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信息物理系統是實現鋼鐵工業智能化的關鍵技術
  • 點擊數:1663     發布時間:2018-10-16 13:38:00
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目前鋼鐵工業面臨前所未有的嚴峻挑戰。資源、能源消耗大、環境污染嚴重;過程與產品穩定性不高、一致性差,生產效率低;產品同質化嚴重,產品結構不合理,高端產品自主生產能力不足;供給側為需求側服務不足等問題嚴峻。因此,構建鋼鐵行業的以市場為導向的綠色技術創新體系,減少鋼鐵生產工藝流程的資源和能源消耗,減少污染和排放,推動行業鋼鐵轉型發展,實現 “工藝綠色化、裝備智能化、產品高質化、供給服務化”,意義重大。

我國鋼鐵工業現在迫切需要攻克四座高峰,實現“四化”:第一是鋼鐵生產資源、能源消耗大,污染排放嚴重,迫切需要實現“工藝綠色化”;第二是生產裝備的穩定性、均勻性、一致性差,生產效率低,“裝備智能化”的任務迫在眉睫;第三是產品質量不夠高,產品結構失衡,“產品優質化”需求強烈;第四是供給側為需求側服務不足,急需加強供給側結構性改革,與用戶融合發展,為用戶提供整體解決方案,實現“供給服務化”。

在此,僅就鋼鐵的智能制造與大家探討。

自1784年第一次工業革命至今,人類已經經歷了3次工業革命,即以機械化為核心的第一次工業革命,以電氣化為核心的第二次工業革命,以自動化、數字化為核心的第三次工業革命。目前處于第四次工業革命階段,其核心是智能化,目標是建立智能化、數字化工廠,實現智能制造。

鋼鐵行業是智能化需求最強的行業,也是離智能化最近的行業。為解決我國鋼鐵行業產品結構失衡、高端產品供給能力不足、產品外形尺寸精度低以及組織性能控制穩定性差等問題,需要實行生產、物流等的智能控制與優化協同,著力開發與應用智能化技術,實現信息深度感知、智慧優化決策、精準協調控制、自主學習提升。信息物理系統(CPS)是實現智能化的關鍵技術。

目前,我國大多數鋼鐵企業已經實現了機械化、自動化與數字化,基本達到了工業2.0的水平。經過努力,相當一部分鋼廠將基本達到工業3.0+的水平。但是,鋼鐵工業屬于大型復雜流程工業,我國尚未形成全流程一體化的智能化控制與全局的協調優化。

未來應以第四次工業革命的核心技術CPS為目標,對鋼鐵行業現有的自動化系統進行改造,拓展網絡功能,強化計算能力和感知能力,建成可靠的、實時的、安全的、協作的智能化鋼鐵生產信息物理系統,實現鋼鐵行業的智能化發展。

我們要綜合利用現代通信與信息技術、計算機網絡技術、智能控制技術、行業技術,建立信息物理系統,使我們的控制系統具有感知、記憶、思維、學習和自適應能力以及行為決策能力。在這個系統中,鋼鐵工業將利用物聯網、大數據、云計算等最新信息技術提供的環境和手段,建立起一體化的管控平臺。它與全鏈條生產線互聯互通,構成兩層式的系統架構,對鋼鐵生產過程全流程實現扁平化、一體化、一竿子插到底的智能管控,實現信息采集、處理、監控和一體化生產調度管理的智能、協調,做到“信息的深度感知、網絡的互聯互通、精準協調控制、優化智慧決策、自主學習提升”。只有這樣,鋼鐵工業這個典型的流程工業,才會克服過去的孤島式、單工序的“單打獨奏”的解決問題方式,充分利用一體化的智能制造來解決穩定性、均勻性、一致性等方面的問題,提供全流程、一體化的解決方案,做到鋼鐵生產全過程的一體化控制、鋼鐵生產各層次的協調優化、大規模定制下產品個性化與定制化以及裝備、物流、能源的智能控制與協同優化等,大幅提高生產效率,提升企業的勞動生產率。

應當特別注意的是,鋼鐵工業是典型的流程工業,作為全流程主體的高爐、轉爐、精煉爐、鋼包、連鑄坯、熱軋軋件、冷軋軋件等均為“黑箱”,即我們無法獲取各個反應器或者軋件內部的信息。即使建立起大數據管控平臺,仍然無法精準把握“黑箱”內的物理與化學變化。當前,欲實現鋼鐵工業的智能制造,必須利用可以采集到的大量相關信息,基于新型的數字感知技術,“逼真”地描繪出“黑箱”中的變化,建立物理世界的“虛擬映像”或“數字孿生”,并進而進行智能決策和控制。這是智能控制的核心環節,是鋼鐵智能制造的特點和難點,是我們在實現智能制造過程中必須攻克的制高點。

在目前由實體(物理)向數字(虛擬)的轉變與發展中,如何利用大數據、互聯網、云計算、人工智能等信息技術,對生產中物理系統內部不可測的物理參數進行數字感知,是材料人長期以來的夢想,也是材料科學與技術發展面臨的重大問題。數字感知為我們提供了非常理想的解決方案。數字感知將虛擬現實(VR)和增強現實(AR)及人工智能(AI)結合,攻克以往無法逾越的“黑箱”障礙,從而建立起CPS的核心部分,即與現實系統成鏡面映射并即時互動的虛擬系統。在這個具有足夠精度的虛擬系統上,再加上精準、協調的智能控制,則鋼鐵生產過程的智能設計與實時精準控制將成為可能。

鋼鐵行業智能制造可以實現如下目標:建立跨系統、跨工序、跨領域的鋼鐵工藝質量大數據平臺,實現數據自動流動;材料組織、性能、表面等關鍵工藝質量參數的精準預報與在線狀態感知;工藝、設備和質量的關系分析,質量在線綜合評判與異常原因追溯;工藝參數和制備工序流程的優化,質量參數精準控制與多工序協調匹配;基于工藝裝備狀態的多工序動態排程,產供銷全流程協同的智能決策。更重要的是,智能制造還能面向用戶進行多規格、小批量、定制化生產,使上下游實現高質量的協同發展,提高全產業鏈效益。正如習近平總書記在2018年兩院院士大會講話中指出:“要以智能制造為主攻方向推動產業技術變革和優化升級,推動制造業產業模式和企業形態根本性轉變,以‘鼎新’帶動‘革故’,以增量帶動存量,促進我國產業邁向全球價值鏈中高端。”

(作者系中國工程院院士、河鋼東大產業技術研究院院長。本報記者高長安根據作者在河鋼集團和東北大學舉辦的第二屆河鋼東大學術國際年會上所作報告整理。)

摘自《中國科學報》

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