钢(gang)铁(tie)工(gong)业(ye)是(shi)国民(min)经(jing)济(ji)的重要(yao)基(ji)础(chu)产(chan)业，是(shi)国之基石(shi)。改(gai)革(ge)开(kai)放以来(lai)，我(wo)国钢铁行(xing)业迅(xun)速(su)发(fa)展，到(dao)2020年(nian)，我(wo)国钢(gang)产(chan)量已经(jing)达(da)到世界总产(chan)量的57%，可(ke)以(yi)生(sheng)产所有(you)门类的钢(gang)铁(tie)产品。钢铁工业(ye)为(wei)国(guo)家(jia)建设提(ti)供了(le)重要(yao)的(de)原材料保(bao)障(zhang)，有力支(zhi)撑(cheng)了(le)国(guo)民(min)经济的健(jian)康(kang)发展，推动了我(wo)国工(gong)业(ye)化、现代化进程(cheng)，促(cu)进(jin)了(le)民生改(gai)善和(he)社(she)会进(jin)步。

钢(gang)铁(tie)行(xing)业数字(zi)化(hua)转(zhuan)型的(de)机(ji)遇(yu)与(yu)挑(tiao)战

作为大型复(fu)杂流(liu)程工业(ye)，钢铁工业(ye)全(quan)流程各工(gong)序均(jun)为(wei)具(ju)有(you)多变量(liang)、强(qiang)耦合、非线性(xing)和(he)大滞(zhi)后(hou)等(deng)特(te)点(dian)的“黑箱”，实(shi)时(shi)信息极(ji)度缺(que)乏(fa)；各(ge)单(dan)元为(wei)孤岛(dao)式(shi)控(kong)制，尚(shang)未(wei)做到单(dan)元(yuan)间界面(mian)无缝(feng)、精(jing)准(zhun)衔接。钢(gang)铁行(xing)业(ye)面临的质量、成本、环境、稳定性(xing)等方面的问(wen)题(ti)亟(ji)待(dai)解(jie)决(jue)。严(yan)重的(de)“不确(que)定性”是钢铁(tie)生产(chan)过程面(mian)临(lin)的重(zhong)大(da)挑战(zhan)。

钢铁行(xing)业具有(you)丰(feng)富(fu)的数字技(ji)术(shu)应用场(chang)景(jing)资(zi)源。经过(guo)长(zhang)期(qi)的(de)建设(she)和(he)发(fa)展，钢(gang)铁行(xing)业已(yi)经(jing)具有(you)先进的数据采集(ji)系统(tong)、自动化控(kong)制(zhi)系统和(he)研发设(she)施，可(ke)以为(wei)我(wo)们提(ti)供海量的(de)数据(ju)资(zi)源(yuan)。我(wo)们(men)已经(jing)实现了(le)全面(mian)的数(shu)据(ju)采集(ji)和丰(feng)富的数据积累(lei)。

习近平(ping)总书(shu)记号(hao)召(zhao)我(wo)们(men)“加快(kuai)建设(she)数(shu)字中(zhong)国(guo)”。我(wo)们(men)钢(gang)铁人(ren)要(yao)将(jiang)数(shu)字技(ji)术(shu)与钢(gang)铁行(xing)业(ye)深(shen)度(du)融(rong)合(he)，充分发挥(hui)钢铁行(xing)业(ye)海(hai)量(liang)数(shu)据和(he)丰(feng)富(fu)应用(yong)场景优势(shi)，在(zai)工业(ye)互联(lian)网、大(da)数(shu)据、云计(ji)算(suan)、5G网(wang)络(luo)等(deng)信(xin)息(xi)技(ji)术的支撑(cheng)下，借助大数据与(yu)机器学习(xi)/深(shen)度学(xue)习等(deng)数(shu)据科(ke)学技术(shu)，快(kuai)速(su)解(jie)析(xi)海量(liang)数据(ju)中(zhong)蕴含的企业生产(chan)过程中的规(gui)律(lv)，并利用(yong)这些(xie)规律解(jie)决(jue)流程工(gong)业(ye)普遍(bian)存在(zai)的不(bu)确定(ding)性(xing)等(deng)“黑箱”难题，发挥数据技(ji)术的(de)放(fang)大(da)、倍(bei)增(zeng)、叠加作用(yong)，推进钢铁行(xing)业(ye)的(de)数字(zi)化(hua)转(zhuan)型与(yu)高(gao)质(zhi)量(liang)发展。

数字驱动的(de)钢(gang)铁(tie)材(cai)料(liao)创新(xin)基(ji)础设(she)施

钢(gang)铁材料创(chuang)新(xin)基础(chu)设施(shi)是(shi)以(yi)工(gong)业(ye)互(hu)联网(wang)为载(zai)体(ti)、以数字(zi)孪生为核心(xin)，提供数(shu)据全生命周(zhou)期(qi)管理，支(zhi)持数(shu)据治理(li)、大(da)数据(ju)存(cun)储、大(da)数据(ju)分(fen)析(xi)引(yin)擎(qing)、大数据(ju)流动(dong)驱(qu)动(dong)等(deng)数(shu)据(ju)底(di)座(zuo)。它搭(da)建数据化业(ye)务基盘，并构建(jian)面向(xiang)未(wei)来的数(shu)字化创新(xin)应用，依(yi)托(tuo)全(quan)流(liu)程(cheng)、全场(chang)景(jing)数字(zi)化转(zhuan)型，软(ruan)硬(ying)协同，发展最(zui)新的(de)工(gong)业信(xin)息(xi)通(tong)信技(ji)术，实现(xian)钢(gang)铁工业的(de)数字化转型(xing)。

钢铁(tie)行业必须与数(shu)字(zi)经(jing)济、数字(zi)技术(shu)相(xiang)融(rong)合(he)，发(fa)挥(hui)钢(gang)铁(tie)行业(ye)应用(yong)场(chang)景(jing)和(he)数(shu)据(ju)资(zi)源的优势(shi)，以工业(ye)互联(lian)网(wang)为载(zai)体、以底层(ceng)生(sheng)产线(xian)的数(shu)据感知(zhi)和精准执(zhi)行(xing)为(wei)基础、以边缘过(guo)程设(she)定(ding)模(mo)型(xing)的(de)数(shu)字孪生化和CPS化为(wei)核(he)心(xin)、以数字驱(qu)动的(de)云(yun)平台(tai)为(wei)支撑，建设数字(zi)技术(shu)与(yu)钢铁企业(ye)实体(ti)技术深度(du)融合的数字化(hua)创新(xin)基(ji)础设施，钢(gang)铁(tie)材料(liao)创新基(ji)础(chu)设施是钢(gang)铁(tie)工业(ye)的核心(xin)竞争力(li)。

创新基(ji)础设(she)施(shi)的核(he)心(xin)功(gong)能(neng)，就是建(jian)立钢(gang)铁(tie)材料(liao)的(de)成(cheng)分(fen)设(she)计、制造(zao)工艺(yi)与其组(zu)织(zhi)、性(xing)能(neng)、服役(yi)表现(xian)、外(wai)形尺(chi)寸、表(biao)面(mian)质量或其(qi)他各种(zhong)经过数(shu)字(zi)化(hua)的(de)非结(jie)构化数据表(biao)征(zheng)的状态(tai)变(bian)量之间的(de)关(guan)系，即(ji)建(jian)立钢(gang)铁行业(ye)信(xin)息(xi)物(wu)理(li)系(xi)统的数字(zi)孪(luan)生，利(li)用自学习(xi)、自(zi)适应(ying)、自(zi)组织的(de)数(shu)字(zi)技(ji)术持(chi)续优化(hua)生产工(gong)艺(yi)过程，实(shi)现(xian)钢(gang)铁(tie)行业绿色化(hua)、数(shu)字化、高(gao)质(zhi)化、服(fu)务化(hua)发展的(de)目标。

钢(gang)铁企业(ye)创新(xin)基础设施包(bao)括4个主要组(zu)成部分，即(ji)实(shi)验中心(xin)、中(zhong)试基(ji)地、底(di)层(ceng)生产(chan)线(xian)组成(cheng)的物理(li)空(kong)间(jian)，位于(yu)边缘(yuan)的(de)边缘数字化(hua)核(he)心(xin)平(ping)台（边缘云平(ping)台(tai)），位于云(yun)平(ping)台(tai)之(zhi)上(shang)的(de)企(qi)业(ye)资(zi)源配(pei)置与管理(li)平台（资(zi)源(yuan)配(pei)置与(yu)管理(li)平台），以(yi)及管理以(yi)上底(di)层(ceng)物理实体和(he)2个平台的(de)网络(luo)系统。

强大健全(quan)的物理(li)实体底(di)层(ceng)：数据(ju)采(cai)集(ji)与(yu)执行机(ji)构(gou)

钢铁(tie)创(chuang)新基础设施(shi)的(de)底层(ceng)是(shi)企业实验(yan)室(shi)、中试(shi)基(ji)地、生(sheng)产线组(zu)成(cheng)的物(wu)理(li)实体(ti)。在物理实体(ti)设备上安(an)装的(de)信息(xi)感知(zhi)系统，采(cai)集(ji)数(shu)据(ju)并传(chuan)送到(dao)边(bian)缘或(huo)云平台(tai)，对(dui)经过(guo)预(yu)处理(li)的海量数(shu)据，进行数据(ju)分析，并在(zai)边(bian)缘建立数(shu)字孪(luan)生模型进行(xing)过(guo)程(cheng)控制，或(huo)在(zai)云(yun)平台(tai)进行(xing)管理和操作(zuo)指导。

钢铁工业(ye)要采(cai)用(yong)数字化(hua)技(ji)术，实(shi)现数(shu)字(zi)化(hua)转(zhuan)型，首(shou)要条件是(shi)钢铁(tie)产线(xian)的各(ge)个基本单(dan)元(yuan)具(ju)有(you)完(wan)备、可(ke)靠(kao)、性能(neng)优(you)良的数据(ju)采集系(xi)统(tong)，可以(yi)提(ti)供(gong)精(jing)准(zhun)、齐全(quan)的现(xian)场(chang)有(you)关(guan)材料成(cheng)分和实(shi)时(shi)操(cao)作数据等输入(ru)数据(ju)，以及材料(liao)外形(xing)尺(chi)寸、组(zu)织(zhi)性能、表面质量(liang)等(deng)输出(chu)数(shu)据。同时，各工(gong)序的基(ji)础自动(dong)化系统(tong)和执(zhi)行机(ji)构(gou)必须以足够(gou)的(de)响(xiang)应性、实(shi)时(shi)性和控(kong)制(zhi)精度(du)实(shi)现(xian)过(guo)程控制(zhi)系(xi)统与物(wu)理(li)系(xi)统(tong)的(de)实时(shi)交互(hu)，完(wan)成(cheng)需要(yao)的(de)自动(dong)化(hua)控制(zhi)任(ren)务(wu)。

尽管我国(guo)的(de)多数钢厂(chang)是(shi)近(jin)年建(jian)设的(de)，采用(yong)了(le)先进(jin)的(de)自动(dong)化(hua)技术，有较好的(de)自动(dong)化基础(chu)，但(dan)是(shi)仍(reng)然(ran)有缺项和“短板”。因此必(bi)须(xu)填(tian)平(ping)补齐(qi)底层生产(chan)线的(de)数(shu)据(ju)采集(ji)和(he)执(zhi)行机构的缺(que)项，消除“短板”。由于(yu)钢铁行业作(zuo)业条件和技术水平的(de)限制，过去(qu)的(de)一(yi)些(xie)数(shu)据(ju)难(nan)以检(jian)测(ce)，甚至(zhi)检测不了(le)。比如炼(lian)钢过程(cheng)中(zhong)的下(xia)渣(zha)检(jian)测(ce)、连铸(zhu)液(ye)面(mian)波(bo)动检(jian)测、复杂形(xing)状的测(ce)量(liang)等(deng)。现(xian)在(zai)可(ke)以(yi)采(cai)用(yong)各种(zhong)新检测(ce)方法来实现信息感知。利用机器视(shi)觉技术(shu)可以(yi)提供(gong)多(duo)维(wei)测(ce)量的(de)信息，经过数据变换(huan)和分析，可以(yi)获得我们需要(yao)的(de)尺(chi)寸、形状、分(fen)布(bu)等定(ding)量(liang)的表(biao)达(da)。这(zhe)方面有(you)很大(da)的创(chuang)新(xin)空(kong)间(jian)。

执行机(ji)构(gou)嵌入(ru)到(dao)三类实验(yan)工(gong)具(ju)的物理(li)实(shi)体层上。依(yi)靠实(shi)验室(shi)规模的基础性实验装(zhuang)备提供(gong)的信息(xi)，可以(yi)建(jian)立初(chu)级(ji)数(shu)字孪(luan)生模型。这组模型经(jing)过(guo)中(zhong)试(shi)规模实(shi)验(yan)工具的(de)验(yan)证(zheng)、优(you)化，再(zai)进(jin)一(yi)步在实(shi)际生产(chan)线(xian)规模(mo)的(de)实(shi)验工(gong)具(ju)上(shang)进(jin)行(xing)生产性(xing)验证(zheng)和优(you)化。优(you)化后的(de)数(shu)字孪(luan)生模型(xing)，在生产(chan)中(zhong)承(cheng)担生产过程(cheng)设(she)定(ding)计(ji)算和动态(tai)设(she)定(ding)计算，并与物(wu)理(li)系统(tong)（即(ji)生(sheng)产线(xian)）进行(xing)实时(shi)交互、反馈(kui)控制(zhi)、循(xun)环(huan)赋(fu)能。处(chu)于(yu)模(mo)型库(ku)中(zhong)的各(ge)钢种(zhong)模型，具有(you)高度自(zi)治的(de)功(gong)能(neng)，可(ke)以(yi)在(zai)轧制(zhi)该(gai)钢种(zhong)时，利用(yong)实测(ce)大(da)数据进行(xing)自(zi)学(xue)习(xi)、自适(shi)应(ying)，实现(xian)模型(xing)的(de)更新(xin)，持续(xu)不(bu)断地提(ti)高模(mo)型(xing)的(de)保真(zhen)度。

为(wei)进(jin)一(yi)步提高生(sheng)产(chan)效(xiao)率、改善(shan)成(cheng)材(cai)率(lv)、实(shi)现稳(wen)定生(sheng)产(chan)，需(xu)要对传(chuan)统(tong)自动化(hua)系统补(bu)课(ke)，大(da)力推进操作(zuo)的(de)远程(cheng)化和(he)自动(dong)化。对(dui)于(yu)3D（Difficult，Dirty，Dangerous）岗(gang)位(wei)实(shi)行机器人(ren)化。这(zhe)是一(yi)个长(zhang)期的(de)工作，可分(fen)步逐(zhu)步实(shi)施(shi)。

数据(ju)驱动(dong)的IT系统架构

建(jian)立(li)数据(ju)驱动的(de)新型(xing)IT架(jia)构。这种(zhong)IT架构通过(guo)工业互(hu)联网直(zhi)接将(jiang)底(di)层的(de)数据采集(ji)系统(tong)获得(de)数据传输到边缘(yuan)及云(yun)中的(de)数(shu)据(ju)中(zhong)心(xin)/机器(qi)学习(xi)平(ping)台，在边(bian)缘(yuan)形(xing)成数(shu)字(zi)孪生模型取代(dai)原(yuan)有(you)的机理(li)或经验模型，而(er)在云(yun)中(zhong)多数形(xing)成(cheng)操作(zuo)指(zhi)导(dao)，对资(zi)源配置进(jin)行(xing)优(you)化与(yu)管(guan)理(li)。

钢(gang)铁企(qi)业过程(cheng)控(kong)制系(xi)统有数(shu)千(qian)台(tai)至数(shu)万(wan)台(tai)计算机(ji)运行，发生大(da)量的数(shu)据(ju)往(wang)来。在传(chuan)统的(de)钢铁制造工(gong)序(xu)中(zhong)，传(chuan)感(gan)器信号(hao)汇(hui)集(ji)到(dao)定(ding)序(xu)器(qi)等(deng)下位(wei)计算机(ji)后(hou)，再(zai)传送(song)到(dao)上(shang)位(wei)机(ji)。传(chuan)统的(de)控(kong)制(zhi)系(xi)统没有考虑(lv)到(dao)整个(ge)过(guo)程大数据分(fen)析的需要(yao)。传(chuan)感器(qi)数(shu)据(ju)经过多(duo)次(ci)逻(luo)辑(ji)运算(suan)、阈(yu)值处(chu)理等(deng)，再(zai)分(fen)层(ceng)地汇(hui)集，必(bi)然(ran)舍弃(qi)较(jiao)多数据。在(zai)这(zhe)样的(de)结(jie)构(gou)中(zhong)，大(da)数(shu)据(ju)的(de)分(fen)析和(he)运用非(fei)常(chang)困(kun)难(nan)。因此，必须采(cai)用(yong)数据驱动型(xing)的系(xi)统(tong)架构（Data Driven Architecture）。这(zhe)种(zhong)架构将传感(gan)器(qi)等物(wu)联网化，公(gong)平(ping)收(shou)集所(suo)有传(chuan)感器的数据，再送到边缘(yuan)和(he)云中(zhong)的(de)数据中心(xin)进行(xing)处(chu)理和分(fen)析。对于(yu)多(duo)厂(chang)商(shang)环境(jing)的课(ke)题(ti)，可(ke)以在(zai)边缘服(fu)务器等汇集数据(ju)后，从优(you)先的(de)数据(ju)群(qun)开(kai)始依(yi)次进(jin)行结构(gou)标准化(hua)等(deng)操(cao)作(zuo)，以便于(yu)数(shu)据(ju)使(shi)用。这(zhe)种(zhong)方(fang)法在运用(yong)原有(you)系(xi)统的(de)同(tong)时(shi)，通(tong)过(guo)运(yun)用(yong)最新的(de)数据(ju)转换技(ji)术(shu)和(he)高速(su)通(tong)信，可(ke)以(yi)推进数(shu)据驱动型(xing)架(jia)构的构筑。

在生产线附(fu)近(jin)的(de)边缘(yuan)，设置一(yi)个数(shu)据(ju)驱动(dong)的原(yuan)位(wei)分析(xi)系(xi)统。原(yuan)位分(fen)析(xi)系(xi)统(tong)由(you)边(bian)缘(yuan)数据中心和(he)机器(qi)学(xue)习(xi)平台(tai)组成。数据(ju)中(zhong)心对(dui)来自传感(gan)器(qi)系(xi)统(tong)的“粗”数(shu)据进(jin)行(xing)预处理，完(wan)成“粗(cu)”数(shu)据(ju)的提(ti)取、转换(huan)、存(cun)储等(deng)操作(zuo)。时(shi)间(jian)序列(lie)数(shu)据(ju)对流(liu)程工(gong)业特(te)别(bie)重要。这些数据(ju)包括仅标题加(jia)工(gong)过的(de)原始数(shu)据(ju)，分(fen)、小(xiao)时、天(tian)等时(shi)间(jian)数据(ju)，最大值(zhi)和最(zui)小值(zhi)等(deng)统计数(shu)据(ju)。

这(zhe)个(ge)原(yuan)位分析系统(tong)的(de)边缘(yuan)数据(ju)中(zhong)心(xin)/机器学习平(ping)台对经(jing)过处(chu)理的生(sheng)产(chan)试(shi)验(yan)数(shu)据进行机(ji)器(qi)学(xue)习、深度(du)学(xue)习等(deng)数据分(fen)析(xi)，以足(zu)够(gou)的(de)精度(du)给(gei)出描(miao)述(shu)材料成(cheng)分、生(sheng)产工艺与产(chan)品(pin)组(zu)织、性能(neng)、外(wai)形(xing)尺寸、表面(mian)质量(liang)、状(zhuang)态量等(deng)控制目(mu)标(biao)之间的关系(xi)，即数字(zi)孪(luan)生，为(wei)后述的过(guo)程设定(ding)提(ti)供具(ju)有(you)自学(xue)习、自(zi)适应(ying)、自(zi)组织(zhi)等能(neng)力(li)高保真度设(she)定模型(xing)系统。

在资源管(guan)理与配置云平台(tai)，预(yu)处(chu)理后(hou)的数据(ju)根据(ju)需(xu)要，可以使用BI(商务智能)工(gong)具进行可(ke)视(shi)化处(chu)理，再(zai)输(shu)出到(dao)屏(ping)幕显(xian)示或操作(zuo)指导(dao)。BI工具可(ke)以很(hen)容(rong)易(yi)缩小数据(ju)范围，切(qie)换(huan)可(ke)视(shi)化部件(jian)，实现(xian)可(ke)视化部件(jian)之(zhi)间数据联动(dong)等(deng)，因此容易(yi)进行灵活(huo)的分(fen)析。可视化部(bu)件(jian)包括：时间序列图(tu)表(biao)工具(ju)、散(san)点(dian)图工(gong)具、工艺流程(cheng)可视化(hua)工(gong)具(ju)等。

GUI（图形(xing)用(yong)户(hu)界面计算机）环境(jing)下(xia)运(yun)行(xing)的(de)机(ji)器(qi)学(xue)习工具(ju)有两类，即(ji)专(zhuan)门(men)用(yong)于(yu)分(fen)析(xi)时间(jian)序(xu)列(lie)异常预(yu)兆的(de)机(ji)器(qi)学习工具(ju)和进行一般数字(zi)数据(ju)分(fen)析的机器(qi)学(xue)习工具，将(jiang)依(yi)据需(xu)要(yao)分别在(zai)云平台和边缘平(ping)台(tai)使用(yong)。在(zai)GUI环境(jing)下运行(xing)的深度学(xue)习工(gong)具(ju)，可(ke)以(yi)处(chu)理声音、图(tu)像、文(wen)本等非结(jie)构(gou)化数(shu)据。

为适应“无(wu)编程(cheng)化”发展趋势，采用“低(di)编(bian)码(ma)应用(yong)程(cheng)序开(kai)发(fa)”等新(xin)的(de)应用(yong)程序编程(cheng)工具，实现(xian)编(bian)程工(gong)具简(jian)易(yi)化(hua)。这样有(you)利(li)于(yu)加速(su)数(shu)字(zi)技(ji)术的(de)传(chuan)播(bo)与(yu)普及，使(shi)数(shu)字(zi)技(ji)术成(cheng)为钢(gang)铁等(deng)非(fei)信息(xi)领(ling)域(yu)专(zhuan)家手(shou)中的(de)有(you)力工具(ju)，加(jia)速(su)在钢(gang)铁企(qi)业中发(fa)展、壮大数字(zi)化创新(xin)人(ren)才队(dui)伍，形成(cheng)数(shu)字(zi)化(hua)创新(xin)的生态(tai)。

边(bian)缘数(shu)字化核心(xin)平台

边缘数字(zi)化(hua)核(he)心(xin)平台(tai)的(de)关(guan)键技术(shu)是边(bian)缘(yuan)过(guo)程设(she)定(ding)模型数字孪(luan)生化和边(bian)缘—生(sheng)产线(xian)互(hu)相(xiang)映射(she)的过程控(kong)制的信息物(wu)理系统化(hua)。

钢铁生(sheng)产(chan)过程(cheng)全部(bu)冶(ye)炼—加(jia)工过(guo)程是“黑箱(xiang)”。传统的(de)边缘主要(yao)使用(yong)基(ji)础(chu)理论数学模(mo)型(xing)和(he)经(jing)验(yan)模(mo)型(xing)，来完(wan)成(cheng)过程(cheng)机设(she)定计(ji)算和基(ji)础自动(dong)化(hua)控(kong)制(zhi)。此(ci)外(wai)，原系统的边(bian)缘(yuan)处还(hai)有过(guo)程监控(kong)系(xi)统(tong)、质量(liang)追(zhui)溯系统(tong)、数(shu)据库(ku)系统(tong)等，近年还(hai)有少许的局(ju)部(bu)智(zhi)能化控(kong)制(zhi)环(huan)节。由于(yu)环(huan)境状(zhuang)况和(he)操作条(tiao)件波动以(yi)及设备(bei)运(yun)行(xing)状态变化(hua)，加(jia)之过程输入条(tiao)件(jian)、状态(tai)变(bian)量和(he)控(kong)制(zhi)系统之(zhi)间的(de)关(guan)系十分(fen)复(fu)杂，这些机理(li)模型(xing)对于全流程“黑箱”的(de)复(fu)杂动态过程适用性很(hen)差，预报(bao)精度不(bu)高，难以(yi)准确透(tou)视工艺(yi)、设备(bei)、质(zhi)量等关键参数之间(jian)的复(fu)杂关(guan)系(xi)。目(mu)前(qian)传统(tong)的钢铁(tie)生(sheng)产生(sheng)产(chan)过程(cheng)存在三类问(wen)题(ti)。一是(shi)产品质(zhi)量、成材率(lv)、新品(pin)开(kai)发效(xiao)率等商(shang)品与服务问(wen)题，二(er)是提(ti)高产量(liang)与效率、降(jiang)低成(cheng)本、防止事(shi)故(gu)等工艺(yi)过(guo)程问(wen)题，三(san)是提高(gao)劳(lao)动生(sheng)产率、技能传承(cheng)、人(ren)才培(pei)养、安(an)全、操作(zuo)水(shui)平(ping)等生(sheng)产现(xian)场(chang)问题。这三类问(wen)题(ti)均集(ji)中在(zai)以(yi)“黑(hei)箱(xiang)”为特(te)征的主流程生产过程中。

针(zhen)对上(shang)述(shu)影(ying)响(xiang)企(qi)业经(jing)营(ying)的(de)重大问题，我(wo)们必(bi)须(xu)围绕(rao)制造(zao)主流(liu)程(cheng)，建立“边(bian)缘(yuan)数(shu)字化(hua)核心(xin)平台(tai)”，简(jian)称“边(bian)缘平(ping)台”，实现(xian)数字(zi)孪(luan)生系统(tong)与实际(ji)过(guo)程(cheng)实(shi)时融合(he)的一(yi)体化(hua)和(he)全流程的CPS化。

边(bian)缘(yuan)云(yun)平台(tai)的任务(wu)是(shi)，利(li)用(yong)大(da)数(shu)据/机器(qi)学习的(de)数(shu)据分析方(fang)法，解(jie)开贯穿钢(gang)铁全(quan)部(bu)主流(liu)程的“黑(hei)箱”，搞(gao)清楚隐(yin)藏在(zai)“黑(hei)箱(xiang)”中(zhong)的(de)规律，将(jiang)“黑(hei)箱”变“透(tou)明”，给出(chu)全(quan)局性的(de)数字孪(luan)生过程控(kong)制模(mo)型，实现边缘(yuan)设定(ding)模型的(de)数字(zi)孪(luan)生化(hua)。

因此(ci)与(yu)加(jia)工(gong)、装(zhuang)配(pei)为(wei)主(zhu)的机械(xie)制(zhi)造(zao)业(ye)不同，钢铁(tie)等(deng)流程(cheng)工(gong)业(ye)必(bi)须将云(yun)端(duan)业务能力向(xiang)边缘延(yan)伸，发挥(hui)边云协同(tong)能(neng)力，实现分(fen)布式云(yun)功能，强(qiang)化边缘(yuan)低时(shi)延、实(shi)时性(xing)工业控制(zhi)。构(gou)筑(zhu)在(zai)边(bian)缘设施(shi)上(shang)的边缘云计算平台(tai)，具有(you)和(he)传(chuan)统私有(you)云一(yi)样的(de)安(an)全(quan)性，在(zai)用户(hu)机房(fang)内就(jiu)近(jin)部(bu)署(shu)，满足(zu)数(shu)据(ju)不(bu)出(chu)厂的需求。

数(shu)据驱(qu)动的(de)边缘(yuan)数(shu)据(ju)中(zhong)心(xin)，必须(xu)提供大(da)数据/机器学(xue)习(xi)必(bi)需(xu)的全部数据(ju)，并(bing)对这(zhe)些(xie)数据(ju)进(jin)行(xing)提(ti)取、转换(huan)、存(cun)储等(deng)数据处理(li)。与此相(xiang)应(ying)，在边缘部(bu)分(fen)设置“大数(shu)据/机器(qi)学(xue)习(xi)解(jie)析(xi)平台(tai)（I）”（D/M平台(tai)I），可(ke)以(yi)利(li)用数(shu)据科学(xue)、AI等技术(shu)解(jie)析(xi)建立(li)数字(zi)孪(luan)生过(guo)程模型(xing)，以(yi)及实(shi)现(xian)过(guo)程可视(shi)化(hua)、APP开发等功(gong)能(neng)。生产(chan)过(guo)程数(shu)字孪生(sheng)模型(xing)要传送(song)到过程控制(zhi)系(xi)统，代(dai)替传(chuan)统(tong)的机理-经验模(mo)型，进(jin)行生(sheng)产设(she)备(bei)的(de)设定和动(dong)态设定。

钢铁(tie)生产流(liu)程上各(ge)个不同(tong)的应(ying)用(yong)场(chang)景，比如烧结、球(qiu)团、高炉、转(zhuan)炉、精炼、连铸(zhu)、热轧(ya)、冷(leng)轧等，有(you)各(ge)自(zi)特(te)点(dian)，需要采(cai)用(yong)不同(tong)的(de)数据分析方法。所(suo)以(yi)，要注(zhu)意(yi)依据各(ge)个(ge)场景的特(te)点(dian)，采(cai)用不同的机(ji)器(qi)学(xue)习算法，解(jie)决各(ge)自的问(wen)题(ti)。这(zhe)是(shi)我们需(xu)要依据(ju)各(ge)单元(yuan)特征(zheng)突破(po)的(de)技术难点(dian)。

这(zhe)样一来，我(wo)们在作(zuo)为物(wu)理实体的物(wu)理(li)底(di)层(ceng)和作为(wei)数(shu)字(zi)虚体的(de)边(bian)缘之(zhi)间(jian)，形(xing)成(cheng)数(shu)据(ju)闭(bi)环(huan)自动流(liu)动(dong)的(de)四(si)个环节(jie)，即(ji)“状态感(gan)知(zhi)、实时分(fen)析、科学决(jue)策(ce)、精准执行”的(de)闭路循(xun)环(huan)中，实(shi)现(xian)资源(yuan)的(de)优化配(pei)置。在这(zhe)个循(xun)环过(guo)程中(zhong)，大(da)量(liang)蕴(yun)含(han)在物理空间中的隐(yin)性(xing)数据经(jing)过(guo)状(zhuang)态感知被(bei)转(zhuan)化(hua)为显(xian)性数据，进而(er)能(neng)够(gou)在信(xin)息(xi)空间(jian)进(jin)行(xing)计算(suan)分(fen)析(xi)，将显性(xing)数(shu)据转(zhuan)化为(wei)有(you)价值的(de)信(xin)息(xi)。不(bu)同系(xi)统(tong)的(de)信(xin)息(xi)经(jing)过集中处(chu)理(li)形(xing)成对外部变化的科学决(jue)策，将信(xin)息(xi)进(jin)一步(bu)转化为(wei)知(zhi)识(shi)。最后以更为优化的(de)数(shu)据(ju)作(zuo)用(yong)到(dao)物理空(kong)间，构(gou)成(cheng)数(shu)据(ju)的(de)闭(bi)环(huan)流(liu)动。这个(ge)闭环(huan)赋能(neng)过程具有(you)“数据(ju)驱(qu)动(dong)、软件(jian)定(ding)义(yi)、虚实(shi)映(ying)射(she)、泛(fan)在连接、异构集(ji)成(cheng)、系(xi)统(tong)自(zi)治(zhi)”六大特征(zheng)。也(ye)就是(shi)说，我们(men)建(jian)立(li)了钢(gang)铁生(sheng)产(chan)各工(gong)艺(yi)单元的(de)CPS。将(jiang)全(quan)流程各(ge)单元的(de)CPS集成起(qi)来，就实(shi)现了(le)全(quan)流(liu)程的(de)CPS化(hua)。

边缘部(bu)分(fen)全流程的(de)CPS化促成(cheng)了钢(gang)铁创新基础设施的重(zhong)要特(te)征与(yu)绝对(dui)优(you)势。CPS实(shi)现了(le)钢厂控(kong)制的下述(shu)突破性的(de)进(jin)展：感知数据(ju)与(yu)操(cao)作(zuo)数据(ju)全部(bu)可视化，不(bu)可(ke)见部分的(de)可视化(hua)；“黑箱(xiang)”模型(xing)数字孪(luan)生(sheng)透明(ming)化(hua)，动态(tai)、实(shi)时调整(zheng)的(de)精准实(shi)时虚(xu)拟(ni)化；异(yi)常(chang)情(qing)况早期(qi)预(yu)先(xian)检测和预(yu)测，过(guo)程最优状(zhuang)态(tai)的(de)预测(ce)与检测；完成(cheng)正(zheng)确的(de)操(cao)作指导(dao)，迅(xun)速的(de)前(qian)馈与(yu)反(fan)馈，以及(ji)精准(zhun)的(de)执行(xing)自动(dong)化(hua)等控制响(xiang)应(ying)，从(cong)而实现(xian)对(dui)过程(cheng)的自(zi)主控(kong)制(zhi)。 

企业资源配置(zhi)与(yu)管(guan)理(li)云平(ping)台

云中的(de)资源配置管理云(yun)平台(tai)，简称“云平台”，位于云(yun)中(zhong)，称(cheng)为(wei)“云(yun)端(duan)智能层(ceng)”。在传统的(de)工业(ye)互(hu)联(lian)网(wang)系统(tong)中(zhong)，它(ta)承担低实时性的(de) MES、ERP和BI生(sheng)产计(ji)划、管(guan)理(li)、调度、决策(ce)等功(gong)能(neng)，同(tong)时(shi)，还(hai)可以(yi)实(shi)现质(zhi)量(liang)、设(she)备(bei)能(neng)力、成(cheng)本(ben)、资(zi)源(yuan)、能(neng)源、人(ren)力(li)资源等多个(ge)目(mu)标(biao)的(de)管(guan)控、溯源(yuan)、资源优化配置等支(zhi)撑和保证作(zuo)用(yong)。

在钢(gang)铁创(chuang)新基础设施中，“云(yun)平台”负责生产(chan)计划、调度(du)、质(zhi)量、效率(lv)、稳(wen)定性等(deng)生(sheng)产活动(dong)，原(yuan)料(liao)、供应(ying)、能源(yuan)、介质、排放、物流(liu)、人(ren)力(li)资源(yuan)、财(cai)务(wu)、成本(ben)、技(ji)术创新、发展战略等(deng)资(zi)源(yuan)配(pei)置(zhi)和管理(li)功能(neng)，是“边(bian)缘(yuan)部(bu)分”设(she)定、运行、调(diao)度(du)的强大支撑(cheng)部分(fen)和(he)企业(ye)管(guan)理(li)的(de)重(zhong)要(yao)组(zu)成(cheng)部分(fen)。

云(yun)平(ping)台必(bi)须是数(shu)据(ju)驱动(dong)的(de)。在云(yun)平台配置有(you)企(qi)业大(da)数据中(zhong)心和(he)“大数据/机(ji)器(qi)学(xue)习解(jie)析平(ping)台(tai)（II）”（D/M平台(tai)II），该(gai)平(ping)台(tai)也是利(li)用大数(shu)据/机(ji)器学习等数(shu)据技术(shu)，分析生(sheng)产(chan)、设备、能源(yuan)、物流等资源的(de)生产(chan)要(yao)素，对(dui)相应(ying)部分的(de)运行(xing)和管理(li)工(gong)作进行(xing)管(guan)理和(he)优化，支撑(cheng)和(he)保证边(bian)缘(yuan)云(yun)的(de)最优(you)化运行(xing)。位于云端(duan)智(zhi)能(neng)层(ceng)的(de)资(zi)源(yuan)配(pei)置与(yu)管(guan)理(li)系统(tong)包括如(ru)下7部分：

①生产(chan)计划与调(diao)度管(guan)理系(xi)统（原(yuan)MES,ERP）；

②设(she)备运(yun)维(wei)、管(guan)理(li)、诊(zhen)断、维护、点(dian)检(jian)、检(jian)修、备(bei)件(jian)管理(li)、可靠性(xing)分析等有(you)关(guan)事项(xiang)；

③物流、原(yuan)料、介质(zhi)、能源调(diao)度(du)、管(guan)理(li)，以及工(gong)件(jian)跟(gen)踪(zong)、产(chan)品管理(li)、排(pai)放管(guan)理(li)，等等(deng)；

④安全(quan)；

⑤钢铁(tie)材(cai)料新品开(kai)发、工(gong)艺(yi)优化(hua)；

⑥人力(li)资(zi)源、成(cheng)本管理(li)、原(yuan)料管理(li)、市场分(fen)析等企(qi)业(ye)管(guan)理事(shi)项(xiang)；

⑦企业发(fa)展战(zhan)略分析(xi)，等(deng)等。

网(wang)络(luo)与安全

以(yi)通信与网络系统连(lian)接(jie)上(shang)述底(di)层的(de)物(wu)理实体(ti)与边(bian)缘平台(tai)、云平(ping)台，形成(cheng)工(gong)业互联网(wang)。将(jiang)原有光(guang)纤(xian)网络系统(tong)与新(xin)型(xing)的(de)5G网络混(hun)合，形成泛(fan)在网(wang)络，将“云”“边(bian)”“端(duan)”的(de)内部和外部(bu)连(lian)接(jie)起(qi)来，做到(dao)无(wu)时不在，无处(chu)不在，即(ji)插即用(yong)的泛(fan)在(zai)连(lian)接(jie)，保(bao)证(zheng)数(shu)据(ju)在(zai)系统(tong)内的自(zi)由(you)流动。

网(wang)络(luo)化(hua)能够(gou)实(shi)现工业互联(lian)网(wang)内部单元(yuan)之(zhi)间(jian)以(yi)及(ji)与(yu)其它(ta)网(wang)络(luo)系(xi)统(tong)之间的互(hu)联(lian)互(hu)通(tong)。应用到工业生(sheng)产场(chang)景时(shi)，网(wang)络连(lian)接(jie)的(de)时延、可(ke)靠性(xing)等(deng)网(wang)络(luo)性能(neng)和(he)组(zu)网(wang)灵(ling)活(huo)性(xing)、功耗都(dou)有(you)特(te)殊(shu)要求(qiu)，还(hai)必须解决(jue)异构网(wang)络融(rong)合、业(ye)务(wu)支(zhi)撑(cheng)的高(gao)效(xiao)性和智能(neng)性(xing)等(deng)挑(tiao)战(zhan)。构(gou)成(cheng)工(gong)业互联网(wang)的(de)各器件(jian)、模(mo)块(kuai)、单(dan)元、企业等实体(ti)都要具(ju)备泛在(zai)连接能力(li)，并(bing)实现跨网(wang)络(luo)、跨行(xing)业、异(yi)构多(duo)技(ji)术(shu)的(de)融(rong)合(he)与协(xie)同(tong)，以(yi)保(bao)障数(shu)据在系统(tong)内的(de)自(zi)由(you)流动(dong)。泛在(zai)连接(jie)通过对(dui)物(wu)理(li)世(shi)界(jie)状(zhuang)态(tai)的(de)实时采集(ji)、传输，以及(ji)对(dui)信(xin)息世(shi)界(jie)控制(zhi)指(zhi)令(ling)的实时(shi)反(fan)馈下达(da)，提(ti)供(gong)无处不(bu)在的(de)优化决策(ce)和智能(neng)服务(wu)。

5G的先(xian)进(jin)信(xin)息(xi)通信(xin)技(ji)术(shu)有(you)三(san)个(ge)特(te)性(xing)，增强(qiang)移(yi)动宽带（eMBB）适(shi)于(yu)应对互联网(wang)流(liu)量爆(bao)炸(zha)式增(zeng)长；超(chao)高(gao)可靠(kao)低(di)时(shi)延(yan)通信（uRLLC）适(shi)于对时(shi)延和可(ke)靠性具(ju)有极(ji)高要求的(de)垂直行业(ye)应(ying)用需求(qiu)；海(hai)量物联（mMTC）面向(xiang)以传(chuan)感(gan)和(he)数(shu)据采集(ji)为目(mu)标(biao)的应(ying)用(yong)需求(qiu)。这(zhe)些(xie)特性(xing)特(te)别适用(yong)于钢铁行业(ye)的(de)各(ge)种(zhong)特(te)殊场(chang)景(jing)。

5G为(wei)增强型的移动(dong)互联网，峰值传输速率(lv)可达(da)20Gbps。各制(zhi)造(zao)单(dan)元之间(jian)在流程(cheng)方向上的(de)海量数据传输与处(chu)理、非结构化(hua)数(shu)据(ju)传(chuan)输(shu)处(chu)理、虚拟(ni)现(xian)实(shi)与(yu)增(zeng)强现(xian)实的(de)传(chuan)输(shu)处(chu)理(li)等，都(dou)将(jiang)依赖于增(zeng)强移动带宽。钢铁(tie)生产(chan)中(zhong)存(cun)在大量(liang)环境(jing)恶(e)劣、高温(wen)危(wei)险(xian)、重复性的现场(chang)操(cao)作岗位(wei)，恶(e)劣(lie)和重(zhong)复性(xing)工况(kuang)下(xia)关(guan)键(jian)设备运维(wei)监(jian)控与远程(cheng)装(zhuang)配(pei)，急需实(shi)现远(yuan)程(cheng)和(he)自(zi)动化(hua)的操作(zuo)与(yu)运维。通过手机(ji)/巡(xun)检(jian)仪等音(yin)视(shi)频等(deng)采(cai)集的非结构(gou)化数据(ju)，应(ying)用于(yu)对设(she)备(bei)运行状(zhuang)态的(de)实(shi)时(shi)分析、运算(suan)、监测(ce)、管理。在远(yuan)程装(zhuang)配(pei)场(chang)景中，技术专(zhuan)家依托(tuo)AR的实时(shi)标(biao)注、音视(shi)频(pin)通(tong)信、桌面(mian)共(gong)享(xiang)等技术(shu)，远(yuan)程(cheng)指(zhi)导(dao)进行(xing)生(sheng)产(chan)线(xian)装(zhuang)配工(gong)作(zuo)。5G的(de)应用，推动(dong)了(le)图像(xiang)、声音(yin)、视(shi)频、文本(ben)等(deng)非结构(gou)化(hua)数(shu)据(ju)的检(jian)测、处(chu)理、传(chuan)输与控制技术(shu)的发展(zhan)，为(wei)复杂工(gong)况的(de)分(fen)析、决(jue)策与控制提供了(le)强大的(de)发展(zhan)动(dong)力(li)。

近年(nian)创(chuang)新性提(ti)出(chu)的(de)5G切片(pian)方案，确保(bao)统(tong)一(yi)基础设(she)施(shi)能够(gou)适(shi)应差(cha)异(yi)化业务(wu)需(xu)求(qiu)，是(shi)进入垂(chui)直(zhi)行业(ye)的(de)关键。5G的多(duo)接入边缘(yuan)计算（MEC），将(jiang)多种接(jie)入形(xing)式(shi)的(de)功(gong)能、内(nei)容、应用等(deng)同部(bu)署到靠近(jin)接入侧(ce)的网(wang)络边缘，将(jiang)核心网用户面与应(ying)用下沉至离(li)用户更近(jin)的位置，可以(yi)降低(di)时(shi)延(yan)至毫秒(miao)级(ji)，并(bing)确(que)保(bao)垂直(zhi)方(fang)向(xiang)上(shang)边(bian)缘(yuan)与底层(ceng)的(de)短(duan)时(shi)延实(shi)时(shi)交(jiao)互。全新的智(zhi)能边(bian)缘(yuan)云(yun)与(yu)5G结(jie)合(he)，能(neng)够降(jiang)低时(shi)延(yan)并(bing)赋(fu)能新的(de)应(ying)用(yong)与(yu)服(fu)务，网(wang)络(luo)性(xing)能(neng)、安(an)全性(xing)和隐私(si)保护能力(li)可以(yi)都(dou)得(de)到(dao)提升(sheng)。5G低(di)时(shi)延大(da)数据传(chuan)输(shu)、切片(pian)网络(luo)架(jia)构(gou)、多接入边(bian)缘计算、智能化的(de)边(bian)缘云，为(wei)钢(gang)铁工(gong)业(ye)互联网(wang)的应(ying)用(yong)和发展(zhan)提供了(le)强(qiang)大(da)的(de)驱(qu)动力。

钢铁材(cai)料(liao)创新(xin)基础(chu)设(she)施(shi)建设

鉴于(yu)钢(gang)铁材(cai)料(liao)创新基础设施(shi)的(de)重要(yao)性，我(wo)国(guo)钢(gang)铁行(xing)业学科交(jiao)叉(cha)、行业(ye)协同、产学(xue)研(yan)深(shen)度融合(he)，将数字(zi)技术与(yu)实(shi)体(ti)经(jing)济(ji)融合(he)，大(da)力开展钢(gang)铁材料(liao)创(chuang)新(xin)基础设(she)施的(de)研究(jiu)，并在(zai)一(yi)批企(qi)业(ye)建设炼铁—炼钢(gang)—轧(ya)制(zhi)—热(re)处理全(quan)流(liu)程、一体(ti)化(hua)的钢铁(tie)材料基(ji)础设施，目前已(yi)经(jing)在一(yi)些重要(yao)的生(sheng)产(chan)单元，取得(de)重(zhong)要突破，实(shi)际(ji)应(ying)用，成(cheng)效显著。

依(yi)据上述时间，总结(jie)出(chu)一(yi)批重要的数字化(hua)转型(xing)的(de)关键(jian)技(ji)术：

数据(ju)驱动(dong)的IT架构

数(shu)据驱(qu)动的信(xin)息感知：齐(qi)全(quan)、准(zhun)确、可(ke)靠(kao) 

数据驱(qu)动的数据(ju)中(zhong)心：数(shu)据(ju)处理(li)功能，提取、转换(huan)、存(cun)储（突(tu)出(chu)时间序列(lie)的(de)存储） 

数据驱(qu)动的(de)科(ke)学分析(xi)平(ping)台：数(shu)据(ju)科学(xue)分(fen)析(xi)方法→大(da)数(shu)据(ju)/机(ji)器(qi)学(xue)习(xi)(AI）平台→数字孪(luan)生(sheng)或操作指导(dao) 

数字(zi)驱(qu)动(dong)的(de)智(zhi)慧(hui)决策(ce)：全流(liu)程数(shu)字孪生(sheng)化(hua)的(de)边(bian)缘过程(cheng)设(she)定(ding)控(kong)制(zhi) 

数据驱(qu)动的(de)回馈赋能(neng)：执(zhi)行机(ji)构精准(zhun)、快(kuai)速、安(an)全(quan) 

制(zhi)造(zao)主流程(cheng)、一(yi)体化(hua)的(de)虚拟(ni)模(mo)型(xing)与(yu)实际过(guo)程(cheng)实(shi)时融合(he)的CPS化(hua) 

数据(ju)驱(qu)动(dong)的资(zi)源(yuan)配(pei)置(zhi)与(yu)管理(li)云平台(tai)

自动(dong)化(hua)系统(tong)补课：远程化、自(zi)动化(hua)、机(ji)器(qi)人(ren)化

软(ruan)件定(ding)义：高效率(lv)、低(di)成(cheng)本改造，快速实现(xian)数字化转(zhuan)型 

软件编程方法(fa)：无代(dai)码编程(cheng)，简单易(yi)学，便于推广(guang)，形(xing)成数(shu)字(zi)化生态(tai) 

网络：光(guang)纤(xian)+5G，无时(shi)不(bu)在，无处(chu)不(bu)在，即(ji)插即用(yong)，泛(fan)在(zai)网(wang)络 

安(an)全：万无一(yi)失的网(wang)络(luo)安(an)全，严格(ge)标(biao)准化(hua)管理(li)应(ying)对

系统开(kai)发与上线(xian)：离线开发(fa)、调(diao)试→在线(xian)操作(zuo)指导(dao)→在(zai)线(xian)运行(xing)（安全(quan)上(shang)线(xian)，规(gui)避(bi)风(feng)险），安(an)全(quan)、稳妥(tuo)数(shu)字(zi)化(hua)转型 

结(jie)语

钢(gang)铁工业(ye)数(shu)字化是钢铁(tie)工(gong)业(ye)发展的(de)大趋(qu)势、大(da)方向(xiang)、大战(zhan)略(lve)。我们(men)要以国(guo)家重(zhong)大需求(qiu)和(he)企业生(sheng)产中(zhong)的问题为导向(xiang)，产(chan)学(xue)研(yan)深(shen)度融合，攻克关(guan)键(jian)共(gong)性技术，创(chuang)新(xin)颠覆性(xing)、引(yin)领(ling)性(xing)、原(yuan)创性技术，加(jia)速建设钢(gang)铁材(cai)料创(chuang)新(xin)基(ji)础(chu)设施，掌握企业(ye)核心竞争力(li)，促进我(wo)国(guo)钢(gang)铁行业实现(xian)数(shu)字化转(zhuan)型，高质(zhi)量(liang)发展！我(wo)们(men)相(xiang)信，中国(guo)钢铁(tie)行(xing)业一(yi)定(ding)会(hui)在激烈的国(guo)际竞(jing)争中占据科(ke)技(ji)发展的制高(gao)点，成为(wei)世(shi)界(jie)钢铁科(ke)学(xue)技术(shu)的(de)领(ling)跑者(zhe)。