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“新”兴向荣⑭|树立全球钢铁行业数智化转型新标杆

时间:2024-10-28 05:46:51  来源:爱游戏体育平台赞助马竞

  湖南钢铁集团携手移动、华为,发布全球首个钢铁行业人工智能大模型,推动传统产业和AI深层次地融合——

  人工智能大模型在垂直行业开启火热的竞速赛。AI和钢铁行业的双向奔赴,碰撞出怎样的火花?4月28日,记者来到湖南钢铁集团旗下湘潭钢铁集团有限公司(简称湘钢),探访首批23个大模型智能化应用场景的新样范。

  重达150吨、温度超1000℃的钢水包,在行车的吊运下,缓缓运转于高空。

  记者在湘钢炼钢厂看到,约30米高的厂房内,3座转炉、3个精炼站、5台钢包炉、5台连铸机等大型冶金设备林立,滚滚热浪扑面而来。5台行车在高空中运行,作业跨度长达500米。

  “行车调度指挥是炼钢厂的一大难题。”湘钢炼钢厂信息工程师危水良打比方说,行车调度好比在高危高温环境下持续做数学题。

  传统钢厂的行车调度依赖人工。由于炼钢过程高度复杂,仅凭调度员的经验,难免出现工艺环节衔接不顺的情况。

  在湘钢,当行车调度从人工“算”变成大模型“算”,难题迎刃而解。由大模型部署的行车智能调度系统集成了炼钢生产计划、行车检修信息、钢水包实时位置、各类业务规则等大量数据,利用算法智能生成行车调度计划。更聪明的是,生产计划若临时有变,系统不用1分钟,就能“思考”出接下来30分钟的调度计划,及时下发指令。

  “以前,经验比较丰富的老师傅才能开行车。现在,人工智能让驾驶员都变成了‘老司机’。”危水良带记者登上行车驾驶室。记者看到,驾驶员的前方有一块大屏,屏幕上各设备的运作时的状态和轨迹一目了然。行车往哪开,驾驶员按照屏幕上的提示就可轻轻松松完成操作。

  危水良介绍,在大模型的加持下,钢水包周转率大为提升,每炉次等待时间与能耗均有下降,带动每吨钢成本节省1.2元。一年下来,预计节省成本500万元。

  2023年9月,人工智能钢铁大模型项目在湘钢启动。目前,已实现视觉、预测两大类共23个智能化应用场景落地,用来生产优化、质量控制等。“还有60多个创新应用场景正在实施,进一步帮企业降本增效。”湘钢设备工程部人机一体化智能系统室负责人龙忠义说。

  一说起高炉皮带,华为矿山军团高级架构师彭丹侃侃而谈。谁能想到,一年前,和他一起来到湘钢的“码农”们,还是钢铁行业的门外汉。

  钢铁大模型项目启动后,华为20多名架构师一头扎进湘钢各个车间。“天天与工长们‘泡’在一起,针对每一道工序,进行需求分析和方案设计。”彭丹说。

  在炼铁厂,皮带是散料运输的重要设备,衔接工艺环节多,其运作时的状态直接影响钢铁生产的连续性。若发生皮带断裂,高炉被迫“罢工”,1分钟就会造成1吨铁水损失。

  彭丹发现,皮带24小时连续工作,工作速度达每秒2米,由经验比较丰富的老师傅定期巡检,检查的问题最重要的包含跑偏、鼓包、异物、撕裂等。

  比如,一根皮带宽1.6米,两侧距离边界物各0.2米,当跑偏0.05米时发出告警,跑偏0.1米时就会发出严重告警;皮带是橡胶与钢丝混合材质,长期运输摩擦会出现鼓包,通过样本收集,监测并识别鼓包变化趋势,从而提前发出预警。

  面对一个个细微的问题,华为矿山军团提出皮带智能监测方案,即基于5G+CV(视觉)大模型,对皮带运行实行24小时智能监测。

  结合工长们在真实的操作中的反馈,彭丹与小组成员逐渐完备场景的设计与告警的处理逻辑。大模型学习一个月后,智能监测精度提升至98%,降低了人工巡检频次和强度,实现智慧运维。

  早在2019年,湘钢以5G等ICT技术应用为契机,实施智能制造项目300多个。

  龙忠义介绍,如果说5G做到了“让设备开口说话”,大模型则实现了让数据指挥生产,让人工智能有思想、能决策。

  “大模型在认知、感知等很多领域的应用,比想象中更为聪明。”龙忠义说。比如,精炼AI预测与优化系统可实时预测钢水温度和成分,智能化控制通电与加料,在规定时间内完成钢水冶炼,降低工作人员工作强度;智慧配煤系统能深度挖掘原料煤之间的配比性,结合业界先进配煤理论进行科学配煤,准确预测焦炭质量。

  人工智能大模型落地湘钢,完成“0到1”的突破,而“1到10”的内生可持续发展正在不同场景上演。

  记者在湘钢高线厂轧钢车间看到,生产线分钟左右就有一盘线台工业相机同步用“火眼金睛”检测每一盘产品的表面质量。

  过去,工人举着手电筒进行抽样检测,因产品温度高导致检测效率低且有安全风险隐患。现在,系统180度实时检验测试发现瑕疵后,工人远程在电脑端即可进行复核。

  这套线材盘卷质检系统由华为技术团队指导,湘钢技术团队自己进行软件开发,用时仅10天。

  “与传统智能化改造相比,大模型优势显著。”龙忠义说。一是效率高,开发周期从以月为单位缩短至以天为单位;二是成本低,过去一个场景改造需花费几十万元甚至上百万元,现在仅需二三十万元;三是开发门槛降低,企业技术人员像搭积木一样,模块化操作,就能将业务知识转化为技术语言,“自己当大厨”开发新功能。

  供需精准匹配,效能持续提升,以湘钢为代表的一批传统制造业企业,在人工智能大模型赋能下,开启新一轮生产力增长浪潮。