2016年12月7日，《智能制造“十三五”發展規劃》正式發布，對我國制造業向智能化方向升級提出了明確要求。鋼鐵業作為國內最典型的制造業之一，在實現智能制造方面任重而道遠。作為一種全新的概念，我國鋼鐵企業既要趟出一條符合自身產業發展的特色之路，同時也要借鑒、吸收國外其他企業的方式方法，少走彎路，爭取實現“彎道超車”。

本文介紹的是韓國浦項打造智能化鋼廠的思路，即以改進產品質量、提高生產效率為目的，考慮如何將智能化應用于鋼廠各連續生產工序之間，使其達到協同、交互和改進的效果，并通過一些智能工廠的典型實例來說明智能制造如何優化鋼廠生產流程并提高效率。通過本文介紹，希望可以為國內鋼鐵企業提供一些借鑒或啟發。

通過傳統工業與ICT(信息、通信、技術)技術的融合，第四次工業革命已經給人類帶來了巨大的、前所未有的變化。物聯網(IoT)、大數據和人工智能(AI)的聯合推動加快了傳統工業結構轉型。

為了適應第四次工業革命帶來的種種變革，許多亞洲鋼鐵企業都在采取行之有效的手段以確保自身優勢。韓國鋼鐵巨頭浦項采用的是“TheSmarterPOSCO mandate”模式(見文后鏈接)，不僅增強了其核心業務的競爭力，還推動了相關制造業的發展。

全球首家實現連續生產的鋼鐵廠模式

浦項的光陽廠主要生產船舶和海洋平臺結構專用的厚板產品。該廠涵蓋了煉鋼、連鑄和軋鋼的全流程。在構建鋼鐵生產的智能工廠方面，需要考慮行業的特定要求。

首先，鋼水經連鑄工序凝固成板坯，板坯頻繁地被切割、翻轉和旋轉時，其物理性能會發生變化，因此很難通過跟蹤來發現產生缺陷的根源。其次，通過在線調整或改變上工序和下工序生產耗資巨大，也是非常困難的。例如，所有的材料均設定了生產路徑和順序，如果在工序中出現故障，流程就會停擺，直到問題完全解決。再次，各種材料在同一設備中處理，在生產一種產品時，需要一系列的設備和生產方法，因此很難發現導致問題的確切原因。

認識到浦項定位的全球優等產品(WorldPremium，即WP)生產過程的復雜性，光陽廠建立了智能工廠的模型，將物聯網、大數據和人工智能應用于生產、員工安全和成本管理。

為了滿足行業特定要求，浦項將德國工業4.0進行了如下改進：將學術上的概念、理論轉換為車間級的實際和實用措施;采用一種符合相關政策的、以價值為中心的、可產生良好結果的方法;將領域知識與信息通信技術融合，而不僅僅是通過信息技術實現;采用一種演進方法而不是一種大爆炸(big-bang)方法;靈活采用嚴格的工業4.0標準，便于車間部署。

智能工廠在光陽廠的實施細節

1.智能工廠項目的選擇

TheSmarterPOSCOmandate的中長期愿景就是：為了提高全球競爭力，選擇智能工廠項目，最大化地提升客戶價值。在生產運作、質量、維護、安全和能源等方面，浦項與鋼鐵研發和IT領域的專家積極合作，產生新的創意，構建包括物聯網技術的綜合項目，重點關注傳感、分析和控制。

在項目選擇中，浦項優先考慮靈活性和潛在結果，其目標就是對過去依賴于經驗的工作進行量化和自動化處理，同時對內在聯系的工序進行分析，利用預測模型，擴大自主控制的比重。

2.開發智能工廠的數字基因組圖譜

在PLC/DCS等生產控制系統，以及ERP和MES的商務系統，對于數據駐留，浦項進行了廣泛、深入的評估，甚至包括安裝在生產機器上單個傳感器發出的數據。這項嚴格的工作程序的目標方向如下：確定可能影響生產和質量的，沒有被捕捉、儲存或使用的數據(結構化/非結構化數據，宏/微數據);對約6萬個數據實體的屬性進行規范描述，確保所有利益相關方達成共識;在統計材料到成品的數據之后，將生產操作、質量和維護、上下生產工序的數據相聯系，繪制出鋼鐵工廠的數字基因組圖譜。

為了實現這一目標，浦項在制造業上充分利用微數據(此前這些數據僅有6%得到利用，剩下94%都被舍棄)。此外，浦項還采用物聯網技術采集新的、額外的數據。在處理客戶索賠時，可快速和輕易地跟蹤缺陷在哪里出現，并追溯到原材料。在缺陷傳遞到下一工序之前就及時上報。這樣一來，前工序的問題在生產過程中就得到解決。

3.用于連續加工工業生產的浦項智能工廠平臺PosFrame

通常而言，一個軟件平臺可以開發并采用各種應用軟件。一個智能工廠平臺作為一個軟件子結構，可以支持智能傳感、智能分析和智能控制。

PosFrame是專為連續加工工業而建立的平臺，具有如下功能：通過高速采集及相互關聯結構化/非結構化數據，宏/微數據，將數字基因組圖譜用于生產操作;以相同的難易程度和速度，將生產操作、質量、維護、安全和能源等方面的智能工廠手段快速轉換為智能手機的應用程序;將物聯網、大數據和深度學習等各種新技術用于普通平臺，便于企業開展智能工廠業務;為其他類似工廠推出低成本的智能工廠模型，并輔以標準化的、可重復使用的軟件組件。

4.智能工廠項目實施與成果共享

在全面實施智能工廠項目之前，為了驗證商業可行性，浦項還將運作中試項目。每個初級項目的經驗都被用于下個項目，并不斷積累。成功案例在類似的工廠得以復制。采用智能工廠項目的工廠將于2017年完成，在維護、操作、質量、安全和能源等方面進行了改進。維護：預先安排常規維護，故障檢修將提前被預見性維護所取代;操作：預先安排的生產將被實時、自適應生產所取代，靈活應對需求、質量和維護狀態的變化;質量：響應式質量控制將被實時、現場質量控制所取代;安全：員工安全在過去主要依賴于物理屏障和安全培訓，但物聯網技術將自動識別危險，并發出警報;能源：預先安排的能源生產和分配將被最優的模式所取代，主要基于供需變化以及操作環境的改變，這將節省成本，同時減少二氧化碳排放(如下表所示)。

此外，目前用于培訓的虛擬工廠將在網絡空間的環境下進行產品研發，節省了時間和費用。

浦項智能工廠的幾個重點項目

實例一：從材料到成品的缺陷跟蹤

在加工的過程中，板坯的長度和形狀不斷改變。因此，質量控制工程師需要更多的時間和精力采集、分析數以萬計的數據，最終確定缺陷產生的原因，但仍很難找出確切原因。

為了解決這一問題，浦項設計出一種全新的、實時采集宏/微數據的方法，這些有關操作、質量控制和維護的數據與產品長度和寬度的每個單元一致，并將每個工序階段的數據相關聯，因此，工程師分析數據的時間可節省一半。

例如，如果表面缺陷檢測器在鋼板上檢測到任何裂紋，來自上一工序的操作、質量控制和維護數據將在每個階段以100mm的產品增量進行分析，從板材追溯到母材和板坯。這樣就可以使工程師確定缺陷發生的精準原因，為改進產品節約了時間。

實例二：在連鑄工序中減少不必要的火焰清理

用于從板坯去除表面缺陷的火焰清理工序，是難度最大的工序。由于質量要求高，WP產品都要進行火焰清理，但是，如果是普材產品，只需要檢查板坯樣品，如果有缺陷，整批帶有缺陷的板坯都要進行火焰清理，這意味著普通板坯進行了不必要的火焰清理。而WP產品比重的提高進一步加劇了火焰清理工序的使用。

光陽智能工廠分析了來自各工序的結構化/非結構化數據，并自動檢測單塊板坯上的表面缺陷。這降低了火焰清理的頻次，從而減少了生產負荷，生產更多的WP產品。找到了缺陷的根源所在，就可改進煉鋼和連鑄等上工序，并引導軋制和剪切等下工序實現優化操作，顯著降低成品缺陷。這就是在不提高產能的前提下，采用數據和軟件技術解決問題的典型案例。

實例三：在網絡空間里模擬新產品研發

煉鋼工序需要大規模的設備投入，因此，很難有單獨的流程測試新產品。而且，由于鋼鐵生產的固有特性，其也很難像電冰箱和洗衣機等家電企業一樣，通過設計和模擬軟件開發新產品，并測試其性能。為了應對這些調整，虛擬工廠持續研究在網絡環境下，如何進行新產品的開發和模擬。

在虛擬工廠中，浦項根據鋼鐵生產技術訣竅，通過3D技術建立的設備與高級控制算法和操作技術相結合，用于培訓和調試，如圖所示。在不久的將來，虛擬工廠將能夠進行中試生產，節省巨額費用。

為了成為全球制造業先進典范，浦項并不滿足于現有的成就，而是在持續進行創新。通過產學研的合作，持續開發人工智能和虛擬工廠等技術，并將其應用于生產現場，通過智能工廠項目，浦項連接客戶和供應商的價值鏈也將更加穩固。

相關鏈接

TheSmarterPOSCOmandate“TheSmarterPOSCOmandate”是指通過數字化和智能化釋放潛在價值，從而創造全新的、差異化的價值。其中，數字化包括存儲、分析、利用和仿真各種數據，這些數據與人、產品、資產和操作過程等信息相關。智能化利用先進的機器學習技術，讓機器可以理解、執行并改進運作模式。

除此之外，浦項制鐵對智能工廠作出了新的定義，即：利用ICT技術調查和分析生產工序，通過傳感、分析，并作出適當控制，從而降低成本、減少缺陷、縮短停機時間，進而優化生產模式。

具體而言，一座智能鋼鐵廠是通過“智能傳感”“智能分析”“智能控制”逐步發展的。智能傳感指實時采集、轉化和連接來自生產現場的數據，提高數據的可視性;基于冶金技術理論、專業知識和大數據分析的綜合體系，智能分析可預測生產工序的狀態，即車間的產品流向，以及生產狀況;智能控制是指智能機器學習掌握最佳方案，并優化生產工藝。

(關鍵字：浦項 智能鋼廠)