鋼鐵行業的數字化轉型之路——專訪中國工程院院士王國棟

       習(xi) 近平在中共中央政治局第三十四次集體(ti) 學習(xi) 時強調，“數字經濟正在成為(wei) 重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭(zheng) 格局的關(guan) 鍵力量。……充分發揮海量數據和豐(feng) 富應用場景優(you) 勢，促進數字技術與(yu) 實體(ti) 經濟深度融合，賦能傳(chuan) 統產(chan) 業(ye) 轉型升級，催生新產(chan) 業(ye) 新業(ye) 態新模式。”中國鋼鐵行業(ye) 的數字化轉型、智能化發展是實現高質量發展的內(nei) 在需求，那麽(me) 如何使數字技術賦能鋼鐵行業(ye) ，實現放大、疊加、倍增作用？《世界金屬導報》就鋼鐵行業(ye) 的數字化轉型之路，采訪了中國工程院院士王國棟。

　　記者：中共中央政治局第三十四次集體(ti) 學習(xi) 時指出，互聯網、大數據、雲(yun) 計算、人工智能、區塊鏈等技術加速創新，日益融入經濟社會(hui) 發展各領域全過程，習(xi) 總書(shu) 記指出要推進數字產(chan) 業(ye) 化和產(chan) 業(ye) 數字化，請問您對此的理解？

　　王國棟：習(xi) 主席關(guan) 於(yu) 數字產(chan) 業(ye) 化和產(chan) 業(ye) 數字化的精彩論述，給我們(men) 的工作指明了方向。我們(men) 現在所處的時代是數字時代，數據已經成為(wei) 一種重要的新型生產(chan) 要素，如果能夠很好地利用數字資源，推動產(chan) 業(ye) 數字化，利用互聯網新技術對產(chan) 業(ye) 進行改造，提高全要素生產(chan) 率，發揮數字技術的作用，就可以改變我們(men) 的社會(hui) 生活和生產(chan) 過程，使經濟發展得到放大、疊加、倍增。數據是當今時代的核心資源，就像農(nong) 業(ye) 時代的土地、工業(ye) 時代的能源一樣，數據已成為(wei) 全球新一輪產(chan) 業(ye) 競爭(zheng) 的製高點、改變國際競爭(zheng) 格局的新變量。數字技術、數字經濟是世界科技革命和產(chan) 業(ye) 變革的先機，是新一輪國際競爭(zheng) 重點領域，我們(men) 要抓住先機、搶占未來發展製高點。

　　隨著數字時代的來臨(lin) ，人們(men) 認識客觀世界的方法論也發生了重大改變。牛頓定律、愛因斯坦的相對論是依賴於(yu) 少數天才科學家，通過“觀察+抽象+數學”進行理論推理獲得的；20世紀伴隨工業(ye) 化進入鼎盛時期，人們(men) 大量通過“假設+實驗+歸納”的實驗驗證（試錯法），才有了愛迪生發明電燈，鋼材控軋控冷參數的確定等；20世紀80年代，人們(men) 采用“樣本數據+機理模型”的模擬擇優(you) 方法，縮短了飛機、艦船等重大裝備的設計研發周期，實現了鋼鐵材料組織性能的預測；21世紀初進入數字時代，數據繼繼農(nong) 業(ye) 時代的土地和勞力、工業(ye) 時代的資本和企業(ye) 家才能之後，成為(wei) 重要的生產(chan) 要素。特別是基於(yu) 統計學的數據科學取得了長足進步，大數據、機器學習(xi) 、人工智能、互聯網等技術與(yu) 實體(ti) 經濟相結合，使人們(men) 認識和改造客觀世界的方法論進入一個(ge) 新發展階段，即“海量數據+數據分析”。在此階段，計算、存儲(chu) 資源的低成本和高效率解決(jue) 了各領域、各行業(ye) 的難題，實現了人類認識領域的巨大跨越。比如，人工智能機器人——阿爾法圍棋（AlphaGo）就是利用大數據+機器學習(xi) ，在非結構化數據處理的博弈中嶄露頭角，在人機圍棋大戰中實現全勝戰績的。科學家們(men) 正是利用基因組學領域的豐(feng) 富數據，通過AI技術開發深度學習(xi) 算法，成功研發出AlphaFold實現對蛋白質結構的預測，解決(jue) 了過去五十年都沒有解決(jue) 的難題。數據分析將是我們(men) 改造客觀世界的強有力武器。

　　習(xi) 主席在中共中央政治局第三十四次集體(ti) 學習(xi) 時的講話，給我們(men) 鋼鐵工作者極大的鼓舞。我們(men) 一定要響應習(xi) 主席“建設數字中國”的號召，把我們(men) 鋼鐵行業(ye) 的事情做好，建設“數字鋼鐵”，將數字技術與(yu) 鋼鐵行業(ye) 深度融合，充分發揮鋼鐵行業(ye) 海量數據和豐(feng) 富應用場景優(you) 勢和數據分析的作用，賦能鋼鐵行業(ye) 轉型升級，打造出鋼鐵行業(ye) 的新天地。

　　記者：鋼鐵行業(ye) 在實現數字化轉型中有哪些優(you) 勢？

　　王國棟：第一，鋼鐵行業(ye) 對數字技術需求迫切，數字技術在鋼鐵行業(ye) 大有可為(wei) 。鋼鐵工業(ye) 為(wei) 大型複雜流程工業(ye) ，全流程各工序均為(wei) “黑箱”，實時信息極度缺乏；鋼鐵生產(chan) 流程具有多變量、強耦合、非線性和大滯後等特點；各單元為(wei) 孤島式控製，尚未做到單元間界麵無縫、精準銜接。這些嚴(yan) 重的不確定性是鋼鐵生產(chan) 過程麵臨(lin) 的重大挑戰。解決(jue) 這些問題必須依賴數字化、智能化技術。

　　第二，鋼鐵行業(ye) 具有豐(feng) 富的應用場景資源。鋼鐵生產(chan) 的高爐冶煉、轉爐冶煉、電爐冶煉、連鑄、軋製等過程均為(wei) “黑箱”過程，這些是數字化、智能化信息通信技術應用的最佳場景。借助大數據/機器學習(xi) 和深度學習(xi) 等數據挖掘技術，可以快速解決(jue) 流程工業(ye) 普遍存在的“黑箱”難題。

　　第三，鋼鐵行業(ye) 具有充沛的數據資源。鋼鐵工業(ye) 發達的數據采集係統、自動化控製係統和研發設施，能夠實現全麵的數據采集和豐(feng) 富的數據積累，並可提供大量的實驗數據。這些海量數據中蘊含企業(ye) 生產(chan) 過程的全部規律，是最寶貴的資源，是關(guan) 鍵生產(chan) 要素。鋼鐵行業(ye) 在充分合理利用豐(feng) 富的數據資源，實現數字產(chan) 業(ye) 化方麵具有巨大潛力。

　　第四，鋼鐵行業(ye) 還具有直接反饋賦能物料的優(you) 勢。如果我們(men) 能通過實時大數據分析把鋼鐵生產(chan) 的物料——鐵水、鋼水、鋼坯、軋件內(nei) 部的規律摸清，得出決(jue) 策，並進行反饋控製，直接作用到物料上，形成閉環反饋，就可以及時糾正各種擾動帶來的問題，對模型進行自學習(xi) 、自適應，提高模型的保真度，從(cong) 而賦值生產(chan) 過程，提高產(chan) 品質量，降低生產(chan) 成本，提高生產(chan) 效率。

　　記者：鋼鐵行業(ye) 在實現數字化轉型中有哪些困難，需要特別注意哪些問題？

　　王國棟：第一，鋼鐵生產(chan) 由原料到產(chan) 品，經過煉鐵→煉鋼→軋製→熱處理等冶金與(yu) 加工過程，其一天產(chan) 生的數據量可以達到數千億(yi) 字節的信息。生產(chan) 諸多環節的內(nei) 部運行狀況無法在線實時監測，因此現場製造運行的數學模型大多為(wei) 機理模型，由於(yu) 環境狀況和操作條件波動以及設備運行狀態變化，加之過程輸入條件、狀態變量和控製係統之間的關(guan) 係十分複雜，這些機理模型對於(yu) 全流程“黑箱”的動態過程適用性很差，預報精度不高，難以準確透視工藝、設備、質量等關(guan) 鍵參數之間的複雜關(guan) 係。因此，模型控製精度是進一步提高鋼材質量的“卡脖子”問題。

　　第二，鋼鐵生產(chan) 中存在著複雜的物理、化學過程，甚至發生氣、液、固多相共存的連續變化，外界隨機幹涉因素多，物質/能量轉化過程複雜。冶煉、軋製等工序都是異質、異構單元組合的集成體(ti) ，單元之間存在非線性相互作用、動態耦合過程。各個(ge) 工序涉及的工藝質量參數成千上萬(wan) ；過程變量類型混雜、維數高、規模大，變量之間存在著多重相關(guan) 性。目前，鋼鐵工業(ye) 流程中各層次、全流程的協調優(you) 化有限，各生產(chan) 單元的質量、流量和時間偏差，會(hui) 遺傳(chuan) 到下遊工序，影響全流程的穩定運行以及工序間設備能力的平衡。

　　第三，鋼鐵生產(chan) 過程中還有一些檢測比較困難，這些都是我們(men) 必須要應對的現實性問題。另外，鋼鐵冶金是一個(ge) 包含多層級、多領域、多學科的交叉過程，除了材料、冶金領域之外，還涉及龐大的機械係統、控製係統、物理係統、化學係統等，把這些係統組合在一起，要想實現全麵的控製比較困難，但是現在我們(men) 有了新技術，加速鋼鐵行業(ye) 的數字化轉型，這些問題是可以解決(jue) 的。

　　在鋼鐵行業(ye) 數字化轉型發展中，我認為(wei) 需要注意以下幾個(ge) 問題：第一，鋼鐵工業(ye) 互聯網總體(ti) 架構的頂層設計。我們(men) 必須在工業(ye) 互聯網架構下，根據鋼鐵行業(ye) 特點，以生產(chan) 主流程為(wei) 主線，將提升產(chan) 品質量、消除產(chan) 品缺陷、穩生產(chan) 過程、降低生產(chan) 成本、提高生產(chan) 效率等作為(wei) 目標，開展係統深入研究，設計鋼鐵工業(ye) 互聯網架構。

　　鋼鐵行業(ye) 工業(ye) 互聯網平台是一個(ge) 雙層結構，即雲(yun) 端智能層和邊緣實時層。雲(yun) 端智能層，即我們(men) 所稱的“雲(yun) 平台”。它兼有Paas和Saas的功能，承擔低實時性的MES、ERP和BI生產(chan) 計劃、管理、調度、決(jue) 策等功能，同時，還可以實現質量、設備能力、成本、資源、能源、人力資源、排放、環境等多個(ge) 目標綜合協調、資源優(you) 化配置等支撐、保證作用。數字孿生的模型優(you) 化部分也是一個(ge) 低實時性的環節，也配置在雲(yun) 端智能層。

　　邊緣與(yu) 邊緣雲(yun) 。這是鋼鐵生產(chan) 進行分析與(yu) 決(jue) 策的核心，是係統的“本地決(jue) 策層”，承擔高實時性PCS、BA和傳(chuan) 感器等功能、數字孿生的實時分析與(yu) 反饋，並輔以人工智能、大數據等新技術。對於(yu) 鋼鐵等流程工業(ye) ，必須將雲(yun) 端業(ye) 務能力延伸到邊緣節點，強化邊緣低時延、實時性工業(ye) 控製，發揮邊雲(yun) 協同能力，實現分布式雲(yun) 功能。構築在邊緣設施基礎上的雲(yun) 計算平台，具有和傳(chuan) 統私有雲(yun) 一樣的安全性，在用戶機房內(nei) 就近部署，滿足數據不出廠的需求。

　　還有一個(ge) 需要考慮的問題就是新係統與(yu) 企業(ye) 原有係統的銜接和繼承。我們(men) 不能把原來的係統拋掉，而是要把新係統融入到原有係統中，然後讓新舊係統順利過渡，這一點非常重要。這個(ge) 做法保持了原有係統的優(you) 點和優(you) 勢，同時通過無縫銜接把最新的技術加進去，隻立不破，多立少破，降低改造成本，逐步上線實施，確保安全可靠。這是在改造中我們(men) 必須認真對待的重要策略。

　　記者：在鋼鐵行業(ye) 的數字化轉型實踐中，有哪些重要的技術需要推廣，有哪些重要的技術需要突破？

　　王國棟：要有“1、2、3”的三個(ge) 突破。第一是“1”，即突破“一個(ge) 核心”，也就是建立信息物理係統的數字孿生，目標是建立高保真度的數字孿生模型。這個(ge) 核心包括兩(liang) 部分。一部分是位於(yu) 雲(yun) 端的數字孿生自學習(xi) 係統，它依據來自物理世界的數據，利用機器學習(xi) 等智能技術，不斷進行自學習(xi) ，修正模型，來適應物理世界的經時變化。另一部分是位於(yu) 邊緣的實時控製，它融入原有的自動化係統，調用經過自學習(xi) 的數字孿生模型的最新更新，承擔生產(chan) 過程的初設定與(yu) 動態設定。數字孿生如何無縫地融入到原有的邊緣自動化係統，用於(yu) 實現數字孿生與(yu) 物理實體(ti) 的實時交互，現在已取得了可喜的成果。

　　另外，不同的場景，比如燒結、球團、高爐、轉爐、精煉、連鑄、熱軋、冷軋，有各自不同的特點。所以要注意不能千篇一律，一定要依據各個(ge) 場景的特點，采用不同的算法，解決(jue) 各自問題。這是我們(men) 需要突破的技術難點。

　　第二是“2”，要在“雙層架構”上取得突破。邊緣已經發展成為(wei) 邊緣雲(yun) ，它實質上是融合了數字孿生的強大智能功能的自動化係統，它與(yu) 物理實體(ti) 實時交互，循環賦能。邊緣設有邊緣數據中心，進行相應的數據存儲(chu) 、管理和調用。

　　位於(yu) 雲(yun) 端智能層的資源配置與(yu) 管理係統包括七部分：①生產(chan) 計劃與(yu) 調度管理係統（MES、ERP）；②設備運維、管理、診斷、維護、點檢、檢修等；③物流、原料、介質、能源調度、管理以及工件跟蹤、產(chan) 品管理、排放管理等；④安全；⑤鋼鐵材料創新基礎設施；⑥數字孿生模型自學習(xi) 係統，自學習(xi) 、自適應、高度自治；⑦大數據中心，數據處理、儲(chu) 存、存取，特殊的數據管理方式。這七個(ge) 方麵從(cong) 不同的角度對數字孿生係統的分析決(jue) 策提供支撐，保證數據采集齊全可靠，數據分析精準，決(jue) 策科學正確，賦能有效執行。需要各領域專(zhuan) 家的深入研究和多學科的密切配合。

　　第三是“3”，即“雲(yun) ”“邊”“端”的連接、協調與(yu) 配合。“雲(yun) ”“邊”前已述及。位於(yu) 生產(chan) 線的端部應當具有完備的數據檢測係統和精準的基礎自動化係統。由於(yu) 鋼鐵行業(ye) 作業(ye) 條件和技術水平的限製，過去的一些數據難以檢測，甚至檢測不了。比如煉鋼過程中的下渣檢測、連鑄液麵波動檢測、複雜形狀的測量等，現在可以采用各種新的檢測方法來實現。利用機器視覺技術可以提供多維測量的信息，經過數據變換和計算，獲得我們(men) 需要的尺寸、形狀、分布，並給出定量的表達。這方麵有很大的創新空間。

　　可以將原有光纖網絡係統與(yu) 新型的5G網絡混合，形成泛在網絡，將“雲(yun) ”“邊”“端”的內(nei) 部和外部連接起來，做到無時不在，無處不在，即插即用，保證數據在係統內(nei) 自由流動。5G網絡的短時延（實時交互），大帶寬（新型檢測儀(yi) 表、圖像等非結構化數據的傳(chuan) 輸），海量物聯（垂直方向）在網絡係統運行上可發揮重要作用。

　　這樣一來，沿著鋼鐵全流程，建設信息物理係統，將整個(ge) 流程融合成為(wei) 一個(ge) 整體(ti) ，綜合考慮前端對後端的影響，後端對前端的要求，進行全流程統一的設計與(yu) 考量。

　　記者：數字化（智能化）和低碳化是鋼鐵行業(ye) 高質量發展的兩(liang) 翼，請您談一下行業(ye) 如何將這兩(liang) 者更好地融合發展？

　　王國棟：目前鋼鐵行業(ye) 麵臨(lin) 兩(liang) 件大事：一件是綠色低碳，另一件是產(chan) 業(ye) 數字化，這兩(liang) 者實際上是一個(ge) 事物的兩(liang) 個(ge) 方麵。我們(men) 特別要按照習(xi) 主席講的“圍繞產(chan) 業(ye) 鏈部署創新鏈，圍繞創新鏈布局產(chan) 業(ye) 鏈”，用全麵、辯證、長遠的眼光看待兩(liang) 者的融合發展。

　　第一步，先是圍繞鋼鐵生產(chan) 的產(chan) 業(ye) 鏈部署創新鏈，那就是在鋼鐵產(chan) 業(ye) 鏈的各個(ge) 工藝環節上都有什麽(me) 問題，這些問題如何通過工藝技術、設備技術、綠色化技術來改造的，這就是創新，沿著產(chan) 業(ye) 鏈布局各個(ge) 地方都做什麽(me) 事，實際就是圍繞著鋼鐵的產(chan) 業(ye) 鏈布局綠色化的創新鏈。

　　第二步，圍繞創新鏈布局產(chan) 業(ye) 鏈，這個(ge) 產(chan) 業(ye) 鏈是高新技術產(chan) 業(ye) 鏈，特別是信息化技術產(chan) 業(ye) 鏈。通過這種部署創新，我們(men) 能夠更好地、更快地、低成本地實現產(chan) 業(ye) 鏈創新，所以說第一步是圍繞著鋼鐵產(chan) 業(ye) 鏈部署創新鏈，然後圍繞著創新鏈布局信息化產(chan) 業(ye) 鏈，實際上就是使鋼鐵產(chan) 業(ye) 鏈和信息化產(chan) 業(ye) 鏈兩(liang) 化融合，這兩(liang) 者互相支撐。我們(men) 有了綠色化創新鏈，實現這個(ge) 目標要進行工藝技術創新，同時還要采用高新技術，就是信息化和智能化等技術來建立高新技術產(chan) 業(ye) 鏈。因為(wei) 信息化產(chan) 業(ye) 鏈的創新，可以使實現綠色化的效率大幅提高，成本顯著降低。最近我們(men) 也在布局，將鋼鐵行業(ye) 的綠色化技術和信息化技術結合，通過采用信息化、數字化技術來加快綠色化進度，降低成本，從(cong) 而迅速實現綠色化，形成了一個(ge) 動態的創新。所以，這兩(liang) 者的關(guan) 係非常重要，值得我們(men) 期待。

　　記者：請您談一談東(dong) 北大學在這方麵做出的努力和成果。

　　王國棟：我們(men) RAL實驗室是從(cong) 1995年正式投入運行的。其實在此之前，就已經開展了這方麵的研究工作。1988-2004年，我們(men) 在無人區探索創新，利用物理冶金模型與(yu) 人工神經元網絡模型預測熱軋過程鋼材組織與(yu) 性能。2004-2014年，我們(men) 與(yu) 梅鋼等合作，采用貝葉斯神經網絡，進行組織性能預測，開發集約化生產(chan) 技術，實行熱軋鋼材的大規模定製化生產(chan) 。2014-2019年，信息物理係統和數字孿生被列入國家“十三五”規劃研究內(nei) 容。2017年，RAL實驗室利用承擔國家“十三五”關(guan) 於(yu) 鋼鐵智能製造3個(ge) 重點研發項目的機會(hui) ，開始進行信息物理係統的研究。以數字孿生的保真度、自治性、快速性為(wei) 核心進行係統開發，獲得性能適應鋼鐵行業(ye) 需求的實時控製係統，建立了熱連軋動態數字孿生。2019-2022年，我們(men) 與(yu) 企業(ye) 合作，探索開發了鋼鐵全流程動態數字孿生與(yu) CPS係統，由鋼材熱軋過程向煉鐵、煉鋼、連鑄、冷軋、熱處理等鋼鐵全流程擴展。

　　目前，我們(men) 的研究團隊與(yu) 企業(ye) 結合，已經開發出選冶結合懸浮焙燒係統的信息物理係統；開發出基於(yu) 鐵前大數據的智能配煤配礦技術，智能化鐵前係統取得巨大進展，智能化煉鐵在鐵前係統全麵布局，目前已經或正在太鋼、建龍撫順新鋼鐵、河鋼邯鋼、昆鋼、本鋼等企業(ye) 的煉鐵係統實施應用；已經建立了智能煉鋼區域係統架構，正在建龍撫順新鋼鐵、河鋼邯鋼2250等產(chan) 線實施，已經取得重要進展；已經開發出軋製過程動態數字孿生體(ti) 與(yu) CPS模塊化工業(ye) 軟件，熱軋係統和冷軋係統正在上線中。穩定化工藝實施初步效果已經顯現，力學性能波動範圍大幅收窄，屈強比等過去難以控製的指標得到穩定、達標的控製，並開發出了用單一成分生產(chan) 相鄰級別鋼種的集約化、穩定化生產(chan) 技術。

　　我們(men) 堅信，隻要堅持產(chan) 學研用深度融合，協同創新，按照習(xi) 主席指出的方向奮鬥，一定能夠把中國鋼鐵工業(ye) 的數字化轉型做好，建成中國的“數字鋼鐵”，走到世界前列。

來源：世界金屬導報