北京科技大学工程技术研究院副总经理 邵健

智能制造极大促进了我国钢铁工业的数字化、智能化、绿色化转型，2021年底发布的《“十四五”智能制造发展规划》进一步明确了智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度直接关乎我国制造业质量水平。工厂或车间作为冶金企业运营的重要节点在技术迭代中被重点关注。过去5年，依托新一代信息技术开展的冶金智能工厂研讨、设计与实践一直是行业的热点，也是从设计、生产、管理、服务等制造全过程开展的智能制造典型、系统性案例。

那么，如何进行智能工厂的设计与实践？

首先，流程特点、工厂痛点要优先被考虑。国民经济中主要的工业领域如钢铁、有色金属、石化、水泥、造纸等，因对象、流程、基础条件、行业焦点等不同，智能工厂的建设也必须考虑共性基础上的个性化设计。钢铁工业是关乎国计民生的支柱产业，也是我国经济持续增长的重要支撑力量，但目前与国际先进水平相比，仍面临着环境负荷重、资源利用率低、综合能效低、产品同质化低值化等共性问题。改善这些问题需要解决长期存在的痛点与顽疾，实现生产过程的高效率、制造能力的极致化、多区域的信息融通、多业务协同等。

其次，智能工厂建设要定位做传统控制“增量”。在传统三级计算机系统支撑下，过去的20多年中，大中型钢铁企业在各生产环节的自动化、模型化、信息化方面已经取得优异的成绩，现有的多级计算机系统构架具有全局优化的局限性，智能工厂建设则为解决如上问题提供了契机。当前，各个环节存在的“顽疾”大多是多因素或多目标问题，以大数据、工业互联、5G等为代表的新一代信息技术应在传统三级计算机系统上做“增量”，从全局加以考虑、设计。只翻炒新概念，不针对性地考虑新信息能够带来什么、怎样做技术革新与突破，最终只能是原地踏步。

 最后，分层构架设计及面向双智控目标支撑全局。钢企应以KPI指标体系及逐层分解模型为导向，设计智能支撑、智能生产、智能管控3层智能工厂构架，以短板补齐、智能检测、工业互联网平台等为支撑，以关键绩效指标为牵引，借助精准感知、数字孪生、智能算法等技术，瞄准操维集中和业务协同双智控，提高产线极致制造能力和业务高效协同能力。通过实现物质流、能量流、信息流互联互通，完成生产过程中大尺度的全局优化和资源配置，可推动真正意义上的工厂技术变革，并在优化工厂组织结构和业务流程、强化精益生产方面带来长足的进步和显著的效果。

 炼铁、炼钢、轧钢是钢铁生产的主要环节。以热轧为例，智能工厂建设可以按智能支撑、智能生产、智能管控3个层级来建设：

第一，智能支撑层是智能工厂建设的基础，主要瞄准智能工厂建设所必备的全线设备自动化、物料数字化和信息获取全域化。这层面内容包括控制系统的短板补齐、新增智能检测与装备技术、机器人代人、工业互联网平台建设等。在热轧中，具体如通过棒材、钢管的逐支跟踪系统解决物料数据对应；开发镰刀弯、翘扣头、机架间跑偏、卷取定尾等智能检测程序，获取轧线物料状态并为生产智能化服务；利用钢卷自动喷号可降低工作强度和容错率，改善工作环境；基于工业互联网平台技术的热轧大数据中心建设，则可实现全域数据的收集、治理、服务，为上层应用模型提供全面支撑。若不建设强大的智能支撑层，智能工厂会面临大量的工序断点、数据断点、人工干预，智能工厂无从谈起。

第二，智能生产层聚焦生产运行的集约化建设，是智能工厂的有形价值体现。这是过去5年各个智能化工厂的重点关注内容，主要瞄准过程控制智能化、生产操作少人化，来实现车间运行集中操控，内容包括新一代控制系统实现自感知、自决策、自执行和自学习，生产全过程的一键式、高精度、无人化、少人化综合运行技术，以及在此基础上实现高效生产、岗位优化、操作集控和精益生产。在热轧中，具体如无人行车和智能库管技术、“1+N”操作集控技术、磨辊间集中控制等，智能生产层也是热轧高度度自动化的外在表现，并可通过集约化方式倒逼轧线全方位技术升级。

第三，智能管控层聚焦大数据应用，是智能工厂建设的无形价值体现。这个层面主要关注流程信息透明化、工厂管理扁平化和业务决策精准化，具体包括以数字产品为核心构建业务集控中心，以绩效动态指标管理为导向实现生产、质量、成本、设备等多业务大尺度协同，智能管控近些年也被用户广泛关注。在热轧中，具体如建立工厂级质量管控系统、精细化能源系统、精细化成本系统、设备监视与工艺分析系统等，通过数据分析方法和工艺技术的融合解决现场多类遗留问题。

由马钢、北科大、宝信软件等联合研发的马钢热轧智能工厂是国内首条双智控示范线。该项目的顺利投产也证明了面向双智控的多层次智能工厂构架具有合理性和可行性，并已经在行业内形成了良好的示范效应。目前，该项目实现主线减员超过35%，产能提升8%，成本下降10%，质量降级率下降10%，达到预期效果。

通过近些年的实践，国内冶金智能工厂的建设已经走上了快车道，且探索出了一条适合中国现阶段发展特点的冶金智能工厂建设路线，我们在技术先进性及成效方面均处于领跑水平。同时，我们也欣喜地看到，智能工厂建设正强力倒逼着企业自动化、信息化技术升级，并以KPI目标及逐层分解为导向的分层设计保证了项目成效。值得强调的是，在弱人工智能的背景下，研发团队及实施队伍的背景和技术底蕴一定程度上决定了智能工厂建设的成败和高度，对相关人才的培养和技术积累不是一朝一夕能够完成的。这也提醒我们，智能工厂建设不可能一蹴而就，也不能包打天下，唯有脚踏实地、勇于创新、面向终端，才能将智能工厂真正做好、做实。