“數智化”助力鋼鐵行業高質量發展

　　鋼鐵行業是我國國民經濟發展的重要支柱產業，為國家建設提供了重要原材料保障
，有力支撐了我國工業化、xiandaihuajincheng。jinnianlai，gangtiexingyezuoweizhongyouzhizaoyeshoudaoshangyoutiekuangshihejiaomeideshuangzhongjiya，diejiaxiayouxingyexuqiubiandongdailaidechanpinjiegoubianhua，gangtiexingyedezongliangjijiegoumianlinjiaodatiaozhan。raner，suizhexinnengyuanqichedengxinxingchanyedepengbofazhan，gangtiexingyeyezhubuyinglaixindezengchangdian。

　　文 / 胡罡

　　華為油氣礦山軍團礦業冶金業務總經理

　　2024年9月

　　在這樣的行業背景下，鋼鐵企業要想走出困境，必須堅持數智化轉型、堅持科技賦能，堅定不移走以高端化、智能化、綠色化為目標的高質量發展之路，提高自身核心競爭力。

　　在助力鋼鐵企業數智化轉型的實踐中，我們發現大部分鋼鐵企業麵臨的主要挑戰有以下幾個方麵：

　　1. 信xin息xi係xi統tong多duo
，互hu通tong難nan。由you於yu過guo去qu的de信xin息xi化hua建jian設she很hen多duo沒mei有you統tong一yi規gui劃hua，信xin息xi係xi統tong的de建jian設she廠chang家jia不bu一yi，導dao致zhi架jia構gou不bu一yi，煙yan筒tong式shi的de係xi統tong繁fan多duo，各ge係xi統tong硬ying軟ruan件jian獨du立li，維wei護hu工gong作zuo量liang大da；

　　2. quefatongyibiaozhunyutongyideshujuguifan。meiyoujianshetongyishujucaijihecunchudeguifan
，daozhibutongshengchanshebeidejiekouhecaijixieyibutong，shujujichengnan，lingwaiyouyushujugeshichayida，xitongjianshujugongxiangchengbenhengao；

　　3. 數(shu)據(ju)未(wei)充(chong)分(fen)清(qing)理(li)，難(nan)以(yi)驅(qu)動(dong)智(zhi)能(neng)決(jue)策(ce)。很(hen)多(duo)鋼(gang)廠(chang)都(dou)建(jian)立(li)了(le)大(da)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)，采(cai)集(ji)了(le)大(da)量(liang)的(de)數(shu)據(ju)
，但(dan)沒(mei)有(you)經(jing)過(guo)加(jia)工(gong)處(chu)理(li)，異(yi)常(chang)或(huo)無(wu)效(xiao)數(shu)據(ju)多(duo)，無(wu)法(fa)充(chong)分(fen)發(fa)揮(hui)數(shu)據(ju)的(de)價(jia)值(zhi) 大部分決策依舊靠人工幹預，無法由數據驅動；

　　4. 人工智能門檻高，落地難。人工智能賦能鋼鐵行業過程中，往往麵臨著需求碎片化、多樣化的問題，過去的模型參數量小、泛化性差
，一個模型大多隻能對應單個場景，開發成本高、升級難。另外
，算法訓練需要將生產單位的數據導出到開發環境進行訓練

，存在數據泄露等安全性問題。

　　構建基於工業互聯網的智慧鋼鐵架構

　　從2020年(nian)，華(hua)為(wei)與(yu)鋼(gang)鐵(tie)行(xing)業(ye)各(ge)界(jie)開(kai)啟(qi)交(jiao)流(liu)與(yu)合(he)作(zuo)
，逐(zhu)步(bu)理(li)解(jie)行(xing)業(ye)的(de)需(xu)求(qiu)
，現(xian)在(zai)已(yi)經(jing)深(shen)度(du)參(can)與(yu)到(dao)行(xing)業(ye)的(de)智(zhi)能(neng)化(hua)進(jin)程(cheng)中(zhong)。這(zhe)個(ge)過(guo)程(cheng)中(zhong)，我(wo)們(men)通(tong)過(guo)大(da)量(liang)實(shi)踐(jian)發(fa)現(xian)，要(yao)解(jie)決(jue)上(shang)述(shu)痛(tong)點(dian)，需(xu)要(yao)從(cong)底(di)層(ceng)架(jia)構(gou)著(zhe)手(shou)。

　　鋼鐵行業傳統的係統架構都是基於ISA-95的標準，但隨著智能化的到來，傳統架構已經無法支撐行業向智能化方向演進。通過構建“統一標準、統一架構
、統一數據規範”的工業互聯網架構，平台先行
，應用迭代，保護投資
，避免重複建設，才能探索出一條有效的升級路徑。

　　我們認為
，采用雲原生技術構建鋼鐵行業的新應用是行業的趨勢，同時，使用微服務架構和零代碼
、低代碼的DevOps模式，能讓開發更加敏捷。

　　構建以數據平台為核心的數據世界入口

　　高質量的行業數據是基礎，是驅動智能化轉型實現高質量發展的新動能與核心資源。企業希望通過人工智能實現工藝優化
、產品性能預測
、金融風險智能監控、智能決策等智能化訴求時

，可用的
、準確的、高精度的數據是前提，反過來，通過人工智能場景化應用規模落地，可以使數據資產價值最大化。

　　非數字原生企業是以物理世界為中心來構建，圍繞生產
、流通、服務等具體經濟活動展開，天然缺乏以軟件和數據平台為核心的數字世界入口。對於鋼企而言
，基於統一架構、統一標準、統一數據規範設計思想，構建企業級自主可控的企業數據中台，向下支持多種協議適配插件、統一數據格式，支撐數據統一入湖和治理
，向上基於數據治理
，提供原子化微服務能力，支撐應用跨係統協同。

　　構建具備全聯接的融合網絡

　　當(dang)前(qian)，絕(jue)大(da)部(bu)分(fen)的(de)鋼(gang)鐵(tie)企(qi)業(ye)都(dou)存(cun)在(zai)輔(fu)助(zhu)生(sheng)產(chan)一(yi)張(zhang)網(wang)
，辦(ban)公(gong)一(yi)張(zhang)網(wang)，安(an)防(fang)一(yi)張(zhang)網(wang)等(deng)多(duo)張(zhang)網(wang)絡(luo)的(de)情(qing)況(kuang)
，麵(mian)對(dui)這(zhe)種(zhong)煙(yan)囪(cong)式(shi)建(jian)網(wang)

，不(bu)僅(jin)信(xin)息(xi)共(gong)享(xiang)困(kun)難(nan)而(er)且(qie)運(yun)維(wei)複(fu)雜(za)
，且(qie)隨(sui)著(zhe)數(shu)字(zi)化(hua)業(ye)務(wu)激(ji)增(zeng)
，業(ye)務(wu)體(ti)驗(yan)保(bao)障(zhang)不(bu)足(zu)
、安全防護不足等問題突出，難以滿足數智化發展要求。構建雲網邊端的融合工業網基礎設施
，采用切片實現輔助生產、辦公
、安防等多業務統一承載

，橫向覆蓋研產銷
、縱向滿足各類終端業務訴求。

　　lianjieshigongchangshuzihuadeqianti，yeshishixianquanyaosugehuanjieshenduhuliandeguanjian

，zaigongchanglianjiezhengyouyouxianweizhuxiangyouxianwuxianxiangfuxiangchengguodu。tongguochongfenliyongjubeigaokekao
、低時延、大帶寬能力的5G網絡
，基於工業互聯網新型基礎設施，新建或改造產線
、車間、工廠等生產現場
，形成生產單元廣泛連接
、IT/OT 深度融合、數據要素充分利用、創新應用高效賦能的智慧工廠。

　　構建以大模型技術為核心的人工智能開發應用

　　為了解決人工智能在鋼鐵行業落地難

、門檻高等問題

，華為基於自身對資源行業的理解，以及30多duo年nian的de技ji術shu積ji累lei，為wei了le鋼gang鐵tie行xing業ye打da造zao了le人ren工gong智zhi能neng解jie決jue方fang案an，以yi具ju備bei通tong用yong人ren工gong智zhi能neng能neng力li的de盤pan古gu大da模mo型xing作zuo為wei底di座zuo
，結jie合he行xing業ye知zhi識shi和he場chang景jing數shu據ju進jin行xing訓xun練lian微wei調tiao，能neng有you效xiao應ying對dui碎sui片pian化hua和he多duo樣yang化hua需xu求qiu，並bing大da幅fu縮suo減jian研yan發fa、定製、部署、調優等工程化過程中的人力、時間、費用等成本投入
，也能解決好數據安全問題。

　　同時

，行業機理模型對於場景化AI應用使用效果至關重要。以機理為基礎
，基於曆史數據進行殘差預測，使得AI模型參數可靠且接近真實工況；以機理為約束，對數據質量進行分析
，使AI訓練數據更準確。通過機理模型+持續迭代優化的AI模型相結合
，使模型控製更精準，越用越好用。

　　過去一年
，盤古鋼鐵行業大模型已在多個鋼鐵企業商用，基於大模型開發的創新應用不斷地在工廠落地並取得了較高的收益，例如：智能精煉：通過大數據+AI，根據物理平衡
、熱平衡原理，實現合金輔料添加自動計算
、LF爐送電吹氬自動規劃

、鋼水成分實時預測，避免人工操作帶來的隨意性和不確定性。智慧配煤：通過AI+peimeijili，shenduwajueyuanliaomeizhijiantezhengxiangguanxing，zhunqueyucejiaotanzhiliang
，qienengzaidadaozhiliangyaoqiudeqiantixia，youhuapeibi，jiangdipeimeichengben。pidaizhinengjiance：通過機器視覺+AI
，實現7x24xiaoshishishizidongpidaizhinengjiance，jiangdirengongxunjiandepinciheqiangdu，yichangwentidiyishijianzidonggaojing
，keyiyouxiaojiangdipidaiguzhangyinqidetingjitingchanfengxian。feigangzhinengpanji：采用AI分析，實現統一客觀準確判級
，降低定級的人為依賴，減少人為影響造成的定級偏差損失。

　　截至目前
，華為、鋼鐵企業和行業夥伴已經基於行業大模型開發了30+suanfamoxingyingyong，shijianzhengming
，yidamoxingjishuweihexinderengongzhinengkaifayingyongxinfanshi，tuidongrengongzhinengzaigangtiexingyededaguimoluodiyingyongshiyitiaokexingzhilu。

　　華為始終堅持與“產學研”等deng機ji構gou開kai展zhan合he作zuo，發fa揮hui各ge自zi優you勢shi
，以yi人ren工gong智zhi能neng大da模mo型xing為wei基ji礎chu，構gou建jian人ren工gong智zhi能neng場chang景jing地di圖tu和he應ying用yong創chuang新xin，加jia速su人ren工gong智zhi能neng與yu鋼gang鐵tie行xing業ye應ying用yong場chang景jing的de融rong合he，推tui動dong人ren工gong智zhi能neng在zai鋼gang鐵tie行xing業ye的de大da規gui模mo落luo地di應ying用yong。