢过程钢坯角度很难进行自动化高效检测。”牛现利这样解释。

2023年底,东北大学专家团队来到这家企业进行技术交流。对于企业存在的问题,东北大学专家很感兴趣。而对方展示的轧制智能技术新成果,让牛现利眼前一亮。

经过商议,双方决定一起开发一款中厚板轧机智能控制大模型,解决转钢工序自动化难题。

“长期以来,我们就跟普阳钢铁保持了紧密的合作关系。”东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室副教授何纯玉说,对于这次新合作,他们信心十足,组织自动化、计算机等领域30多名专家共同参与技术攻关。

创新之路并非一帆风顺。

他们采用机器视觉技术识别钢坯运动方向及位置,从而进行自动化控制。然而,转钢速度始终存在偏低问题。

为解决问题,他们通过模型学习操作工转钢的控制过程,以转钢最小时间为约束条件进行一次次训练,不断缩短转钢时间。同时,优化轧制工艺,缩短轧制的钢坯间距。

“通过大量实践,实现转钢过程完全自动化,平均每次转钢时间提高了2秒以上。”何纯玉说。

此外,他们还在中厚板轧机智能控制大模型中嵌入轧件头部弯曲与各影响因素之间的大数据库,通过机器学习算法,实现对轧件的在线监控与智能化诊断,提高安全生产水平。

以粗轧工序为例,得益于轧制大模型的快速计算分析处理,企业轧钢工从2人减为1人,每天轧钢增加72块,产品合格率提升,还延长了设备使用寿命。

“数字化转型是钢铁企业打造新质生产力的重要渠道。”牛现利说,下一步,他们将拓展大模型应用领域,进一步提高生产效率和产品成材率。(河北日报记者 贡宪云)

■记者手记

树立数据思维,建好用好大模型

当前,各行各业掀起使用AI大模型的热潮。记者走访钢铁、化工等企业时发现,不少企业想要用AI大模型,却遇到了各种各样的难题。

一名参与企业大模型建设的高校教师告诉记者:“AI大模型需要长期投喂专业数据,才能慢慢产生场景化、定制化、个性化的竞争优势。然而,不是每个企业都等得起、耗得起。”

还有一些企业担心投资大、难度高,对AI大模型望而却步。

河钢集团唐钢公司、新兴铸管等企业的创新实践,给企业建好用好大模型带来了有益启示。

他们做法各异,AI大模型侧重方向也不同,有的侧重排产,有的侧重配煤,可是有一点是相同的——瞄准一个点,靶向发力,充分发挥数据要素的乘数效应。

这些侧重某道工序、某个环节的专业模型,投资不高,效果却好。专业模型先行先试成功了,再以点带面,发挥示范效应,带动企业数字化应用能力的整体提升。

这背后其实体现的是数据思维,是善用数据工具创新要素配置、重塑生产流程的能力。

过去,企业发展一直强调市场思维、技术思维、质量思维。在数字经济时代,企业家还要树立数据思维,把AI技术用起来,让新质生产力跑起来。

实施关键共性技术攻关、完善数据管理体系、培养专业数字化人才……聚焦AI大模型开发和应用,推动产学研用融通创新、上下游深度合作,河北制造企业将迎来更美好的明天。

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