近年来,通过向地方中小企业和大学院校推广相关的技术诀窍,浦项钢铁公司不断推进智能工厂建设,不断提升钢铁工业竞争力。
2017年,浦项钢铁与地方中小企业和科研院校建立合作关系,共同开发名为“人工智能高炉”的智能工厂技术,并与科研院校共同创建了人工智能算法。基于前期工作,浦项采用深度学习人工智能技术,成功实现了高炉操作的自动控制。
参与智能工厂建设的中小企业主要对工序运行所需的各种数据进行收集,通过开展课题项目,提升企业的创新实力;地方大学以生产数据为基础,创建了工序自动控制的算法,并在生产现场进行实际应用,由此构建了良性循环体系,并产生了可观的协同效应。
其中,浦项地方企业PIBEX 公司参与的课题是将焦炭品质图像进行高清摄像,并采用深度学习技术进行数据化处理;软件开发企业ECMiner公司将高炉内的燃烧状态及冷却壁粘附物图像进行数据化处理;Vision ST公司借助智能传感器测定铁水温度,并对铁水状态进行数据化处理。
蔚山科学技术院的崔载植教授团队,同时也是浦项钢铁公司的人工智能专业顾问,利用深度学习算法对实时数据进行处理,开发出可以预测高炉操作的数字化模型,今后还将继续在大型高炉上进行应用试验,从而进一步验证该深度学习模型的适用性。与此同时,为培养智能工厂研发人才,强化技术信息交流,浦项工科大学和韩东国际大学也开展了深入合作。
过去单凭操作人员的经验或者肉眼判别,操作准确度和安全性都存在一定局限性,通过与地方中小企业和科研院校合作,单纯的重复性业务通过人工智能已经实现了自主控制,从而让操作人员更为关注研发创新。截至目前,产学研合作的效果在生产现场已经充分体现,浦项钢铁厂的铁水产量和质量均明显提升。
智能工厂作为未来工业的核心根基,可以同步带动企业和高等院校的创新。为全面提升韩国钢铁工业的整体实力,浦项还将协同双方共同开展研发。另一方面,在地方中小企业的智能化和风险投资方面,浦项也采取了必要的帮扶措施。从2019年起,浦项计划今后五年间出资200亿韩元,为1000余家中小企业的智能化改造提供必要的支持。 (文德)