鋼企“最強大腦”是怎樣煉成的

　　——AI賦能千行百業一線故事（一）

　　“我們再也不用為制定生產排程而焦頭爛額了。”

　　4月9日9時，在河鋼集團唐鋼公司生產調度指揮中心，生產制造部計劃中心副主任齊兆軒輕點鼠標，順利給唐鋼高強汽車板有限公司冷軋產線下發生產排程。

　　齊兆軒電腦屏幕顯示的這個生產排程里，每一行表示一卷鋼卷在冷軋產線上的生產安排，哪條產線什么時間生產哪種產品、產品相關特性，都有詳細標注。

　　生產排程根據訂單情況來制定，必須確保企業能按時交貨，以滿足客戶需求，維護企業信譽。

　　“過去，生產排程主要依賴人工。每條生產線每天至少需要1名計劃員花上半天時間才能拿出生產排程，費時費力，時效性差。”齊兆軒表示，現在，系統半小時內就能生成最優解，大大縮短了時長、提高了工作效率。

　　這是如何實現的？

　　原來，唐鋼有了一個“最強大腦”——APS（生產計劃排程）系統。這一人工智能專業模型，作為河北太行鋼鐵大模型142個專業模型之一，能自動“算”出生產排程。

　　4月9日，河鋼集團唐鋼公司生產調度指揮中心生產制造部工作人員正在查看APS（生產計劃排程）系統運行情況。趙輝攝

　　大模型賦能，讓鋼鐵企業“聰明”煉鋼。

　　什么是大模型？

　　“它是人工智能的重要組成部分，你可以理解成擁有通用智能的‘超級學霸’。”燕山大學教授劉文遠說，想象一下，假設你的大腦能記住圖書館的所有書籍，而且能理解每本書的內容，那么你就擁有了類似大模型的能力。

　　如果給大模型灌輸鋼鐵行業的專業知識和數據，通過不斷訓練，形成場景化、定制化、個性化專有模型，這樣就能給鋼鐵行業帶來人工智能革命。

　　唐鋼高強汽車板有限公司擁有1條酸軋線、1條連退線和3條鍍鋅線，生產的汽車鋼產品品種多、生產工藝復雜。

　　以制定生產排程為例，要想制定合理的生產排程，需綜合考慮每條生產線所能生產產品的種類、每道工序設備運行情況，協調采購、倉儲、質檢、銷售等各環節，其中牽涉的巨大數據量，遠遠超過人腦的思考極限。

　　2015年，唐鋼投用了一款從國外引進的計劃排程系統，該系統只能匯總數據，無法對數據進行分析和處理。

　　齊兆軒回憶，每天一上班，他和同事不得不花費3至4個小時，對這些雜亂無章的數據進行梳理分析，復盤上一天生產排程執行情況，制成剩余訂單結構表、產線訂單報表等10多個報表，然后憑借報表和經驗安排下一步生產計劃。

　　如果排程制定得不合理，比如鍍鋅工序等待用料，酸軋工序沒有及時產出鋼卷，就會出現生產周期延長、交付延期等問題，對整個生產組織造成無法計量的損失。

　　“當時，我們每天都很焦慮，工作壓力也很大。”齊兆軒說。

　　面對競爭激烈的市場環境，有效的生產排程對于企業能否按時交付訂單至關重要。

　　為做好“算數”題，2022年12月26日，唐鋼公司自主開發的APS系統，落地唐鋼高強汽車板有限公司冷軋產線。該系統利用大模型等技術，能夠及時處理分析數據，精準找出生產排程“最優解”，讓汽車板生產實時保持資源最優配置和產能充分利用。

　　“現在，我只需要用半個小時電話聯系各個工序負責人，對系統生成的報表和生產排程進行核實確認，就可以一鍵下發生產指令。”齊兆軒說，計劃員們將工作重心放在了訂單追蹤和庫存管理上，助力生產排程更順暢地執行，實現資源利用最大化。

　　據統計，自APS系統應用以來，唐鋼高強汽車板有限公司冷軋產線降低產品庫存15%，提升生產效率20%，訂單準時交付率達到100%，有效提高公司核心競爭力。

　　河北是鋼鐵大省，鋼鐵行業與人工智能大模型的雙向奔赴，正在擦出更多的火花。

　　去年3月開始，河北匯聚華為、阿里、百度等13家頂尖人工智能企業，組織省內39家鋼鐵企業，開展鋼鐵生產工藝、流程等場景應用模型攻關，共同研發鋼鐵領域基礎大模型——河北太行鋼鐵大模型，賦能鋼鐵行業高質量發展。其中，唐鋼應用的APS系統、河北新金鋼鐵有限公司應用的循環水系統優化大模型等被納入進來。

　　“這是全國首創的鋼鐵大模型架構，集成多種先進技術，對應原料、煉鐵、煉鋼、銷售等142個鋼鐵生產應用場景有142個專業模型。”省數據和政務服務局相關負責人說，目前已實現局部應用，以數智技術全方位、深層次賦能鋼鐵行業高質量發展。

　　在敬業集團有限公司，高爐專家診斷模型為高爐冶煉裝上“智慧眼睛”，可實時診斷爐況，提供精準預警和操作建議；

　　在金鼎鋼鐵集團有限公司，污水處理模型可以根據污水檢測數據值變化，自動優化藥劑量，實現最終水質達標使用；

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　　接下來，河北將積極推動142個專業模型落地應用于鋼鐵行業的關鍵工序、關鍵點位上，重構鋼鐵企業生產管理框架，助力企業提質降本增效，加快發展新質生產力。（河北日報記者 解楚楚 米彥澤）