用AI“爆改”工厂 实探宝钢股份汽车板产线的AI云端化操作车间|高质量发展调研行

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《科创板日报》5月24日讯(记者 张洋洋)一个诺大的钢铁生产车间,高空当中无人行车设备抓着一个冷轧钢卷来回穿梭,这是发生在宝钢股份“AI主操车间”的一幕。

图/《科创板日报》记者摄

近日,中宣部组织的“高质量发展调研行”主题采访活动走进上海。采访调研的第一站,《科创板日报》记者来到位于宝山区的宝钢股份

眼前的这个“AI主操车间”,是宝山基地冷轧厂C008热镀锌智能车间,它不似传统钢铁厂的灯火通明、炉火通红和热火朝天,这里极少人工作业,只有行车吊装钢卷时的隆隆声,还提醒着这是一个还在24小时作业的工厂。

图/《科创板日报》记者摄

在业界,这个“黑灯工厂”早已名声在外,指挥它的,是相隔不远处的“六合一”控制室。在这个不大的屋子里,只有4名操作人员,他们面对着几十块屏幕,工厂车间实时生产的数据情况和分析在屏幕上闪烁呈现,距此千里之外的宝钢湛江生产基地的生产实况,也同样一目了然。

图/《科创板日报》记者摄

“我们做了粗略统计,此前操作人员在实时监控的过程中,每三分钟左右就要调整一次操作。运用AI主操后,半小时去介入一次就可以了,降低了人员90%以上的负荷。”宝钢股份冷轧厂分管智慧制造的副厂长刘德成告诉《科创板日报》记者。

宝山基地冷轧厂C008热镀锌智能车间,该车间用于生产汽车板。包括这个车间在内的一系列黑灯工厂,是工信部首批命名的智能制造试点示范区之一,也属于上海市首批智能化工厂。

刘德成说,宝钢冷轧部门经历了近10年的数智化建设,通过推进机器人和自动行车等极致自动化的工作,汽车板产线的劳动效率提升超过30%。

近三年来,宝钢股份则重点在推进大数据和人工智能的工作,目标不仅是要减轻体力负荷,更要减轻繁重的脑力负荷,尤其是在钢铁制造的核心生产控制环节。

但是AI进入传统钢铁制造的核心地带,对钢铁厂商而言,还是一个挑战性很强的课题。在流程型行业中,高可靠性和高稳定性是基本的要求。但AI本身的不可解释性,带来了不确定性的风险。这两者之间的矛盾非常突出。

刘德成说,通过近三年的探索迭代,宝钢股份还是找到了方法和路径,成功实现了汽车板产线的AI主操(云端化操作,实现跨界面融合)。

以连退产线高速运行的退火炉为例,这是一个复杂的系统,大数有121根炉辊、380个辐射管。宝钢股份打造的AI主操,对超过800个数据和参数进行处理,预测未来三十分钟的工艺参数变化情况,AI主操会直接将调整的指令下发到PLC控制系统,完成毫秒级的实时控制。

通过应用AI主操,不仅产能水平得到提升,同时,机组温度不符的封闭率、带钢跑偏的频率和带钢单次跑偏的持续时长也都得到明显改善。甚至,在某个张力纠偏的具体案例中,AI比操作人员提前54秒感知到异常,并进行响应,而且AI的调整动作,与成熟的历史经验预期是一致的。

在大模型方面,近两年,宝钢股份一直在跟踪研究大模型的发展,今年则进入到了大模型的实战阶段,目标是通过大模型进一步提升汽车板表面质量检测的能力。

据刘德成介绍,宝钢已经建立了AI算力中心,组建了数智化团队,目前正在集中各制造基地的数据资源,在电镀锌汽车板产线上进行大模型的效果验证。后续将通过“基础大模型、行业大模型和专业大模型”三个阶段的推进,实现对汽车板表面质量检测能力的进一步提升。

“今年是宝钢股份全面推进AI战略的元年,目标是要实现100个类似AI主操这样的场景应用,包括AI产线控制、AI视觉识别和AI智能决策等不同维度的工作。”刘德成说。