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行业动态

推进智能制造,钢铁行业要找到合适途径

发布日期:2018-12-05 作者:西安鹏远冶金 点击:

郭朝晖


●有人把“智能制造”简单地理解为用机器代人、提高劳动效率。在这种思想的影响下,有的地方盲目推进机器人等无人化、少人化技术。笔者认为,这种思路是片面的。

●影响自动化程度的关键因素是经济因素,与劳动力成本有关;而智能化技术与劳动力成本的关联度相对小。区分自动化和智能化是重要的,这会让我们不再过度追求高自动化水平,也可以让我们关注到真正的智能化,以免错过时代带来的机遇。

●智能化可以是让机器代替人决策,也可以是让机器帮助人类进行更好的决策。二者融合在一起,会发挥更大的作用———大空间尺度的实时资源调配,有望弥补人脑的短板。

●理想情况下,智能决策需要与自动执行结合起来,杜绝人为的干扰,让执行过程“不走样”。但是,当前更加现实有效的办法,是将“线上”和“线下”的工作结合起来做、把计算机的决策和人的执行和管理结合起来,而不是指望智能化方法解决当前所有的问题。



在冶金行业,智能制造是个热门话题,也是个令人困惑、焦虑的话题。很多企业面临两难的处境———既担心失去时机,又担心走错了方向。基于这个原因,有的地方“新瓶装旧酒”,把其他工作包装成“智能制造”;有的地方“叶公好龙”,追求时髦而不实用、难以创造价值的技术。促进智能制造的健康发展,必须纠正这些问题。

同时需要明确的是,企业采用新技术的终极目标是取得经济效益,而技术本身的成功并不代表经济上可行。技术的经济性与具体应用场景和各种外部条件密切相关。所以,国内企业推进智能制造,不能盲目攀比国外先进企业,而是要选择合适的切入点,找到合适的推进途径,并与外部条件和环境的变化协同起来。


智能制造应与自动化区分开来


智能制造的定义不下几十种。有人把“智能制造”简单地理解为用机器代人、提高劳动效率。在这种思想的影响下,有的地方盲目推进机器人等无人化、少人化技术。笔者认为,这种思路是片面的。

虽然人们对智能制造的概念没有统一的认识,但却有一个共识:智能制造成为热点,与ICT技术(信息和通信技术)的持续进步相关。换句话说,智能化技术往往与数字化、网络化等技术相关。这个特点可以把智能制造与传统的自动化区分开来。

自动化是钢铁行业的重要支撑技术。发达国家的很多钢铁企业的人均产钢量比国内高2~3倍,这种差别与自动化程度密切相关。但是,导致这种差异最关键的因素,却未必是技术本身。很多自动化技术早已成熟,中国企业完全可以通过市场获得。笔者认为,影响自动化程度的关键因素是经济因素,与劳动力成本有关———或者说与企业所在区域的经济发展状况。

中国的人均GDP接近1万美元,韩国、日本在3万、4万美元,而美国在6万美元以上。由于劳动力成本的差异,日韩钢企的劳动生产率比中国高,在经济上是合理的;而美国纽柯和大河公司的劳动生产率比日韩企业高,也是合理的。既然经济性是影响自动化程度的关键因素,那么,钢企自动化程度未必是越高越好,而是要与国家或者地区的劳动力水平相适应。

随着我国经济发展进入新阶段、社会发展进入老龄化,自动化技术的经济性会显著提高。企业提升自动化程度是企业必然的选择。但是,技术的推进需要与经济和社会发展速度相匹配,不应该脱离经济发展的阶段性,以至于盲目追求过高的自动化水平,否则,企业增加成本、员工失去工作,反而没有得到高自动化程度应该带来的效果,那么,为这样的高自动化程度所做的工作就是失败的。

ICT技术的发展,给冶金行业带来了很多新的机会。我们应该注意到,这些机会与传统的自动化不同。例如,企业通过工业互联网,可以显著促进工序和部门间的协同能力,并促进人才、信息和知识的共享;通过大数据技术,可以提高管理水平和研发效率,等等。

我们还注意到,这些技术创造的价值,与劳动力成本的关联度相对小。所以,无论钢企所在的地区发达程度如何,智能化技术都能用来创造价值、具有更强的“普惠性”。智能化技术的一个重要特长是能够提升企业的管理水平,这一点对钢铁企业特别重要。我国钢铁企业的管理工作还有较大提升空间,这意味着智能化的价值潜力在我国可能更大。

智能化工作往往需要基于一定的自动化基础。所以,在推进智能化工作时,往往需要针对自动化的基础进行“补课”。这也是人们容易混淆自动化和智能化的原因之一。尽管如此,我们依然认为,把传统自动化和智能化区分开来是必要的。因为区分两个概念,有利于防止过度追求高自动化水平,也可以让我们关注到真正的智能化,以免错过时代带来的机遇。


智能化重在决策


与自动化相比,智能化偏重于用机器代替人的脑力劳动而不是体力劳动。代替的目的,不仅让人做事更轻松,而是要做得比人更好或者帮助人们做得更好。也就是说,智能化的主要目的是让决策更优,而不是仅仅是降低人工成本。

浦项人均吨钢产量普遍高于国内钢铁企业。但是,通过对标可以发现,浦项一线工人的数量甚至比国内某些先进钢铁企业还要多。由此推断,我国钢企的劳动效率低,主要是管理、技术等岗位上从事脑力工作的人员劳动效率低。也有材料显示,美国大河公司的质量管理人员非常少,但处理质量管理的效率和水平却很高,这也说明,在智能化方面,我国与国外先进钢企之间存在巨大差异。

智能决策也是价值驱动的。智能决策的价值体现在比过去的传统决策更“优化”。所以,智能决策的价值,主要是决策质量提高带来的。而不一定是劳动力节省带来的。

我们知道,优化的前提,是存在可供优化的价值空间。这个空间就是传统决策的失误或者不足。为此,要推进智能制造,首先要解决的问题是找到价值损失在什么地方。

相关部门曾经做过研究,国企的“跑冒滴漏”(跑气、冒水、滴液、漏液)占到企业总成本的10%~20%。有业内人士估计,无论国企民企,我国的钢铁行业大体都处于这个水平。考虑到我国钢铁行业的总成本数以万亿计,这种浪费是一个天文数字。笔者自己的调研也发现,决策损失很大程度上是因为企业的管理不善。

沿着管理不善的思路看,决策损失又有更加深刻的原因。比如,管理者往往“难以发现”这些损失:有的涉及到个人和部门的私利,问题被故意隐瞒;有的涉及到考核制度导致的局部和全局的利益冲突;有些决策对短期收益有利,却对长期的收益有害;有些决策的收益是显性的,而损失却是隐性的;有的是制度设计有问题,损失找不到责任人;还有些损失与员工的个人能力和知识水平有关,这在中小钢企更为常见……而这些,这恰恰是智能决策的优化空间。

智能化的原理之一,是让机器代替人决策。我们知道,只要信息及时完备,就有可能通过数字化的方法,把优秀人才的决策方法固化下来,并让计算机去决策。数字化的决策方法是显性化的,计算机也是没有私心的,故而决策方法容易传承并持续优化,让决策越来越好。

智能化的原理之二,是让机器帮助人类进行更好的决策。基于互联网,可以实时感知和支配更多的资源,实现更大范围的资源优化配置和协同共享,优化空间的扩大,使得决策的经济性更好。通过互联网的应用,还可以让优秀的专家进行远程决策,减少人移动的成本和时间,提高专家的工作效率,实现优质专家资源的“共享”。

以上两个原理融合在一起,会发挥更大的作用。大空间尺度的实时资源调配,往往会涉及到更多的资源、用到更多的知识。这时,人脑接受信息和处理信息的能力就可能受到挑战。这时的机器决策,就可以弥补人脑的短板;这样的决策还可以代替多人、多个部门的会议决策,能够使得决策效率大大提升、成本大大降低。

这些思想都是有实践案例支撑的。大河公司的很多做法,就是把人类专家的决策方法转给机器去做,以此来提高决策的效率和质量。而国内某些企业推动的远程集约化管控,也能够让有限的优秀专家为更多的场景服务。


智能决策的常见困难和路径


智能决策有4个层面的常见困难:

智能制造的价值空间本质上来自企业的管理漏洞或能力不足。由于各种原因导致的有些管理者看不到、或者不愿意看到上述问题,是管理水平难以提升的重要原因。由于岗位分工的原因,从事智能制造的部门,更是看不到这些价值。没有价值的助力,智能制造的工作就很难推动。这一点,往往是推动智能制造时首先遇到的困难。

即便发现了价值损失,落实过程也很困难。落实的过程,涉及到个人和部门利益,容易遇到各种各样的对抗和抵触。比如,用各种困难和假的数据应付搪塞;推进过程中,人们还会遇到各种各样的不习惯,导致工作效率的降低,产生抵触情绪。

然后是基础条件差。由于我国自动化、数据采集方面的基础相对落后,而对已有产线改造的成本又大,这导致智能化的推进往往需要付出更多的成本。

最后的困难才是来自技术方面的,包括各种处置问题的算法、模型,等等。在笔者看来,我们的国家其实并不缺乏技术人才,只要前面的关系能够理顺,技术一般不是问题。

从某种意义上说:推进智能化,先要解决人的问题,然后才是用技术解决问题。换个角度说,是通过智能化相关的技术手段,帮助企业解决人的问题。

延续这个思路,推进智能化,就首先要涉及到透明化。所谓透明化,就是用数字化的手段,把决策和执行过程记录下来,进而把各种跑冒滴漏展现出来、能够被管理者感知。通过透明化,管理者可以有效地解决“授权”和“受控”之间的矛盾,企业的管理水平自然就会提升,业务活动中的矛盾和纠纷也就会随之减少。

在理想的条件下,智能决策需要与自动执行结合起来,杜绝人为的干扰,让执行过程“不走样”。但是,我国钢铁企业普遍遭遇自动化程度较低、数据采集条件不好的约束。面对这样的问题,根本性的解决方案是提高自动化和数据采集能力。但是,当前更加现实有效的办法,则是将“线上”和“线下”的工作结合起来做、把计算机的决策和人的执行和管理结合起来,而不是指望智能化方法解决当前所有的问题。这样做的经济可行性和现实性往往更好。


用智能化的手段推进节能减排

符合行业绿色化和智能化的发展方向


推进智能制造时,问题和场景的选择非常重要。推进智能制造工作的成败应该用价值来衡量。但价值的大小,首先是优化空间本身决定的。而优化空间的大小,决定于技术的应用场景。

殷瑞钰院士多次强调,钢铁生产是个耗散系统,必须关注物质流、能量流和信息流的协同。减少能量的无效耗散,存在着巨大的价值,是推进智能化的重要课题。殷院士还指出,钢铁行业未来技术发展的战略方向是绿色化和智能化。用智能化的手段推进节能减排,同时符合这两个战略方向的要求。

对于钢铁联合企业,煤气是最重要的能源介质之一。煤气生产和消耗的平衡非常重要———如果生产大于消耗,多余的煤气就要被排放掉、造成价值损失;反之,如果消耗大于生产,又会影响用气环节的正常生产。在缓冲能力不足的企业中,保持煤气生产和消耗的动态平衡非常困难,这也意味着煤气动态平衡的价值非常大。

然而,实现煤气的动态平衡存在很多困难。首先是与煤气平衡相关的设备往往很多,分布在从焦炉、高炉、转炉、加热炉、电厂等多个车间,涉及到的优化要素很多、对象很复杂;其次是各个车间有各自的考核指标(如产量),它们倾向于按照自己的节奏组织生产,而煤气协同时,它们之间存在利益分歧;再其次是相关设备常常分布在几平方公里、乃至几十平方公里的范围内,相互之间距离很远,信息通信有困难;最后是管道系统的动态特性复杂,建模存在困难。

随着ICT技术的不断发展,工业互联网的应用越来越深入,车间之间的实时通信已经不再是技术瓶颈。在这样的技术背景下,对管道和相关设备进行建模,并将实时数据接入,就能预测煤气的产生和消耗;在此基础上,还可以对煤气的生产和使用环节进行动态配置,并要求各个部门的主操按照统一的要求控制生产节奏。这就是所谓的部门协同。这种协同会影响到各个车间的生产节奏,甚至考核指标。实际执行过程中可能会遇到障碍。为此,要调整相关的考核机制、实现管理的透明化,使得操作人员有意识地让部门利益服从企业全局利益,最终实现全局上的动态优化。

按照这样的思路,上海优也信息科技有限公司对华东地区某个年产500万吨左右的钢铁企业进行智能控制,每年的经济效益大约5000万元,效果十分明显。

未来,理想的智能化钢铁企业,应该是高效率、高质量、低成本、多功能、环境友好的。但是,理想的智能化钢厂,是在理想的条件下才能建成的。这种理想的基础,不仅包括高度的自动化、数字化,还应该包括高效合理的生产流程和设备、合理的产线分工、智能化的供应链和服务,等等。然而,智能化的推进过程,又必须依据现实的条件。所以,钢铁企业的推进过程,必然是个逐步推进的过程。这个过程,需要遵循经济性的原则,首先从经济性强的场景切入;但还应该着眼未来的发展,让短期利益和长期利益得到兼顾。为此,必须尽可能早地关注一些基础性的工作。目前,工信部推动的工业互联网APP培育工程,就是针对这一方面的解决思路。这一方面的工作,应该引起中国钢铁企业有关人士的重视。但是,推进这一工作首先遇到的阻碍不是技术问题,而是与人相关的利益、观念和组织问题。推动这项工作的进行,企业需要有系统的考虑。

                                                

                                                   摘自:中国冶金报


西安鹏远冶金设备有限公司成立于2017年2月20日,公司位于中国陕西西安,主导业务为冶金设备电弧炉矿热炉,钢包精炼炉,其他精炼炉冶金辅助设备)设计制造、环保除尘技术设计、冶炼原料处理和先进冶炼工艺技术开发,公司的愿景是成为能够为用户提供先进适用的成套冶炼技术解决方案的服务型主导企业,公司矢志将“鹏远冶金”打造成电炉行业的优秀品牌。关注我们,及时了解行业最新动态,咨询热线:13891839310.


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