依托西部地區(qū)豐富的釩鈦磁鐵礦資源和自主創(chuàng)新建設(shè)，攀鋼集團有限公司（簡稱攀鋼）已經(jīng)成為我國特大型釩鈦鋼鐵企業(yè)集團、全球第一的產(chǎn)釩企業(yè)、國內(nèi)最大的鈦原料和產(chǎn)業(yè)鏈最完整的鈦加工企業(yè)，以及國內(nèi)重要的鐵路用鋼、汽車用鋼、家電用鋼、特殊鋼生產(chǎn)基地。中國的40%的鋼軌和高速軌道由攀鋼生產(chǎn)的。

盡管行業(yè)地位領(lǐng)先，但攀鋼一樣面對著和行業(yè)一樣的難點痛點。從2011年到2016年，受國內(nèi)鋼鐵產(chǎn)能嚴重過剩導(dǎo)致的行業(yè)普遍虧損，資源不足、位置偏僻、人員多、負擔重等多種因素的影響，攀鋼持續(xù)虧損，企業(yè)發(fā)展面臨巨大挑戰(zhàn)。

為此，攀鋼確定了提質(zhì)增效的大目標，開始改革創(chuàng)新：一方面扎實推進品種、市場、原料、產(chǎn)線結(jié)構(gòu)調(diào)整，鐵血降本；一方面推進產(chǎn)業(yè)升級，推動釩鈦加快發(fā)展、鋼鐵精品發(fā)展、非鋼創(chuàng)新發(fā)展。此外，人力資源方面推行績效考核新模式，鼓勵自主創(chuàng)新等，打開了一個科技強企的新局面。

“煉鋼就是煉渣”，這是鋼鐵生產(chǎn)過程中的一句老話。鋼由生鐵而來，和生鐵的主要區(qū)別在于成分不同，所謂煉鋼就是通過冶煉降低生鐵中的碳、去除有害雜質(zhì)，再根據(jù)鋼性能要求加入適量合金元素，使之性能優(yōu)良。為了將原料中一些不需要的雜質(zhì)去除，就需要進行造渣。造好渣是實現(xiàn)煉鋼生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低消耗的重要保證。其中，鋼鐵料消耗占整個煉鋼廠成本的70%以上，攀鋼集團需要通過降低鋼鐵料的消耗，實現(xiàn)減少原料投入及優(yōu)化能耗成本，才能提升企業(yè)的整體綜合競爭力。

據(jù)攀鋼集團成都鋼釩有限公司總經(jīng)理、積微物聯(lián)總裁謝海介紹,“經(jīng)過多年的發(fā)展，用傳統(tǒng)的工藝、工控手段提升產(chǎn)能、降低能耗、節(jié)省人力已經(jīng)趨于鋼鐵行業(yè)極限，而隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的成熟，我們看到了新的希望?！?/p>

攀鋼集團和阿里云工業(yè)大腦一起合作，以阿里云為技術(shù)載體、以積微物聯(lián)（攀鋼電商平臺）為平臺、以攀鋼集團為場景試點，率先深化ET工業(yè)大腦在鋼鐵生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用。出于數(shù)據(jù)采集難度、項目風險性與收益等綜合因素考慮，最終決定從冷軋板材表面檢測與脫硫工業(yè)優(yōu)化兩個場景切入，著手工業(yè)智能的嘗試。

脫硫是鋼鐵生產(chǎn)過程中的一個重要環(huán)節(jié)，旨在降低鐵水或鋼液中的硫含量。而脫硫環(huán)節(jié)由于扒渣帶鐵（脫硫劑反應(yīng)之后的脫硫渣中帶走了大量的鐵）會造成大量鐵損。工業(yè)大腦應(yīng)用到攀鋼西昌鋼釩轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝后，打通煉鋼全流程數(shù)據(jù)，通過建模分析獲得煉鋼工藝優(yōu)化的關(guān)鍵因子，結(jié)合專家知識，定位提釩、脫硫和煉鋼三個關(guān)鍵工序。通過對這三個工序的深入建模分析，聚焦在脫硫工序，依靠脫硫仿真模型與參數(shù)尋優(yōu)模型尋找最優(yōu)參數(shù)。根據(jù)實際測算，通過優(yōu)化的參數(shù)推薦，每生產(chǎn)一噸鋼可以節(jié)省一公斤鐵。對于年產(chǎn)值400萬噸鋼的攀鋼來說，一年的成本節(jié)省就在700萬元以上 。

同時，工業(yè)大腦還被應(yīng)用到了冷軋環(huán)節(jié)。鋼材經(jīng)過冷軋工藝加工，會形成長度約1千米鋼卷。在表面檢測環(huán)節(jié)，質(zhì)檢員通常會在短短5到10分鐘內(nèi)，識別出少則幾百個，多則幾千個的缺陷，并給出分選度、表面等級、主缺陷和是否合格等判定。但長時間、高強度、重復(fù)性且枯燥的質(zhì)檢工作讓判鋼工程師難以保證判定結(jié)果的穩(wěn)定性，同時，工程師經(jīng)驗的差異也會造成判定水平的參差不齊。最終導(dǎo)致的結(jié)果則是客戶的服務(wù)體驗與滿意度差，造成巨大的隱性成本。工業(yè)大腦的引入，可以輔助人工判斷產(chǎn)品缺陷，降低人工依賴性。

鋼鐵行業(yè)歷經(jīng)上百年的發(fā)展，累積了大量的經(jīng)驗。然而，經(jīng)驗都是碎片化地藏在“老師傅”的腦袋里，像一個個黑箱，難以形成經(jīng)驗共享與規(guī)?；膹?fù)用。工業(yè)大腦的使命就是將這些隱性化的知識顯性化，并幫助打破人的傳統(tǒng)思維框架與認知局限。

工業(yè)大腦由四塊拼圖組成——人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)（Big data）、云計算（Cloud computing）、專家經(jīng)驗（Domain knowledge）。簡單地講，就是利用A、B、C技術(shù)將D（工廠老師傅、老專家的經(jīng)驗）抽象成知識，并將知識規(guī)范化、模型化與代碼化，以數(shù)字化的方式嵌入到系統(tǒng)與設(shè)備當中，被重復(fù)調(diào)用，指導(dǎo)或是替代人力進行決策與執(zhí)行。

未來，隨著大數(shù)據(jù)、算力與算法技術(shù)的不斷成熟，與數(shù)據(jù)智能相關(guān)的工業(yè)應(yīng)用將呈指數(shù)級增長。鋼鐵企業(yè)的核心競爭力不在擁有多少產(chǎn)能或是固定資產(chǎn)，而是在于掌握了多少行代碼與核心算法。工業(yè)智能應(yīng)用的場景顆粒度會不斷細化，面對焦化、燒結(jié)、高爐、熱軋、煉鋼系統(tǒng)、安保、物流、園區(qū)、電商等場景，都有機會開放出爆款的工業(yè)SaaS或是工業(yè)APP。此外，除了持續(xù)加強場景化的算法開發(fā)能力以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（數(shù)據(jù)中臺），更重要的是加快鋼鐵企業(yè)的數(shù)字化組織、數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)、數(shù)字化文化以及數(shù)字化人才的轉(zhuǎn)型，創(chuàng)造工業(yè)智能的生長與創(chuàng)新土壤。

文：王岳（阿里云研究中心高級戰(zhàn)略專家）

責編：李雙宏、張晶晶