钢铁智能制造论坛最新顶尖专家“把脉”钢铁智能制造|智能制造|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

顶尖专家“把脉”钢铁智能制造

河北新闻网讯（记者贡宪云）6月26日至27日，第二届钢铁工业智能制造发展论坛在石家庄召开，钢铁行业的相关专家、学者、企业精英共计300余人相聚一堂，共同探讨新形势下钢铁工业“智能+”的实现路径，提升钢铁工业智能化、数字化水平。

本次论坛由中国钢铁工业协会、中国钢研科技集团、河钢集团主办，以“互联网、融合、变革”为主题。不同于以往论坛单一讲座模式，本次论坛采用图文直播、主题对话等方式，展示了当前全球智能制造发展趋势和产业环境、新兴技术在钢铁行业的应用与实践，帮助钢企理清智能制造发展思路，带动钢铁行业智能制造产业健康有序发展。

在钢铁领域长期开展工程技术和理论研究的中国工程院院士殷瑞钰表示，智能化是钢铁行业的重要发展方向之一。钢企智能化，不是指单体装置的自动化加通信技术，而是指涵盖整个流程的智能制造，应该实时地控制、协调整个企业活动，实现物质流网络、能量流网络和信息流网络之间的协同运行。

中国钢研科技集团有限公司党委常委张剑武认为，钢铁工业是大型复杂流程工业，具有大量的数据、丰富的场景和广泛的链接。目前，我省很多科研单位正围绕钢铁工业智能制造进行积极研究、探索和实践。他认为，钢铁工业智能制造要以端对端数据流为基础，以网络互联为支撑，以新一代信息技术与制造业的深度融合为过程，实现以整个系统的自感知、自决策、自执行和自适应为特征的智能化。

省工信厅相关负责人表示，河北省是制造业大省，在电子信息产业的发展上还较为薄弱，但借力制造业基础、京津冀协同发展等巨大优势，我省数字经济产业必将迎来快速的发展期。

与会专家表示，以河钢为代表的河北钢企应该抓住机遇，以新材料、新工艺、新装备为重点，完成智能机器（仪器）、工厂内智能生产，工厂与企业间的智能协作、智能产品及服务四个层次的提升，努力成为新一轮数字化战略转型的生力军。

「智能制造·专家论坛」孙彦广：关于钢铁制造流程智能化的认识

关于钢铁制造流程智能化的认识

中国钢研科技集团冶金自动化研究设计院孙彦广

钢铁业制造流程智能化是基于信息物理深度融合，通过横向工序贯通、纵向管控协同，实现全流程动态有序、协同连续运行和多目标整体优化。近年来，我们在殷瑞钰院士冶金流程学指导下，开展了跨工序动态调度、能源生产协同优化、全流程质量管控等钢铁制造流程智能化技术的研究和应用工作，在提高生产效率、降低能源成本、稳定产品质量等方面为企业带来了效益。结合我们的学习和实践，谈谈对钢铁制造流程智能化的初步认识。

1.钢铁业制造流程智能化的意义

我国钢铁业进入高质量发展新阶段，提出了规模化定制、提升产品品质、节能减排降碳等需求，跨工序全流程视角的智能化十分必要。

（1）钢铁生产由高温状态紧密关联的炼铁、炼钢、轧钢多工序组成，目前流程连续化程度不高，规模化定制生产模式实施难度大，需要制造流程智能化，实现一体化计划调度，跨工序动态协同，全流程有序运行。

（2）钢铁生产、能源耦合紧密，二次能源占比高，节能降碳压力大，需要制造流程智能优化，实现物质流、能量流协同，能量实时平衡、高效转化。

（3）钢材生产相变—形变复杂，成分—结构—性能强关联，上道工序质量影响下道产品质量，需要制造流程智能化，实现各工序质量一贯制管控，全流程质量追溯优化，提高产品实物质量。

2. 实施钢铁制造流程智能化的体会

（1）重视钢铁制造物理流程的优化。物质流网络优化、能量流网络优化是流程智能集成优化的基础。物质流网络优化包括工序之间界面优化和全流程物流网络优化等，能量流网络优化包括余热余能高效转化路径、能源管网缓冲能力优化、减少能流网络损耗等。在钢铁制造物理流程优化基础上开展智能化可取得事半功倍的效果。

（2）重视管控流程的梳理和闭环。智能化是全局优化，不仅关注单一业务水平提升，更要加强两个或两个以上的业务部门或功能活动之间的管理协同、集成与优化，实现销产转化、生产计划、动态调度和过程控制纵向协同，质量PDCA全面管理，能源生产、使用、转化、缓冲闭环优化。

（3）重视机理知识、调控规则的数字化应用。机理知识的理解和应用可以透过看视随机变化的数据表象，领会、挖掘钢铁流程内在的因果关联和机理特征，提高预测模型的精度和自适应性；调控规则的理解和应用，有助于确定逻辑一致性的多目标优化协同变量，可大大缩小决策控制问题的优化求解空间，得到有明确物理指导意义的决策控制指令。

（4）重视人机融合、迭代优化。流程集成优化充满了复杂性、不确定性，不是一两个智能化优化算法能够解决。智能化不是取代人，而是突出了人的中心地位，人类智慧的潜能将得以极大释放。通过将人的作用或认知模型引入到系统中，人和机器之间能够相互理解，形成“人在回路”的混合增强智能，人机深度融合将使人的智慧与机器的智能相互启发性地增长，迭代优化。

（5）重视信息技术的正确认识和合理选择。工业互联、大数据和人工智能技术等信息技术的快速发展，为智能化提供了各种信息处理手段，但这些技术不是万能的，人工智能自身60年风风雨雨的发展历程说明了这一点。我赞同宝武集团杜斌首席的“机理>小数据>大数据”的观点，需要理性认识其局限和优势，针对不同业务的感知、认知、决策和控制不同环节，合理选择或组合，服务于解决不同应用场景的难点技术问题。

（6）重视流程智能化KPI导向和效益实现。实施流程智能化，需要确定针对不同的应用场景，制定合理的KPI指标，比如计划调度的流程连续化程度、质量管控的过程控制能力、能源优化的供需平衡度等，依此为导向，确定跨工序协同的决策控制变量，提出针对性的智能化方案，有助于提升企业精益管控能力，取得实实在在的效益。

目前，钢铁制造流程智能化的研究，国内与国外处于同一起跑线上，在国际上也没有成功的案例可循，以上观点不一定正确，欢迎大家批评指正。我们希望在智能化技术层面，通过行业跨专业深度融合和联合持续攻关，形成具有中国特色的钢铁制造流程智能化技术，留下中国人的技术痕迹。