轉發摘要:AI技術進入鋼鐵生產的核心環節,幫助企業降低成本,提升效率。
在電影中,“鋼鐵俠”托尼·史塔克不僅勇猛過人,而且智慧無比。
在現實中,我們印象中的鋼鐵工廠,似乎一直停留在多年前的巨大的高爐、沸騰的鋼水……
現在,我們看到,AI正在進入到鋼鐵行業生產的核心環節中,通過場景化的AI應用,實現煉鋼的精細化生產和管理。
煙臺華新不銹鋼有限公司(以下簡稱“華新不銹鋼”)是重要的不銹鋼、合金鋼生產企業。基于華為云知識計算解決方案,華新不銹鋼對鋼材生產的合金配料環節進行了優化,在提升產品質量的同時,還帶來了生產成本的降低,每年可節省2000萬元。
將行業知識與AI深度融合,從解決企業痛點、提升企業效率、提供知識化服務的角度全面賦能企業,是華為云一直在努力的方向。9月24日,華為云正式發布全生命周期知識計算解決方案,幫助各行各業來打造企業級知識計算平臺,推動AI進入企業核心業務系統。
走向精細化的鋼鐵行業
中國早已成為世界鋼鐵生產大國。統計數據顯示,2019年我國鋼鐵產量接近10億噸,占全球總產量18.7億噸的一多半,超過了其他國家的總和。
在數量占據絕對領先地位的同時,中國在高端合金鋼材方面的市場份額卻比較低。因此,鋼鐵行業原有的靠規模擴張的粗放發展模式難以為繼,落后的產能將逐漸被淘汰,生產方式急需從批量式向精細化轉變。在這樣的背景下,產品的成本、質量、檔次和穩定性,將成為企業生存的有力保障。
合金鋼也叫特種鋼,是通過在碳素鋼里適量地加入一種或幾種合金元素,使鋼的組織結構發生變化,并具備硬度大、耐磨、耐腐蝕、耐高溫等不同的特殊性能,從而應用到嚴苛的生產環境中。
在合金鋼的生產過程中,合金配件是關鍵環節。傳統的合金配料是由人工完成,配料過程主要依賴于專家經驗,配比結果會出現較大波動。同時,由于原料價格隨市場波動,不同批次成分含量不同,為人工配料增加了難度,往往需要重復多次調整配比。
華新不銹鋼目前配料過程往往需要多次調整動作完成,鋼水出鋼的準確率約在80%。以華新不銹鋼目前的生產節奏,每天要完成16次合金配料。傳統的主要依賴于專家經驗的生產方式,已經滿足不了企業創新生產的要求。
為此,華新不銹鋼與華為云合作,將合金配料的元素守恒機理模型、專家經驗等隱性知識注入到AI中,與AI深度融合;基于多模態的數據感知驅動,構建成分軟測量AI模型,賦能合金配料工程師進行優化決策,找到符合鋼水質量的最優合金配料比例,同時保證合金成本最低。
通過這樣的努力,華新不銹鋼基于AI輔助可實現10秒內完成最優合金配比計算,實現合金成本最優;并可精準預測終點鋼水成分,預測準確率達到95%以上,生產中一次添加并能完成配料合成。平均每噸特種鋼成本可降低100元,按20萬噸的年產能計算,每年可為企業節省成本2000萬元。
進入企業核心業務的AI
近年來,AI很火熱,成為IT市場的明星。然而,我們認真觀察卻可以發現,AI目前的應用場景還不太多,限于語音識別、圖像識別等有限的領域。
經過三年來600+項目的探索,在華為云看來,AI進入行業生產系統是非常關鍵的一步,因為只有進入生產系統以后,AI才能夠為各個行業創造更大的價值。
在AI深入行業的過程中,行業知識與AI的結合是最大難點。華為云知識計算解決方案正是為此而生的。
華為云知識計算解決方案運用知識圖譜、深度學習、遷移學習、強化學習、聯邦學習等AI技術,基于一站式AI開發平臺ModelArts打造,包含知識獲取、知識建模、知識管理以及知識應用四大模塊,覆蓋知識在企業的生產環節中的全生命周期。
專家經驗與AI算法的融合
話題回到華新不銹鋼的項目中來。華為云和華新不銹鋼都看到了將知識計算應用到合金配料環節中的價值,但如何將其落地實施,仍然不是件容易的事情。
合金配料過程存在著原輔料種類多、批次多、指標檢驗誤差、鋼水成分影響因素復雜等多重影響,導致添加過程會出現經驗和機理無法應對的情況。同時,原輔料價格、生產工藝等因素,也需要被考慮在內,因為原輔料的成本直接影響了煉鋼的生產成本。
為此華為云AI算法工程師與華新不銹鋼的行業專家,在生產現場進行了反復的溝通和討論,最后決定將配料機理模型與AI融合構建鋼水成分預測模型,再通過優化模型來實現配料優化。通過構造工業機理與AI融合的模型,可以很好地解決AI模型泛化、機理模型考慮不夠的情況,實現合金配料場景提質、降本、增效的目標。
整個項目的實施過程,包括數據匯聚與上傳、預測模型訓練、配比優化模型、在線配比推薦等階段。
合金配料方案的成功實施,只是華新建設不銹鋼新材料智能化深加工項目的第一步,未來還將實現煉鋼環節全流程的智能化,包括溫度預測、堿度預測、工藝參數優化、排產優化等,打造最先進的不銹鋼軋鋼生產線。
除了鋼鐵行業,華為云知識計算解決方案還在石油、汽車、醫療、化纖、煤焦化、交通等行業率先實踐,幫助各行各業打造企業級知識計算平臺,進行研發、生產、運營、銷售、售后服務等企業核心流程的智能化改造升級,通過釋放知識的力量,實現企業競爭力的大幅度提升。
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