钢铁行业智能制造的下一步怎么走?

中国人工智能技术超越美国

十多年前,我写《管中窥道:技术创新的观念与方法》时,宝钢德高望重的“老太师”佘老提醒我:不要把你的专业和宝钢的特例无限推广。不久前,参加工信部的一个活动,让我意识到: 对其他行业的理解,有利于把握自身的技术定位。

有家小型民营企业,在智能制造领域搞得风生水起。此后,这家企业转型为智能制造技术的供应商,帮助别的企业搞智能制造、涉及到多个行业。了解到这个信息,心中马上升起困惑:工业界的跨界会这么容易吗?因为宝钢的经验告诉我:如果不把工艺、材料等知识搞得很深,就很难把IT技术搞好。

深入了解之后,发现其基本思想仍然是30年前宝钢搞信息化的逻辑。这个逻辑已经过去30年了,现在为什么成了热点呢?想来想去,ICT技术的进步确实是关键原因。当年宝钢搞信息集成的时候,国家调用了国内最牛的一批人才,来建设我国最现代化的工业企业。当时,有100台电脑是中央部位领导特批的。此后,宝钢一直追求一流的产品竞争力,对信息化、自动化的需求一直存在。这些条件,当时的小型民营企业怎么可能具备呢? 随着ICT技术的提升、成本的降低,“智能制造”的市场突然打开了——这就像当年PC机的市场突然打开一样。这个机会,是面向整个社会的,而不仅仅是宝钢这样的超级巨无霸。于是,技术进入了一个扩散过程。在这个过程中,低成本的信息化是个重要的发展方向,于是各种“云服务”技术应孕而生了。

技术创新一般是这样的逻辑:技术首先产生于需求强烈、对成本敏感度低、技术难度相对降低的领域。于是,航空、航天、军工、钢铁、汽车等行业往往成为新技术首先突破、首次应用的行业。在此基础上,随着成本的降低,逐渐向其他行业扩散。从这种意义上说,钢铁行业领先于中小企业是再自然不过的事情。这逻辑同样可以解释:在生产智能化环节,钢铁行业领先其他行业的原因。

过去,我们谈过两个原因:“个性化”需求强烈、物流跟踪容易。现在再从另一个角度来看。

我们借用安筱鹏先生“数据自动流动”的视角来解释这个问题:智能制造要让数据自动地流动到决策主体所需要的地方。对于工业4.0,信息需求围绕着“在流水线上生产个性化产品”展开。为了实现这个目标,首先需要的是产品逐件跟踪的信息。在此基础上,当特定产品来到加工工位时,设备要知道如何切换对于产品要求相适应的工作方式。在钢铁行业,产品到达特定工位时,只要切换温度、压力、流量、速度、时间等工艺参数就可以了:这就是钢铁行业比多数离散制造业更容易实现个性化生产的原因。我们知道, 钢铁厂需要切换的参数一般是零维或者一维的;而在离散制造业,不同产品可能对应不同的加工方式,可能要接收三维的加工信息。问题的复杂性完全不一样。

如果再回到开头,说说那家小型民营企业。他们在小型民营企业中脱颖而出的背后,也有内在的特殊原因:首先是个性化需求强烈,其次是他们用了“最智能的设备”——人:把信息转化成动作的能力,人比机器要强很多。某种意义上说,这也是他们能够比较容易打开智能制造市场、实现跨界服务的原因。

这些问题想明白了,还是要回到自己的事情上:

钢铁行业的智能制造的“下一步怎么走”。对钢铁行业来说“下一步怎么走”的逻辑,不是技术扩散的逻辑、不是个性化定制,是要闯出一条新路出来。

还是以“生产制造”为例。从“数据流动”的视角看智能制造,是智能生产的基本逻辑。但是,在钢铁行业,基本逻辑和技术走向成熟之间仍然有巨大的发展空间:就像“玩具飞机和A380之间的差距。”这个差距,就是下一步努力的方向。

导致“玩具飞机和A380之间差距的”,是复杂的需求导致的。我们对产品的质量、效率、安全、可靠性、能耗、成本的要求都很高,用户、产品和“人机料法环”的任何变化都会引起不良、甚至致命性的问题;而当流水线很长时,在某些环节出现问题的概率就会很大;个性化定制更是带来大量的负面问题——越是高端的产品,这样的问题越多;要解决这些问题,需要融入大量深入的领域知识。

我们需要将领域知识与智能制造深刻地结合起来、让精益生产与智能制造结合起来。沿着这条路子走下去,问题可能会变得相当复杂,以至于人的大脑没有能力处理这么多信息。于是,我们会选择让机器代替人的脑力劳动,以便让工作做得更好——这就好比让火车跑得比马车更快一样。这大概就是“从玩具飞机走向A380”的路子。

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宝钢中央研究院首席研究员
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