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王国栋:信息物理系统是实现钢铁工业智能化的关键技术
信息来源:中国科学报      时间:2018-10-08 11:56:42


目前钢铁工业面临前所未有的严峻挑战。资源、能源消耗大、环境污染严重;过程与产品稳定性不高、一致性差,生产效率低;产品同质化严重,产品结构不合理,高端产品自主生产能力不足;供给侧为需求侧服务不足等问题严峻。因此,构建钢铁行业的以市场为导向的绿色技术创新体系,减少钢铁生产工艺流程的资源和能源消耗,减少污染和排放,推动行业钢铁转型发展,实现 “工艺绿色化、装备智能化、产品高质化、供给服务化”,意义重大。

我国钢铁工业现在迫切需要攻克四座高峰,实现“四化”:

第一是钢铁生产资源、能源消耗大,污染排放严重,迫切需要实现“工艺绿色化”;


第二是生产装备的稳定性、均匀性、一致性差,生产效率低,“装备智能化”的任务迫在眉睫;


第三是产品质量不够高,产品结构失衡,“产品优质化”需求强烈;


第四是供给侧为需求侧服务不足,急需加强供给侧结构性改革,与用户融合发展,为用户提供整体解决方案,实现“供给服务化”。


在此,仅就钢铁的智能制造与大家探讨。


自1784年第一次工业革命至今,人类已经经历了3次工业革命,即以机械化为核心的第一次工业革命,以电气化为核心的第二次工业革命,以自动化、数字化为核心的第三次工业革命。目前处于第四次工业革命阶段,其核心是智能化,目标是建立智能化、数字化工厂,实现智能制造。


钢铁行业是智能化需求最强的行业,也是离智能化最近的行业。为解决我国钢铁行业产品结构失衡、高端产品供给能力不足、产品外形尺寸精度低以及组织性能控制稳定性差等问题,需要实行生产、物流等的智能控制与优化协同,着力开发与应用智能化技术,实现信息深度感知、智慧优化决策、精准协调控制、自主学习提升。信息物理系统(CPS)是实现智能化的关键技术。


目前,我国大多数钢铁企业已经实现了机械化、自动化与数字化,基本达到了工业2.0的水平。经过努力,相当一部分钢厂将基本达到工业3.0 的水平。但是,钢铁工业属于大型复杂流程工业,我国尚未形成全流程一体化的智能化控制与全局的协调优化。


未来应以第四次工业革命的核心技术CPS为目标,对钢铁行业现有的自动化系统进行改造,拓展网络功能,强化计算能力和感知能力,建成可靠的、实时的、安全的、协作的智能化钢铁生产信息物理系统,实现钢铁行业的智能化发展。


我们要综合利用现代通信与信息技术、计算机网络技术、智能控制技术、行业技术,建立信息物理系统,使我们的控制系统具有感知、记忆、思维、学习和自适应能力以及行为决策能力。在这个系统中,钢铁工业将利用物联网、大数据、云计算等最新信息技术提供的环境和手段,建立起一体化的管控平台。它与全链条生产线互联互通,构成两层式的系统架构,对钢铁生产过程全流程实现扁平化、一体化、一竿子插到底的智能管控,实现信息采集、处理、监控和一体化生产调度管理的智能、协调,做到“信息的深度感知、网络的互联互通、精准协调控制、优化智慧决策、自主学习提升”。只有这样,钢铁工业这个典型的流程工业,才会克服过去的孤岛式、单工序的“单打独奏”的解决问题方式,充分利用一体化的智能制造来解决稳定性、均匀性、一致性等方面的问题,提供全流程、一体化的解决方案,做到钢铁生产全过程的一体化控制、钢铁生产各层次的协调优化、大规模定制下产品个性化与定制化以及装备、物流、能源的智能控制与协同优化等,大幅提高生产效率,提升企业的劳动生产率。


应当特别注意的是,钢铁工业是典型的流程工业,作为全流程主体的高炉、转炉、精炼炉、钢包、连铸坯、热轧轧件、冷轧轧件等均为“黑箱”,即我们无法获取各个反应器或者轧件内部的信息。即使建立起大数据管控平台,仍然无法精准把握“黑箱”内的物理与化学变化。当前,欲实现钢铁工业的智能制造,必须利用可以采集到的大量相关信息,基于新型的数字感知技术,“逼真”地描绘出“黑箱”中的变化,建立物理世界的“虚拟映像”或“数字孪生”,并进而进行智能决策和控制。这是智能控制的核心环节,是钢铁智能制造的特点和难点,是我们在实现智能制造过程中必须攻克的制高点。


在目前由实体(物理)向数字(虚拟)的转变与发展中,如何利用大数据、互联网、云计算、人工智能等信息技术,对生产中物理系统内部不可测的物理参数进行数字感知,是材料人长期以来的梦想,也是材料科学与技术发展面临的重大问题。数字感知为我们提供了非常理想的解决方案。数字感知将虚拟现实(VR)和增强现实(AR)及人工智能(AI)结合,攻克以往无法逾越的“黑箱”障碍,从而建立起CPS的核心部分,即与现实系统成镜面映射并即时互动的虚拟系统。在这个具有足够精度的虚拟系统上,再加上精准、协调的智能控制,则钢铁生产过程的智能设计与实时精准控制将成为可能。


钢铁行业智能制造可以实现如下目标:建立跨系统、跨工序、跨领域的钢铁工艺质量大数据平台,实现数据自动流动;材料组织、性能、表面等关键工艺质量参数的精准预报与在线状态感知;工艺、设备和质量的关系分析,质量在线综合评判与异常原因追溯;工艺参数和制备工序流程的优化,质量参数精准控制与多工序协调匹配;基于工艺装备状态的多工序动态排程,产供销全流程协同的智能决策。更重要的是,智能制造还能面向用户进行多规格、小批量、定制化生产,使上下游实现高质量的协同发展,提高全产业链效益。正如习近平在2018年两院院士大会讲话中指出:“要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级,推动制造业产业模式和企业形态根本性转变,以‘鼎新’带动‘革故’,以增量带动存量,促进我国产业迈向全球价值链中高端。”

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