浅谈钢铁生产流程智能化

随着互联网、移动通讯、物联网、云计算、大数据、智能机器人等技术的发展，现如今很大一部分工业生产都离不开工业智能化系统技术。钢铁工业作为典型的流程制造业，与智能化技术的发展息息相关。

近年来，美国提出了“工业互联网”；德国提出了“工业4.0”；中国也提出了“中国制造2025”。智能制造已成为流程制造业转型升级的主攻方向和目标。对于钢铁生产流程智能化，我们要高度重视，不能错失良机，但也要从其“流程制造业”角度考虑，在（CPS）信息物理系统基础上，合理架构智能化。

从物理角度看，钢铁流程制造业动态运行的本质是：物质流（铁素流）在能量流（碳素流）的驱动和作用下，按照设定的程序（生产作业指令），沿着特定的“流程网络”（总平面图）作动态—有序地进行，并实现多目标优化。

钢铁制造流程运行机制为：制造流程内异质—异构的工序/装置通过“界面”连接技术的链接，形成流程静态“网络结构”，进而通过动态驱动“程序”形成动态运行网络。

要想实现“智能化”必须解决“异质—异构”的子系统之间的相互辨识、相互感知、相互作用、相互协同的关系，促进全流程的协同优化。

目前我国钢铁工业自动化已经有了一定的进步。炼铁、炼钢和轧钢等工艺流程，都具有比较先进的单机智能化系统，同时也具有比较完善的管控一体化系统。正是由于这些系统使得钢铁进行智能化生产模式。但各个工艺流程工序间的“界面技术”研究较少。

静态网络构建是智能化运行的基础，也是智能化设计的重点之一，钢铁生产流程进行智能化建设的基础条件应注意以下几点：

（1）节点数量优化与节点功能选择优化，即单元工序功能集的解析—优化，设备合理大型化、高效化。

（2）工序/装置连接“界面”技术的选择与优化，即工序之间关系集的协同—优化，连接简捷化。

（3）节点—节点之间动态耦合技术，即工序间的动态衔接调控和路径优化。

（4）全流程协同—连续技术，即流程工序集的重构优化。

现代钢厂智能化是整个生产流程的智能化，应该实时地控制、协调整个企业活动，预测预报可能遇到的“前景”，并及时作出应有的对策。推进智能化必须的两个途径是：

（1）需要建立合理的“硬件体系”，构建起以合理的物质流及物质流网络、能量流及能量流网络为标志的物理硬件系统（CPS）；

（2）基于信息物理系统，搭建“软件体系”，实现对流程制造的自感知、自决策、自执行和自适应。

钢厂智能化不只是CPS，必须高度重视物理系统的研究。信息物理系统强调的是物理系统的创新优化，与之相应、相关的信息系统的提升和融入是是实现钢铁生产流程智能化的关键性手段。必须打破各工序/装置彼此封闭的信息化“孤岛”，全面做到“信息深度感知、协调精准控制、智能优化决策、自主学习提升”。

关键技术有：数据平台建设、参数深度感知、设备故障诊断、质量监控优化等。最为迫切的是，解决诸多必要的传感器件、仪器仪表、各类自动化控制技术和制造平台技术及其可视化技术等。

总而言之，钢铁生产流程智能化是指围绕钢铁制造流程“产品制造、能源转换、废弃物消纳处理”三个功能的价值提升，基于物质流网络、能量流网络、信息流网络的关联和集成，将物联网、大数据、云计算等信息手段与钢铁制造流程的设计、运行、管理、服务等各个环节深度融合，实现信息深度自感知、自决策、自执行、自适应功能。