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讓鋼鐵“智能”起來

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:鋼鐵 智能

         在智能制造的終極狀態,現在許多工作崗位將變成無人值守?!痹趯氫撗芯吭菏紫芯繂T郭朝暉的眼中,未來,鋼鐵工業的常規性的生產操作、設計服務、采 購銷售將實現無人化;設備維修維護、產品與技術創新、商務策略制定需要人的主導,但數字化、智能化的程度將大大提升。這也是智能制造的衡量標準。 

      “目前,浦項正著手建設智能工廠,其終極目標是建立無人介入的智能工廠?!惫瘯熣f,“如果現在中國鋼企跟不上,可能會導致新一輪的落后?!?nbsp;

      鋼鐵業為什么要實現智能制造? 

      “鋼鐵工業推進‘中國制造2025’應該借鑒‘工業4.0’的思想。”日前,郭朝暉在接受《中國冶金報》記者采訪時說。事實上,“中國制造 2025”的切入點和主攻方向是智能制造;德國“工業4.0”的核心也是智能制造,適合自動化程度高的行業。而鋼鐵行業則是自動化程度最高的制造行業之 一。 

      “‘工業4.0’是否適用于鋼鐵行業,要看其是否具備‘工業3.0’的基礎,因為前者是后者的自然延伸和發展?!惫瘯熣f。 

      “從這個意義上說,鋼鐵行業是最適合借鑒這一思想的行業之一”。郭朝暉認為。寶鋼信息技術的主要奠基人何麟生先生認為,寶鋼等先進鋼鐵企業早已 超越了“工業3.0”的階段;智能制造的許多理念和目標,在鋼企早有探索、甚至已經實現了。例如,“智能制造”強調的個性化定制,在鋼鐵行業稱為“標 準+ɑ”;鋼鐵企業熟知的數學模型,其本質就是智能制造中的CPS(信息物理系統)。 

      郭朝暉認為,在鋼鐵業推進智能制造能帶來多方面的價值,如提高服務水平、促進安全生產、提高產品質量和資源利用效率、節能減排、降低生產成本、 優化勞動環境、提高勞動效率,并能為保護自然環境、應對老齡化、促進人的自由發展等社會問題做出貢獻。在“工業3.0”行業中,中國鋼鐵業的整體技術水平 與國外先進企業的差距相對較小。中國制造業要振興,鋼鐵業理應承擔更大的責任,關鍵是后面的路應該怎么走。 

      個性化服務應是智能制造的先導條件 

      鋼鐵作為基礎性原材料,經濟性是以規模化生產為基礎的。然而,鋼鐵的用途千差萬別,用戶需求差異很大,規模化生產和個性化需求的矛盾一直困擾著鋼鐵行業。這不僅導致生產組織困難,還造成成本和庫存上升、成材率和質量下降、交貨期延長等問題。 

      郭朝暉認為:“鋼鐵業推進智能制造,不應盲目追求產品本身的個性化差異,而是應該強調“大規模定制”:即盡可能地用相同的材料滿足不同的用戶需求,并盡可能將有差異的工序靠后安排。 

      然而,要落實這一思想并不容易,首先要搞清楚用戶對材料的本質要求是什么。這就要以“個性化服務”為先導,并在服務中提高自身的服務能力、完成知識積累?!凹s化生產、個性化服務”或許應該是鋼鐵行業推進智能制造的重點方向。 

      鋼鐵行業可將CPS嵌入橫向集成和端到端集成的信息平臺,實現智能化的研發、服務、采購、銷售。這樣,通過知識和信息的共享,突破部門之間的邊 界、實現快速有效的協同,拉近企業與客戶間的距離,就可以為用戶提供量身定做的個性化服務。郭朝暉認為,在鋼鐵企業中,服務于用戶需求的不僅是銷售和研發 部門,而是整個公司。 

      放眼未來,下游用戶對個性化服務的要求會逐步加強?;緞恿碜詢蓚€方面:一是隨著用戶自動化、智能化水平的提升和對最終產品質量要求的提 高,對材料質量的要求肯定會提高;二是隨著電商的不斷發展,鋼鐵產品需要越來越多地來自中小客戶,傳統的服務模式也將越來越難以為繼。因此,推動“智能服 務”顯然是鋼鐵行業實現智能制造的重要方向。 

      勞動力成本提升倒逼智能制造發展 

      智能制造是一場深刻的工業革命,是創新的藍海。但是,要有“以人為本”的高度,才能看到藍海的全貌。郭朝暉認為,智能制造的目的可歸結為:“服務人、幫助人、代替人、超越人、解放人、依靠人”。推進智能制造,也可以歸結到人的問題上來。 

      事實上,德國提出“工業4.0”的直接原因之一就是老齡化使其制造業的競爭力下降,需要通過技術手段延長勞動年齡并吸引年輕人。 

      在中國,問題同樣嚴重。隨著“劉易斯拐點”的到來,用工成本急劇上升;2012年,勞動人口總量開始減少,隨之而來的是中國進入了中高速發展的 ‘新常態’。近年來,鋼鐵企業在面臨市場低迷,資金、環保等壓力的同時,明顯感受到勞動力成本上升,協力工難找、隊伍不穩,職工敬業度下降、管理困難,安 全事故頻發、產品質量不穩定等問題。最近,有多位專家指出:未富先老,可能讓中國陷入“中等收入陷阱”。 

      “受計劃生育等因素的影響,2022年后的10年,中國16歲~60歲的勞動力總人口將以每年1000萬人左右的速度減少。老一代工人退休后,勞動力危機很可能成為壓垮我國某些鋼鐵企業的最后一根稻草。”郭朝暉指出。 

      國際競爭對鋼鐵行業提出了更高要求 

      目前,浦項人均產鋼量是我國鋼鐵企業該指標平均值的2倍以上。盡管中國的工資水平較低,但勞動力總成本已非常接近。隨著中國勞動力成本進一步上升,我國鋼鐵企業的壓力將越來越大。 

      但是,郭朝暉認為,中韓兩國當前勞動效率的差異,主要是經濟因素導致的。隨著勞動力成本提升,中國鋼企也會采用機器人、無人行車、無人臺車、無人倉庫等技術來提高勞動效率、降低生產成本。在技術上,這些都是沒有本質困難的。 

      最近,浦項正著手建設基于“工業4.0”的智能工廠,其目的是確保競爭對手無法超越的“超差距”成本、品質競爭力,終極目標是建立無人介入的智能工廠。“我擔心的是未來———如果現在中國鋼企跟不上,可能會導致新一輪的落后?!?nbsp;

      推進智能制造的3個維度 

      “在互聯網和數字化鋪就的‘鐵路’上,奔跑著智能化的“列車”,牽引著智能制造、智能服務、智能研發、智能供應鏈的‘貨物’,創造經濟和社會價值。”郭朝暉表示。 

      郭朝暉指出,依照“實施工業4.0戰略的建議”的描繪,工業4.0就是將CPS全方位地用于信息系統的橫向集成、縱向集成和端到端集成。它們大體對應鋼鐵工業采購銷售、生產制造、研發服務3類業務。 

      橫向集成是企業及上下工序間的信息集成,是價值網絡上的企業通過互聯網完成的信息集成。主要影響采購和銷售業務。橫向集成將引發商業模式、業務 流程的重大改變,會導致分工細化、傳統中間商消亡和新興服務業興起。要實現“橫向集成”,價值網絡上的企業就要實現數據和信息的共享,企業數據將“透明 化”。這一過程是商業利益推動的。所以,必須進行商業模式創新,才能支撐橫向集成。對此,鋼鐵電商將在這一領域大有作為。 

      端到端集成是從用戶需求到質量工藝設計、制造、使用和服務過程的信息集成。通過信息集成,推進研發與服務的數字化、智能化;提高研發和服務的效 率和質量、促進企業向研發和服務轉型,甚至從賣產品轉變成賣知識、賣服務。在離散制造業,產品生命周期管理(PLM)是這個領域的核心技術。鋼鐵行業要推 進智能制造也應該重視并開發適合本行業的PLM。 

      縱向集成是制造過程的資源管理、生產組織、過程控制等不同層級計算機之間的信息集成。依靠縱向集成,能夠實現跨工序的協調和互動,如質量動態控 制、智能調度等。眾所周知,鋼鐵生產面臨的主要問題是平衡質量、環境、成本、效率等要素之間的矛盾;通過縱向集成,可以推進平衡點的動態調整和全工序的優 化。 

      技術創新的成功是以經濟成功為標志的,智能制造也不例外。智能化、無人化都是手段,取得經濟效益才是目的。因此,這是一個漫長的過程。期間,社會、人口、環境,以及相關技術等因素的變化,將對技術的經濟可行性產生顛覆性的影響。 

      智能制造是互聯網引發的技術革命,其特征之一是打破部門和組織的圍墻。為此,相關企業必須重視頂層設計。否則,企業的問題就會聚集到各個部門的邊界上,互聯網的作用也會有名無實。 

      “全局策劃、分步實施、效益驅動?!惫瘯熤赋?,“這是一個漸進的過程,領導者必須要有長遠的戰略眼光,要防止急功近利、拔苗助長。” 

      數字化是推進智能制造的關鍵 

      在郭朝暉看來,在鋼鐵工業的終極狀態,若干崗位將無人值守?!耙源藶槟繕?,邏輯上要完成3件事情:一是人的體力勞動必須由機器代替;二是人在生產過程中接收和發送的信息,都要實現數字化檢測和傳遞;三是人的控制、操作思想必須由軟件來實現。” 

      與離散制造業相比,鋼鐵行業的轉型之路可能更加艱辛,主要難點在數字化。離散制造業有能力將次品率降至3.4%,但鋼鐵行業高級產品的成材率常在90%以下。這從側面反映出鋼鐵行業數字化的困難:影響因素眾多、檢測能力不足、知識積累不夠等。 

      郭朝暉認為:“數字化并非僅僅是數據的獲取和轉化,而是要用DIKW體系(數據、信息、知識、智慧)去認識其全貌。”也就是說,數字化要以智能化的預測和決策為導向,完成數據的結構化、知識的提煉與管理。 

      PLM技術恰恰體現了DIKW的思想。通過推動PLM,重點是將研發、生產、服務過程的碎片化的信息和知識有效地組織起來、將模糊的經驗提煉出 來并用計算機軟件實現。依靠這樣的載體,將個人知識轉化成企業的知識、將隱性知識轉化成顯性知識,實現知識的有效積累,這樣才能促進企業向研發和服務轉 型。研制PLM也應該是鋼鐵行業數字化的有效抓手。 

      郭朝暉還指出,如果以無人值守為目的,鋼鐵業必須重視大數據保存和積累。從CPS開發到質量保證,都需要將生產過程的痕跡盡量完整地記錄下來。這樣,大數據基礎建設就是需求驅動的,而不是為大數據而大數據。 

      他認為,數字化是非常困難的,不僅涉及技術問題,還涉及企業文化和制度性的問題。數字化是智能制造的基礎,不論是否針對無人值守,都是繞不過去的,必須花大力氣重點推進。 

      (劉曄對本文亦有貢獻) 


    (審核編輯: 智匯工業)

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