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智能制造 钢铁产业新方向

浏览次数: 日期:2019-07-18 18:03
“智能制造、融合创新将是钢铁工业今后一段时期的主攻方向。”在由中国钢铁工业协会、中国钢研科技集团有限公司、河钢集团有限公司共同主办的第二届钢铁工业智能制造发展论坛上,中国钢铁工业协会副会长迟京东在讲话中表示。
 
钢铁产业智能制造发展方向
 
迟京东指出,随着我国经济的快速发展,中国经济进入了一个从高速增长阶段转向高质量发展阶段的历史性“窗口期”,支撑我国经济高速增长的要素已发生深刻变化。钢铁工业正处于这重要的战略调整时期,危机与机遇并存,发展与矛盾并存,这迫切要求钢铁行业要把握宏观经济领域发生根本转变的深刻内涵,把高质量发展作为当前和今后一段时期确定发展思路、选择发展路径、实施发展举措的根本要求。
 
中国钢铁业要实现从大到强的转变,绝不能错过智能制造这个机遇期。智能制造表面是技术问题,本质是经济问题,体现在信息通信技术的应用,关键却在业务与商业模式的创新、组织流程改革和企业文化的转变。本文针对这一热点,分析了智能制造的概念及其本质,并运用工业4.0的概念分析了钢铁行业推进智能制造的现状、价值、阻力和思路。
 
 
钢铁行业有非常先进的一面,也有“相对落后”的一面。要用智能制造提升钢铁行业的技术水平,还是应该从痛点出发。在笔者看来,钢铁行业至少有如下几个痛点:
 
第一,钢铁生产线并非理想的流水线。殷瑞钰院士把钢铁生产体系看作“耗散系统”,能量总是要损失的。这决定了钢铁生产几乎永远不会是理想的流水线。“耗散系统”的本质无法改变,但我们可以做得更好、可以用智能化带动绿色生产。这类问题可以归结到改进工业2.0的先天不足。
 
第二,钢铁企业的自动化水平仍然有待提高。即便是宝钢,也是在工业3.0并不完美的时候推进工业4.0的。浦项将智能工厂的终极目标确定为“无人值守”,本质上就是要提升自动化的水平。这类问题可以归结为工业3.0的问题。
 
第三,定制化生产的负面作用严重。连铸交接坯浪费、质量余材多、产品质量不稳定、交货期长等现象,本质上都是定制化生产带来的负面问题。在钢铁行业毛利很低的情况下,应该更加重视这方面的问题。笔者将这类问题称为“工业3.5后”的问题。
 
第四,服务的问题。在定制化生产时,用户遇到的很多问题与设计和服务有关。按照目前的观点,造成这种现象的本质是缺乏优秀的专家。而且由于优秀专家总是“稀缺资源”,钢铁厂的服务很难面对中小客户。笔者认为,随着“供给侧改革”的发展,下游中小企业的质量意识和自动化水平会逐步提高,对服务的要求肯定会大大加强。通过推进“智能服务”,提高专家工作效率,是解决这个问题的方法之一。
 
六. 推动智能制造的价值与阻力
 
钢铁行业推进智能制造面临诸多尴尬的困境:要推进工业4.0,却发现自己并不落后;现实中有很多痛点,却往往是长期无法解决的老大难问题。要破解这些难题,需要具体问题具体分析。
 
在笔者看来,造成能耗高、自动化水平低等现象的首要原因是经济问题。随着我国对环境的要求越来越严格、劳动力成本越来越高,解决和改善这些问题的难度会逐步变小、动力会逐渐增大。但是,解决这些问题应该与智能制造思想相结合,以提高技术经济性。事实上,在个性化定制的前提下推进操作、计划调度的无人化,都可看作是智能制造的范畴。
 
后面两个问题也可通过智能制造的思路来解决。具体地说,就是通过加强信息感知和知识管理,解决个性化定制的负面问题并加强个性化服务。其实,人们很早就意识到这两类问题,只是苦于“无计可施”。其中,最缺乏的知识是对产品“适用性”的研究不够。
 
从经济性上看,工业4.0既要实施个性化定制,又必须努力减少定制的负面影响。要解决这个问题,离散制造业常采用模块化方法,在钢铁行业则应该尽量提高钢种的通用性。否则,个性化需求越强,生产组织的难度就越大、浪费可能就越大、交货期就越长、质量稳定性就越难保证。
 
然而,钢铁企业的知识结构往往碎片化严重,难以支持上述设想。我们往往用专一而又严格的成分和工艺要求来对应特定用户。企业内部的产品标准常常是根据生产控制能力给出的、允许波动的范围很小。产品开发成功后,人们知道在成分工艺的狭小控制范围内能够满足用户需求,但并不一定清楚超出范围能否依然满足用户需求、更不清楚其他的成分体系能否满足用户需求。事实上,钢铁企业常常不太清楚用户的使用过程,也就根本无法回答上述问题。这种碎片化的知识结构很难支撑生产组织的改进,智能制造技术也是“巧妇难为无米之炊”
 
推进智能制造非常困难。为了避免误入歧途,必须要事先想清楚。但是,即便把问题想清楚了,困难也不会减少,而是会看到更多、更大、更本质的困难。要推进智能制造,就必须克服这些困难、不能绕着走。宝钢老专家王洪水先生认为:系统地结构化知识将是迎接智能制造时代的关键一步。笔者认同这个观点。

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