劉獻東
2020年11月25日，歐盟委員會通過了《歐洲數(shù)據(jù)治理條例（數(shù)據(jù)治理法）》建議稿，將促進成員國之間的數(shù)據(jù)共享。這種新的數(shù)據(jù)治理方式將增加社會大眾對數(shù)據(jù)共享的信任，加強提高數(shù)據(jù)可用性的機制管理，克服數(shù)據(jù)再利用的技術障礙。
為塑造歐洲數(shù)字未來，歐盟發(fā)布《歐洲工業(yè)新戰(zhàn)略》，當前正在大力推進鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型項目。RFCS（煤炭和鋼鐵研究基金）作為歐洲鋼鐵行業(yè)最重要的科研基金之一，包括了145個不同領域的鋼鐵行業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新項目，涉及數(shù)字化轉型和工業(yè)4.0的各方面內(nèi)容（如自適應在線控制、全工藝流程優(yōu)化、全工藝流程數(shù)據(jù)的同步、零缺陷制造、可追溯性、智能和集成制造）。該基金的總預算為2.501億歐元，每個項目的平均預算為170萬歐元。
參與RFCS計劃的主要研究機構是：德國BFI、瑞典研發(fā)機構Swerea、意大利RINA、Sant'Anna、比利時冶金研發(fā)中心。RFCS項目中最活躍的鋼鐵制造商有安賽樂米塔爾、蒂森克虜伯、塔塔鋼鐵、奧鋼聯(lián)。冶金裝備制造商是裝備專利的主要擁有者，如普銳特、西馬克、達涅利。
歐盟鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型的項目主要有以下13大類：
一、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（IOT）
物聯(lián)網(wǎng)是指將各種物理對象嵌入電子傳感器、執(zhí)行器或其他數(shù)字設備，使其能夠聯(lián)網(wǎng)以收集和交換數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)體系結構的在線監(jiān)測系統(tǒng)由四層組成：傳感層、網(wǎng)絡層、服務資源層和應用層。目前正在運行的TRACKOPT（2017-2020）項目基于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實現(xiàn)了鋼包自動跟蹤系統(tǒng)，以確保從煉鋼到澆鑄的全過程產(chǎn)品跟蹤。
二、大數(shù)據(jù)分析和云計算
大數(shù)據(jù)技術分析是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)算法識別產(chǎn)品質量問題，采用新的處理模式從而減少產(chǎn)品故障。鋼鐵行業(yè)中的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術在完成對大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)的捕獲、存儲、管理和分析方面尚存在一定的困難，大數(shù)據(jù)解決方案正應用于鋼鐵產(chǎn)品的質量監(jiān)控和改進，并很好地克服了傳統(tǒng)技術存在的困難。以減少鋼板的裂紋或劃痕缺陷為例，利用生產(chǎn)線在線數(shù)據(jù)的采集在生產(chǎn)的早期階段對鋼板表面缺陷進行預測，避免后續(xù)產(chǎn)品故障的產(chǎn)生。
大數(shù)據(jù)分析和云計算領域的主要項目有：
1）TRACKOPT
該項目的目標是使用多目標優(yōu)化（MOO）框架和數(shù)據(jù)分析，同時采用包括聲學在內(nèi)的各類傳感器，從而提高工廠產(chǎn)量（避免由于鋼包的混合而導致產(chǎn)品封閉或降級）、和鋼廠的安全性。
2）Quality4.0
該項目基于AI高級人工智能、機器自學習的分析方法和大數(shù)據(jù)處理，開發(fā)自適應平臺，允許對大數(shù)據(jù)進行實時在線分析，以提供量身定制、高可靠性的信息并實現(xiàn)產(chǎn)品質量決策。
3）PRESED
該項目提出了一個基于大數(shù)據(jù)、特征提取、機器學習、分析服務器和知識管理的解決方案，以自動分析感測時間序列數(shù)據(jù)。
4）NewTech4Steel
該項目實施時間為2018年~2021年，專注于鋼鐵行業(yè)的應用場景開發(fā)和實施方法，利用最新的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析技術對產(chǎn)品進行性能監(jiān)控。
5）CyberMan4.0
該項目實施時間為2018年~2021年，應用全流程工藝和產(chǎn)品大數(shù)據(jù)的工具和技術，預測質量降級、故障、異常、關鍵部件的剩余壽命，以便及時規(guī)劃適當?shù)牟⒕哂谐杀拘б娴母深A及維護措施。
6）DROMOSPLAN
該項目采用新的傳感器數(shù)據(jù)，在兩個鋼鐵廠（蒂森的Duisburg工廠和ILVA的Taranto工廠）檢驗了無人機（UAV）技術效果，并于2019年完成。
三、機器人輔助生產(chǎn)
該項目是基于人形機器人的作業(yè)操作，例如，裝配和包裝。由于對產(chǎn)品的高質量、低成本以及更快的交貨速度提出要求，自動化和機器人技術在制造業(yè)中的地位越來越重要。如果利用現(xiàn)有技術并得以加強，實現(xiàn)部分機器人在煉鋼中的應用，就可進一步改善鋼鐵產(chǎn)品的表面質量。
一個成功的實施案例是ROBOHARSH技術，首次在鋼鐵行業(yè)引入“人-機器人共生合作”的概念。該技術雖未完全替代人工，但采用了化學傳感器、姿態(tài)傳感器和位置傳感器以及視頻傳輸設備、MAVlink協(xié)議和算法。
另一個案例是DESDEMONA技術，開發(fā)了檢測鋼材缺陷的機器人和自動系統(tǒng)（如無人機和地面移動機器人）。
四、生產(chǎn)線模擬
這是一種可實現(xiàn)鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)線的模擬和優(yōu)化的新求解方法。同時，它可以實現(xiàn)針對設計和操作過程中的潛在變化的調查研究。一些示例項目如下：
1）GASNET
其機器學習工具采用Hammerstein-Wiener（HW）模型、神經(jīng)網(wǎng)絡和預測模型等技術，以提高煉鋼過程的能源利用效率和環(huán)境可持續(xù)性。
2）SOPROD
該項目采用實時優(yōu)化和非集中優(yōu)化相結合的調度方法、自動過程的自優(yōu)化和過程間的自治通信，提高了產(chǎn)品的智能性和自主通信能力，并可實現(xiàn)工業(yè)4.0愿景的若干關鍵使能技術。
3）AdaptEAF
該項目建立一個能綜合控制原料特性的電弧爐自適應在線控制系統(tǒng)，通過降低總能耗、提高金屬產(chǎn)量的方式來提高能源的利用效率。
4）TRACKOPT
該項目可實現(xiàn)對全流程可追溯跟蹤系統(tǒng)的監(jiān)控，包括產(chǎn)品和工藝過程的監(jiān)控。
5）Cyber-POS
在“鋼鐵工業(yè)4.0自動化”的框架下，引入模擬和驗證工具以及新的IT框架，以提高CPPS（網(wǎng)絡物理生產(chǎn)系統(tǒng)）的可行性、安全性和效益。
6）OptiScrapManage
采用通過績效指標、多準則方法進行過程監(jiān)控的現(xiàn)代技術以及優(yōu)化活動。
五、自組織生產(chǎn)
該類項目關注設備的自動協(xié)調，引導設備的利用和產(chǎn)品的優(yōu)化。它整合了資源、設備和人員，基于它們與主計算機的密切互動，自組織生產(chǎn)提高了自動化程度，可實現(xiàn)生產(chǎn)網(wǎng)絡的實時控制。
主要子項目包括：
1）Cyber-POS（2016-2019）
把工藝過程控制模型、材料質量模型、物流/調度模型和通信（計算機、軟件、網(wǎng)絡）等模型整合并用于生產(chǎn)優(yōu)化，能夠對工藝設定、生產(chǎn)路線、過程干擾或中斷的變化做出快速、動態(tài)和靈活的反應。
2）TRACKOPT
采用創(chuàng)新的傳感器和儀器實現(xiàn)了鋼包移動的自動化監(jiān)控系統(tǒng)。
3）Quality4.0
可以進行與客戶/供應商交換相關質量信息，從而降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)量，并更好地識別鋼鐵生產(chǎn)過程中的質量問題。
4）DYNERGYSTEM
該項目可實現(xiàn)在多個煉鋼廠進行模擬、決策支持的程序和控制，以提高電力預測能力和管理能力。
5）AdaptEAF
該項目可實現(xiàn)采集在線信息（包括熔池液位、鋼和渣量、廢鋼熔化過程和能量行為）、基于模型化的廢鋼裝料在線控制、燃燒器和氧氣噴槍的化學能量輸入控制。
6）PRESED
其目的是開發(fā)新的方法和工具，以實現(xiàn)提高產(chǎn)品質量、降低制造成本。主要功能有：通過識別質量缺陷的主要形成原因，從而優(yōu)化制造工藝、預測產(chǎn)品質量及降低成本。
7）SOPROD
該項目采用了去中心化的優(yōu)化系統(tǒng)，基于產(chǎn)品及工藝的專有技術，并基于單個的產(chǎn)品特性和上下工序的工藝控制實績，實現(xiàn)制造過程的自動工藝優(yōu)化。
8）DESDEMONA
該項目采用先進的工具，確定創(chuàng)新設計、系統(tǒng)、程序和技術解決方案，可實現(xiàn)自檢和自監(jiān)測的傳感及自動化技術的集成。
9）PlantTemp
該項目開發(fā)了一個覆蓋電弧爐和鑄造工藝全過程的操作專家系統(tǒng)，在精確控制鑄造溫度的同時實現(xiàn)節(jié)能和減少物料消耗。
10）AUTOADAPT
該項目提出了可擴充系統(tǒng)的概念，旨在應用自學習方法，采用遺傳算法、多項式模型、迭代學習控制方法和前饋控制等技術，使自動化適應新產(chǎn)品和新工廠要求。
11）INFOMAP
該項目開發(fā)了一個新的工具，用于對全部工藝路線不同設備的地圖進行客觀分析、說明，并生成適用于自動控制決策系統(tǒng)的簡明數(shù)據(jù)系統(tǒng)。
六、網(wǎng)絡物理系統(tǒng)（CPS）
網(wǎng)絡物理系統(tǒng)CPS是計算、網(wǎng)絡和物理過程的集成。嵌入式計算機和網(wǎng)絡通過反饋回路來監(jiān)控物理過程，物理過程會影響計算，反之亦然。正在進行的Cyber POS項目和CyberMan4.0項目將實現(xiàn)傳統(tǒng)軋鋼廠向網(wǎng)絡物理系統(tǒng)的轉換。
七、智能供應網(wǎng)絡
智能供應網(wǎng)絡通過使用模型，將鋼鐵制造過程（從原材料到最終產(chǎn)品）作為集成供應鏈的一部分來整體優(yōu)化，同時，對整個供應網(wǎng)絡的監(jiān)控進行更好的供應管理決策。主要的RFC項目包括：
1）GASNET
該項目建立工藝氣體和蒸汽的網(wǎng)絡管理模型，實現(xiàn)包括生產(chǎn)和輸送全部過程、多層級燃氣和蒸汽管網(wǎng)的優(yōu)化管控。
3）Quality4.0
該項目將整個供應鏈的用戶-供應商合作模式提升到新的高度和水平。
八、橫縱向集成
橫向集成是指價值鏈中資源與信息網(wǎng)絡的集成，而縱向集成涵蓋未來智能工廠的網(wǎng)絡化制造系統(tǒng)和個性化定制制造。主要的項目包括DYNERGYSteel、SOPROD、Quality4.0。其中，Quality4.0整合整個供應鏈上橫向質量信息，建立新的客戶-供應商合作模式，充分挖掘、利用全產(chǎn)業(yè)鏈的所有質量信息和專業(yè)知識。
九、預測性維護
預測性維護是基于對設備的遠程監(jiān)控系統(tǒng)，可實現(xiàn)在設備故障前進行有效維修。預測維修技術可以通過設備監(jiān)測與智能決策相結合的方法來實現(xiàn)。其中，Cyberman4.0項目通過建立在工業(yè)4.0使能技術基礎上的實驗系統(tǒng)和工具，將鋼鐵行業(yè)的維護策略從預防性維護轉變?yōu)閮?yōu)化預測性維護，將實現(xiàn)“集成維護模型4.0”（IMM4.0）在軋鋼領域的應用。
十、網(wǎng)絡安全
應考慮網(wǎng)絡安全，尤其是基于互聯(lián)網(wǎng)的服務。在Flatt、Schriegel、Jasperneite、Trsek和Adamczyk等項目中，基于工業(yè)4.0結構和VDI/VDE指南2182的“網(wǎng)絡安全”分析程序模型，實現(xiàn)了基于云的生產(chǎn)監(jiān)控。
十一、改善維護服務
在改善維護服務方面第四維度的“擴增實境”是各公司最感興趣的技術之一。由虛擬連接的服務技術人員執(zhí)行基于遠程連接的遠程維護，從而節(jié)省差旅成本和時間，能夠快速解決相關問題。鋼鐵行業(yè)的相關項目TeleRescuer，通過一個虛擬系統(tǒng)并使用特種無人駕駛車輛（UV），將救援人員“隱形地傳送”到煤礦地下區(qū)域。
十二、物流車輛自動駕駛
這是工廠內(nèi)使用的一種全自動運輸系統(tǒng)，利用智能軟件來優(yōu)化內(nèi)部物流運作，涵蓋供應和處理鋼廠內(nèi)的原材料、中間產(chǎn)品、成品及副產(chǎn)品，如散裝物料或爐渣。其中，TRACKOPT項目開發(fā)了智能控制站，并支持軋制和精整區(qū)域物流。
十三、知識管理數(shù)字化
鋼鐵行業(yè)的專業(yè)知識和經(jīng)驗在傳承方面的主要問題有：員工個體的差異、人的遺忘、員工離開而造成的知識流失等。KnowDec項目旨在研究和實現(xiàn)一種收集、表達、儲存和利用人類知識的方法，以便在基于計算機的系統(tǒng)里應用。所收集的經(jīng)驗儲存在知識庫中，用于決策支持及建議。
《中國冶金報》（2021年1月8日 02版二版）
