当前大数据和云计算智能化钢铁制造相关探讨

当前大数据和云计算智能化钢铁制造相关探讨

秦萍 赵嵬 曲玉锁 肖杰

建龙西林钢铁有限公司 黑龙江省伊春市 153000

摘要：钢铁行业具备生产流程长、生产工艺复杂、供应链冗长等特征，面临设备维护低效化、生产过程黑箱化，因此需要加快云计算、大数据、人工智能等新技术与工艺和管理深度融合，使钢铁制造行业达到生产的最优化、流程的最简化和效率的最大化。

关键词：钢铁制造；智能化；大数据云计算

引言

钢铁企业实现智能制造可以提高企业生产率、提高产品质量、降低生产成本、实现信息互联互通。建立企业的物流、信息流、资金流的生产综合指挥平台是整个钢铁行业的趋势。经过生产自动化，工业企业进入网络化、智能化的发展阶段。钢铁智能制造的上游为原材料行业，上游的发展以及技术情况决定了钢铁智能制造行业的生产成本，同时也决定了钢铁智能制造行业的技术基础；钢铁智能制造行业的下游为应用市场，随着钢厂数字化、网络化、智能化水平的提高，工业互联网在钢厂生产中的应用场景逐渐丰富，对实现钢铁企业生产的高效化、协同化运行、提高钢铁智能制造水平具有重要的意义，智能制造已经成为行业发展必然趋势

1大数据云计算在钢铁智能化制造方面重要含义

　　大数据云计算的本质在于结合云计算平台以及大数据手段，通过搭建云平台的方式来连接数据处理终端以及用户网络系统，从而保证了云端系统的登录用户可以做到实时发送待处理的数据或者信息，并且分享数据挖掘资源。在虚拟化手段的支撑下，网络终端用户可以做到随时发送数据处理的相关请求，确保云平台能够调用现有的网络处理资源，实施全面的数据挖掘处理。由此可见，大数据云计算不仅具有虚拟化的数据处理特征，同时还能做到结合负载平衡技术、网格计算技术、虚拟化技术与分布式的信息处理技术，增强了数据处理以及网络运行中的数据安全保障，避免网络数据信息受到安全威胁。在目前的现状下，各种类型的钢铁行业日益呈现出更高层次的数据处理技术需求，并且有待处理的网络数据总量也在急剧增多。面临全新的数据处理需求背景，云计算以及大数据的两种重要数据处理手段应当实现充分的融合，如此才能应对流动速度较快以及处理需求较大的网络数据增长趋势。在分布式的全新数据处理模式下，各个系统终端都会被分配相应的数据处理任务，避免在某个处理数据的环节中出现误差。作为云平台的用户来讲，用户可以随时进入云平台查找所需的数据信息，对于数据资源的边界性与局限性予以全面的突破，充分体现了数据挖掘手段融入数据处理技术的实效性。

2 大数据云计算智能化钢铁制造存在的问题

2.1大量基础数据难以回流到底层控制形成闭环，难以与工艺深度协同，制造单元的主要过程数据还未实现采集、归档并开发，难以支撑建立生产智能化和协同决策体系架构

2.2底层控制依然存在大量人工操作、系统黑箱及状态感知瓶颈等问题，匮乏核心自主技术，使得智能制造难以落地实施

2.3面向生产的稳定性、一致性与产品质量高精度提升，如何利用现有大数据挖掘工艺和设备潜能依然处于探索阶段。在大数据技术快速发展与产品研发、过程质量、工艺控制、设备管理等业务协同推进的关键时期，首钢为提高生产效率、稳定产品质量、降低生产成本，分步对信息化系统架构进行了建设与升级，并面向生产稳定性、质量一致性和综合协调优化等多目标协同推进，打造基础支撑、生产智能化和协同决策。

3 大数据云计算智能化钢铁制造具体措施

3.1打造智能化数据体系

智能化是钢铁工业转型升级的两大主题之一。需要发挥在智能制造的系统集成创新领域的优势，钢铁生产来说工程整体解决方案能力和完善的专业知识体系，在钢铁自动化、信息化、大数据领域根据积累丰富的实践经验。进入大数据时代，钢铁企业需高质量发展，以智能化大数据为引领，推动钢铁行业转型升级。将智能化信息化从企业的协同层面提升到战略层面，作为企业战略升级的重要方向，在智能化信息化方法体系、能力体系、产品体系方面积极部署构建了包含“智能化信息化平台、智能方法和产品、大数据和云计算、自动化、数字化设计”五位一体的智能化能力体系；

　　3.2智能制造整体解决方案

　　凭借对钢铁行业应用场景的深刻理解和智能化信息化技术的结合，依托智能化、大数据以及管理模式的创新，以冶金大数据中心、智能料场、铁前一体化管控平台为主要产品进行市场攻关，努力实现钢铁制造基础操作无人化、在提高生产效率、将低运营成本、保证生产稳定性等方面取得了显著成效。在智能原料场领域，开发以智能控制为核心的智能化原料场技术系统，建成行业数字化，实现原料场生产的完全自动化、高度智能化和管控一体化。

　　3.3构建钢铁工业互联网云平台

　　目前，钢铁行业智能化大部分都停留在传统自动化加传统信息化层面，没有从根本上解决成本和效率的瓶颈问题。工业互联网作为如今工业革命的核心推动力，以全新的工业生态系统，为实现智能制造提供了基础。物联网、大数据、人工智能等前沿技术，面向流程工业提供包括智能生产管控、企业运营及外部生态协同服务的一站式云平台，能够融合钢厂内部的智能化生产和产业链上下游企业的无边界协同。工业互联网云平台加入了大量的大数据、智能化核心技术和互联网平台架构技术，这是智能制造落地的关键所在。通过工业互联网云平台互联互通，打破钢厂之间的空间阻隔，同时连接原料、物流、金融、上下游客户等合作伙伴，以数据为纽带建立产业协同生态圈，打造最具效益的钢铁产业价值链，实现“极致高效率、极致低成本、极致标准化、极致低排放”四大目标。

　　3.4构建产业协同生态圈

在工业制造领域，钢铁行业是最复杂、涉及学科和专业繁多的体系，钢铁智能制造不能一蹴而就，也不能一家独舞。钢铁企业需要积极联合钢铁产业上下游企业及互联网、大数据、人工智能等领先企业协同创新，共同推进智能制造能力建设与落地实施。在云技术领域需要钢铁行业不断推动云计算、物联网、5G、大数据、等新技术在钢铁智能制造和智慧城市领域的应用。不断深化智能化大数据战略和布局，推动智能制造在钢铁行业深入践行落地。

3.5搭建数字化平台保证灵活性

云计算、大数据等技术增进钢铁企业生产的柔性和灵活性时，发展前期企业更多追求的是单一生产线的效率，简单满足客户对产品质量可靠、价格实惠的需求。现在，随着客户对产品的需求越来越多元化，越来越体现出个性化，需要生产线在不同的周期、不同的时刻，来满足不同群体的需求。因此，企业未来不仅要解决生产效率和产品质量问题，也要解决客户端多元化、个性化的需求问题。所以，钢铁企业要实现生产的柔性和灵活性，势必与云计算、大数据技术联系起来，通过宏观的大数据来指导微观的生产，这是目前钢铁企业需要做到的，在研发方面，通过自动化数字化技术搭建平台，利用网上的信息流去处理产品的设计开发和生产，定期交付给现场的生产员工。既能够维护好员工的健康安全，同时又能够让业务持续发展，达到相得益彰的效果。未来，要做到柔性和灵活性，就需要将数字智能化、自动化技术结合在一起，真正实现客户在产品设计和生产时的需求。

4 结语

钢铁企业由于生产长流程、人员密集型等特点，企业生产节奏需要数字化、智能化技术的应用是主要原因之一。这些年来，随着中国钢铁制造行业的巨大进步，钢铁企业在工艺装备、自动化水平上实现了快速提升。特别是智能化技术在钢铁制造业的全面应用，钢铁工业传统的生产方式，逐渐被智能控制、远程操作等方式所替代。

参考文献：

【1】邹红，基于培育核心竞争力的钢铁企业创新实践及启示【J】.山东冶金，2018（2）：65-66.

【2】李欢，莫欣岳.智能制造技术在钢铁行业的应用【J】.企业管理，2017（3）：104-107.