用極為危險(xiǎn)來形容煉鋼廠運(yùn)行中的鋼包，恰如其分。

很多人都在新聞中看到過巨大的鋼包慢慢澆鑄赤紅色鋼水的畫面。這液態(tài)的鋼水，在轉(zhuǎn)爐中通常為1700℃左右，而出鋼后在鋼包中的溫度，也在1650℃上下?？上攵?，任何細(xì)微的差錯(cuò)，都會(huì)釀造巨大的生產(chǎn)事故。

除了安全生產(chǎn)這條生命線，對(duì)于一家大型煉鋼廠來說，還有哪些重要的因素？

曾經(jīng)在一場(chǎng)制造業(yè)信息化的座談會(huì)上，某大型鋼鐵企業(yè)總工這樣表示，傳統(tǒng)信息化手段一直對(duì)鋼包“束手無策”，這種極高溫狀態(tài)下的移動(dòng)容器，往往在一座煉鋼廠的生產(chǎn)效率、成本、能耗等方面起著關(guān)鍵作用。所以，無法準(zhǔn)確“感知”鋼包內(nèi)的情況，是一個(gè)令人頭痛的老問題。

一個(gè)鋼包背后的小故事

“我們做這件事情要把樹立信心作為首要前提，要找到一個(gè)既能提高生產(chǎn)效率，把握度又能超過70%的點(diǎn)作為切口，然后再思考如何能夠達(dá)到這一目標(biāo)?！睂氫摷夹g(shù)總經(jīng)理李麒對(duì)技術(shù)人員說出這句話，正是希望大家先聚焦在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的一個(gè)痛點(diǎn)上，不要貪大，不要盲目“攻堅(jiān)”。因此，大家的思路首先聚焦在了“感知”鋼包這件小事上。

每天，全國眾多鋼鐵廠的生產(chǎn)線上在線運(yùn)行的鋼包不下一萬個(gè)，但面臨的“感知”難點(diǎn)基本上就是這兩個(gè)：實(shí)時(shí)溫度和包襯安全。作為一直在信息化建設(shè)方面敢于領(lǐng)跑的寶鋼，自然不會(huì)在物聯(lián)網(wǎng)與AI時(shí)代落于人后，但是這個(gè)把握度超過70%的“點(diǎn)”，如何來破？

與寶鋼相關(guān)技術(shù)小組成員共同思考這個(gè)問題的，還有百度云的技術(shù)人員，李麒提的要求是，雙方先溝通，互相學(xué)習(xí)以后，再去找到這個(gè)痛點(diǎn)的問題。這一心態(tài)和思路，始終貫穿雙方的合作過程。

“其實(shí)，拋開云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能這些技術(shù)門檻不談，科技企業(yè)與傳統(tǒng)制造業(yè)在信息化建設(shè)過程中，雙方前期的心態(tài)，溝通交流的方式更重要?！卑俣仍聘笨偨?jīng)理管瑞峰表示，在和寶鋼接洽前，百度云方面的工程師一定是能夠了解煉鋼企業(yè)內(nèi)部運(yùn)作流程的，而寶鋼方面的項(xiàng)目成員也是了解百度云技術(shù)和能力的，這樣雙方的人員才能“對(duì)上話”。“我很欣賞對(duì)方在這次合作中表現(xiàn)出來的敢為人先的心態(tài)?！?/p>

國內(nèi)制造業(yè)整體信息化水平參差不齊，而中國制造2025和工業(yè)4.0洗滌下的傳統(tǒng)制造企業(yè)，對(duì)于云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和AI的應(yīng)用，也都抱著迥然不同的態(tài)度。“我們現(xiàn)在接觸的多數(shù)是企業(yè)一把手，新一代信息技術(shù)的應(yīng)用有一個(gè)挑戰(zhàn)，就是一把手要允許一定的試錯(cuò)成本，要允許下面的人做出的效果可能并不那么理想?！币虼怂麄?cè)谕苿?dòng)人工智能、大數(shù)據(jù)與云服務(wù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用時(shí)，首先選擇的就是那些居于行業(yè)頭部、并且勇于試錯(cuò)的“領(lǐng)跑者”。

雙方確定從鋼包這一環(huán)節(jié)入手后，焦點(diǎn)就鎖定在了鋼包安全運(yùn)行的關(guān)鍵部位——耐材內(nèi)襯上。傳統(tǒng)的鋼包維護(hù)方法就是依靠經(jīng)驗(yàn)和人工觀察的方式確定鋼包下線檢修，如果損壞達(dá)到臨界值就把耐材部分或全部換掉?！拔覀兊淖龇ㄊ菍氫摲矫嫦仍阡摪哪筒膬?nèi)襯插入傳感器，通過我們的方法把數(shù)據(jù)傳回來，通過采集和分析數(shù)據(jù)情況，實(shí)現(xiàn)兩個(gè)訴求?！?/p>

這兩點(diǎn)訴求，恰好是鋼包“感知”方面的兩個(gè)要點(diǎn)：一是通過建模了解并掌握鋼包整體狀態(tài)、溫度的輻射曲線及關(guān)鍵部位的健康情況，確保在線運(yùn)行的安全；二是全程監(jiān)控鋼包在廠區(qū)和生產(chǎn)線上的運(yùn)行情況，實(shí)時(shí)計(jì)算鋼包蓄熱量、包體的熱狀態(tài)、各部位的殘厚及運(yùn)行時(shí)間和移動(dòng)位置是否準(zhǔn)確，與鋼廠的生產(chǎn)計(jì)劃相同，在確保煉鋼成本最低的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)鋼包的最優(yōu)化運(yùn)行?！斑@些數(shù)據(jù)全部上傳后，安全管理人員可以通過手機(jī)APP實(shí)時(shí)了解狀態(tài)，并且還能通過數(shù)據(jù)的收集、分析，了解鋼包的整個(gè)生命周期?！?/p>

通過這樣的方式，原本需要停工、耗費(fèi)人力物力的繁瑣環(huán)節(jié)，都大幅簡化了。實(shí)時(shí)狀態(tài)的數(shù)據(jù)從每個(gè)神經(jīng)末梢進(jìn)入百度云的“天工”智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過平臺(tái)的分析、診斷和預(yù)測(cè)，讓原本“無感”的鋼包進(jìn)入到感知和認(rèn)知境界，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)精細(xì)化生產(chǎn)、設(shè)備安全、節(jié)能降耗和供應(yīng)鏈優(yōu)化的決策支持?！坝绕涫前踩奶嵘?，可不是用錢能來衡量的，國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局也認(rèn)為這是非常有意義的一個(gè)人工智能項(xiàng)目，隨著項(xiàng)目順利運(yùn)行未來將會(huì)在全國進(jìn)行推廣?！惫苋鸱蹇偨Y(jié)道。

寶鋼技術(shù)副總經(jīng)理徐凱對(duì)此也列舉了一系列數(shù)字，強(qiáng)調(diào)鋼包智能化背后的價(jià)值：“鋼鐵企業(yè)每年鋼包累計(jì)裝載、精煉、澆鑄鋼水接近10億噸，通過智能鋼包的推廣應(yīng)用，平均降低出鋼溫度10℃，就可以節(jié)約能源成本70億元；鋼包烘烤能耗下降50%，精確控制鋼包運(yùn)行溫降20℃，大約可以節(jié)約150億元，而提高生產(chǎn)效率、杜絕惡性安全事故等間接經(jīng)濟(jì)效益更不可估量?！?/p>

的確，鋼鐵行業(yè)的普遍痛點(diǎn)首先是安全生產(chǎn)，通過物聯(lián)網(wǎng)、AI技術(shù)“保安全”的同時(shí)，還能大幅提效增收，自然是錦上添花。

尋找領(lǐng)跑者先要成為領(lǐng)跑者

在和管瑞峰交流中，領(lǐng)跑者是一個(gè)高頻詞。尤其是懂懂筆記在反映很多傳統(tǒng)行業(yè)的信息化建設(shè)需求，尤其是在接受物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和云服務(wù)方面，首先會(huì)考慮投入產(chǎn)出比的時(shí)候，這個(gè)詞更是多次被強(qiáng)調(diào)。

領(lǐng)跑者，就是每個(gè)行業(yè)在技術(shù)變革、管理變革大潮中敢為人先的少數(shù)派。

管瑞峰坦言，行業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)的心態(tài)都是“我在信息化上的投入一定要先產(chǎn)生回報(bào)”，但恰恰在AI和物聯(lián)網(wǎng)滲透?jìng)鹘y(tǒng)行業(yè)的時(shí)候，這條“慣例”不流行了。為什么？因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域沒有經(jīng)驗(yàn)可以借鑒，對(duì)于需求方和技術(shù)服務(wù)商來說，都是摸著石頭過河。

也正是因?yàn)闆]有前車之鑒，所以在把脈工業(yè)領(lǐng)域的行業(yè)需求后，更需要接觸那些期望能夠擁抱技術(shù)變革的領(lǐng)跑者。對(duì)方不僅要能夠容忍試錯(cuò)，而且愿意和百度在AI和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)上合作，開放數(shù)據(jù)和管理經(jīng)驗(yàn)，共同學(xué)習(xí)和成長。這恰恰與寶鋼高層提出的“先溝通，互相學(xué)習(xí)后再實(shí)踐”高度吻合。

實(shí)際上，在接觸每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)跑者時(shí)，百度云的團(tuán)隊(duì)也在學(xué)習(xí)和摸索，從2016年以“時(shí)序數(shù)據(jù)庫”作為切口，逐步完善其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的各項(xiàng)解決方案，從而打通了從連接、理解到喚醒，直至智能化決策的整個(gè)流程，在本月，更是推出了國內(nèi)首個(gè)基于云的邊緣計(jì)算產(chǎn)品，能夠讓設(shè)備數(shù)據(jù)的計(jì)算更快更有效?！耙仓挥行袠I(yè)內(nèi)的領(lǐng)跑企業(yè)，才會(huì)理解自己的需求如何與這些新的技術(shù)去融合，并不只看重眼前成效，而是著眼于長期的發(fā)展。”

國內(nèi)工業(yè)領(lǐng)域經(jīng)過行業(yè)主管部門、外資企業(yè)、媒體這幾年的培育和啟迪，對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等技術(shù)手段并不陌生，但是真正勇于邁出這關(guān)鍵一步的，始終是思維和理念跑在行業(yè)前面的少數(shù)企業(yè)。

如果更多敢于試錯(cuò)、從點(diǎn)到面、謹(jǐn)慎務(wù)實(shí)的思路和理念，能夠在行業(yè)內(nèi)形成普遍共識(shí)，“AI和物聯(lián)網(wǎng)不是靈丹妙藥，也不可能一蹴而就。從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，從一個(gè)點(diǎn)去突破，合作雙方才能有信心一步一步走下去。”這一點(diǎn)，懂懂筆記也深感認(rèn)同，供需雙方不要有搞一把“登月工程”、解決世界性難題的心態(tài)，這樣整個(gè)行業(yè)才能在循序漸進(jìn)的良性發(fā)展中，逐步把“中國制造2025”落在實(shí)處。

從百度云“天工”智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的策略來看，2017年明顯仍在市場(chǎng)培育期，但是有了行業(yè)領(lǐng)跑者的共同付出，已經(jīng)形成了各方就人工智能、大數(shù)據(jù)與云服務(wù)在工業(yè)領(lǐng)域落地的核心理念和基本邏輯。 “我們目前在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、模型工具等方面已經(jīng)形成了較為完善的技術(shù)和產(chǎn)品，而且在工業(yè)制造、智慧物流和車聯(lián)網(wǎng)等很多方面都開始發(fā)力?！?/p>

或許在2018年，針對(duì)國內(nèi)工業(yè)領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)及AI解決方案會(huì)加速落地，而這個(gè)場(chǎng)內(nèi)的玩家，不僅僅會(huì)有BAT，還會(huì)有微軟、亞馬遜、IBM，以及GE、西門子等不同陣營的玩家。而沒有經(jīng)驗(yàn)可以借鑒，恰好也是一個(gè)難得的機(jī)遇，最終的結(jié)果也會(huì)迥然不同?！瓣P(guān)鍵是這個(gè)市場(chǎng)足夠大，每個(gè)企業(yè)都會(huì)有自己的立足點(diǎn)和出發(fā)點(diǎn)。我們堅(jiān)持走這個(gè)方向，最終會(huì)在整個(gè)行業(yè)的制造過程優(yōu)化，以及工業(yè)制造向工業(yè)服務(wù)轉(zhuǎn)型中找到自己的位置?！?/p>

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