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公司新闻

如何衡量钢铁企业智能化水平?

作者:fyhua 时间:2019-09-02 17:07

很多人都在讨论一个问题:如何衡量钢铁企业的智能化水平。今年6月份,在安徽省马鞍山市召开的钢铁行业能源中心建设、运行与升级研讨会上,中国金属学会原常务副理事长王天义提出了一个观点:与机器人数量这一指标相比,能源利用效率更能反映钢铁企业的智能化水平。

 

为什么把能源管理智能化作为切入点? 对于盲目提升自动化水平的企业来说,王天义的观点给他们提了个醒。但也有人认为:能源管理应该服从于生产的需要。与生产组织的顺畅相比,能源利用效率是第二位的。为什么要突出能源利用效率呢?

能源管理服从于生产需要是对的。但能源利用效率不仅重要,而且动态性更强、管理难度更大。如果能把能源利用效率提高到极致,生产管理水平不可能不好。

中国工程院院士殷瑞钰很久之前就指出:钢铁行业最重要的发展方向是智能化和绿色化。事实上,智能化是保障绿色化的重要手段,而绿色化是促进智能化的重要牵引力。从原理上讲,智能化强调快速响应,而能源管理恰恰也强调实时优化、快速响应;智能化强调跨部门、跨地域的全局优化,而能源的生产与使用恰恰也涉及钢厂的每个车间、岗位和设备。这种实时性强、复杂且涉及空间面积大的问题,特别适合用智能化的手段去解决。

在此次会议中,人们对钢铁行业未来的发展目标达成了很多共识:能源效率提高的途径是从单体、单个作业区的节能发展到系统、全局性的节能,从事前计划发展到实时控制与预测,从以远程监控为主发展到日益智能化的自动控制。这些共识都体现了对智能化的需求。特别是还有很多人提出,能源管理的指导思想,应该从服务于生产,发展为实现与生产、设备、环保的协同优化。换句话说,能源管理的智能化可以作为钢铁企业全面智能化的切入点。

 

 能源管理智能化面临哪些困难? 与此同时,人们对困难也有相当一致的认识。如数据不完整、不准确、不一致,难以建立准确的模型;需求不清晰,各种KPI(关键绩效指标)矛盾和各种部门之间的矛盾;数据不连接,难以支撑跨工序的优化、能源与生产的协同;设备不具备远程操控能力等。

笔者注意到:在上述困难中,有些主要是投资问题,如增加测量点、升级设备等。只要资金到位,这些问题就很容易解决。但是,还有些问题并不是简单的投资问题。例如,企业各种KPI的矛盾,这是永远存在的。这些矛盾,不仅涉及部门利益,还会随着市场、政策、设备状态等因素动态变化。此外,在数据采集过程中也总会遇到各种各样的问题,数据的不一致性是永恒的难题。

在互联网的时代,人们希望把钢厂的生产、能源、设备、环境进行全局优化。互联网通过信息传递,可以消除不确定性。换个角度,却是“把不确定性转化为复杂性”,这导致问题本身变得空前复杂。

我们设想一下,如果动态优化涉及全厂,异常变化因素就会时刻存在——今天这个设备出现故障,明天那个生产厂存在问题,后天原料和能源价格又发生了变化。这样,今天的KPI可能就不适用于明天。如果用“头痛医头,脚痛医脚”的办法解决这些问题,很可能是“按下葫芦浮起瓢”。要解决这些问题,必须得有新的思路。

殷瑞钰认为,要解决复杂问题,就要把复杂问题简单化、模糊问题清晰化。解决上述问题的本质,就是要应对变化。这些变化,可能是市场变化引发的,也可能是现场变化引发的,进而引发KPI的变化,并最终引发决策结果的变化。

过去开发系统时,企业对上述变化重视不够,而在智能时代则必须考虑并应对这些变化。在笔者看来,钢铁企业传统的计算机系统已经无法解决这些问题。例如,许多企业车间的操作台上,时常出现大批的“联络单”,要求工人进行某些特殊操作。从某种意义上说,这些“联络单”的存在,就是计算机系统灵活度不够、无法将知识有效沉淀到计算机系统的表现。在智能化的时代,解决这样的问题就要提高计算机系统的灵活性。

 

 如何提高系统灵活性? 在解决这一问题时,人们往往忽略掉两个关键点。

一是企业不能寄希望于开发出一套非常完善的系统,一劳永逸地解决现场问题。在现实中,这是不可能做到的,因为智能化的过程非一日之功。正确的思路是通过PDCA(计划、执行、检查、处理)持续改进,逐渐提升智能化水平。

为此,我们还需要打造新的软件工具来支持这种改变,而不是指望使用前一代的工具来解决未来的问题。这就好比喷气式飞机解决不了登月的问题。如果没有新的工具,人们的期望和设想就没有办法落地。工业云、工业互联网平台、大数据等ICT(信息通信技术)就是打造新型工具的基础材料。

二是要推进全局优化,必须消除信息孤岛。工业互联网平台就起到了这样的作用。但是,人们需要的是永久地消除孤岛,而不是让新建的系统成为未来的孤岛。

任何一个计算机系统都是可以改进的。而我们强调的灵活性,本质上是指能够实现低成本、高效率、低风险的改进。例如,工业云就有极大的优势,但仅有云技术是不够的。重用数据和知识才是提高灵活性的关键。重用就是对过去工作的“继承”;尽量多的“继承”才是迅速“发展”的捷径,才能提高灵活性。通过重用能够降低数据采集的成本、风险,提高模型开发的效率和质量,减少人工