“數據科學(xué)、數字技術(shù)是解決鋼鐵全流程‘黑箱’等生產(chǎn)不確定性問(wèn)題最好的一把鑰匙。同時(shí)，鋼鐵行業(yè)全流程‘黑箱’生產(chǎn)又是數字化技術(shù)應用的最佳場(chǎng)景?！?1月23日，中國工程院院士、東北大學(xué)教授王國棟在第十三屆中國鋼鐵年會(huì )上表示，現今，信息技術(shù)和數據科學(xué)的發(fā)展強力支撐鋼鐵行業(yè)數字化轉型，成為鋼鐵行業(yè)崛起的一個(gè)重要機遇。

圖為王國棟在線(xiàn)上做報告。（視頻截圖）

　　他介紹，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和應用，正式宣告了數據時(shí)代的來(lái)臨。在數據時(shí)代，數據成為社會(huì )發(fā)展的重要驅動(dòng)力，成為全球新一輪產(chǎn)業(yè)競爭的制高點(diǎn)、改變國際競爭格局的新變量?！八?，我們對于數據這個(gè)新的生產(chǎn)要素要給予充分的重視?！彼赋?，通過(guò)數據/機器學(xué)習進(jìn)行數據分析，成為數據時(shí)代解決不確定性問(wèn)題最強有力的科學(xué)方法。

　　“鋼鐵行業(yè)全流程生產(chǎn)都是‘黑箱’，包括高爐里的鐵水、轉爐里的鋼水、連鑄坯與軋件內部復雜的組織等，具有嚴重的不確定性，看不見(jiàn)、摸不著(zhù)，更測不了，但又事關(guān)鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、工序穩定性、成本、生態(tài)等最核心問(wèn)題?！睂Υ怂赋?，鋼鐵行業(yè)只有進(jìn)行數字化轉型，才能突破這些不確定性問(wèn)題，實(shí)現高質(zhì)量發(fā)展。

　　鋼鐵行業(yè)自身生產(chǎn)特色和數據時(shí)代發(fā)展特點(diǎn)的契合度極高。王國棟分析道，一方面，鋼鐵行業(yè)有著(zhù)發(fā)達的數據采集系統和自動(dòng)化控制系統，更有著(zhù)大量的數據積累。這些數據中蘊含著(zhù)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的全部規律，是關(guān)鍵的生產(chǎn)要素。由此可見(jiàn)，鋼鐵行業(yè)在充分利用豐富的數據資源、實(shí)現產(chǎn)業(yè)數字化方面具有巨大潛力。作為世界上最先進(jìn)、最高級的智能系統，信息物理系統特別強調，我們對于物理世界進(jìn)行的分析計算，不僅僅深深嵌入到系統的每一個(gè)相互連通的物理組件中，甚至可能嵌入到物料中。因此，作為流程工業(yè)的鋼鐵行業(yè)可以針對物料建模，即建立物料的數字孿生，并將得到的數字孿生用于反饋控制，形成閉環(huán)賦能的信息物理系統。相較制造業(yè)來(lái)說(shuō)，這一點(diǎn)是鋼鐵等材料行業(yè)解決不確定性的特有優(yōu)勢。

　　“因此，我們要萬(wàn)分珍惜這個(gè)優(yōu)勢，要充分發(fā)揮這個(gè)優(yōu)勢，搶先建設和應用信息物理系統?！蓖鯂鴹澾M(jìn)一步介紹，這個(gè)信息物理系統的底層是原位分析系統，主要包括兩個(gè)部分。第一部分是實(shí)驗工具，包括實(shí)驗室的儀器設備、中試裝備和生產(chǎn)線(xiàn)裝備。第二部分是計算工具，包括機器學(xué)習、深度學(xué)習和數據分析。實(shí)際生產(chǎn)線(xiàn)等實(shí)驗工具提供狀態(tài)感知的數據，由計算工具對這些數據進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，分析的結果是可以對過(guò)程進(jìn)行預測的數字孿生，再用數字孿生對過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化設定，給出科學(xué)決策，并反饋賦能實(shí)現精準執行。這樣就形成了基于數據自動(dòng)流動(dòng)的狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策、精準執行的閉環(huán)賦能體系。

　　這個(gè)系統具有數據驅動(dòng)的特征?！斑@意味著(zhù)我們的控制模型由機理或經(jīng)驗驅動(dòng)的傳統模型轉變?yōu)閿祿寗?dòng)的數字孿生模型?！蓖鯂鴹潓Ρ确窒砹藗鹘y機理模型驅動(dòng)與數據驅動(dòng)的控制系統架構之間的不同，以及后者的巨大優(yōu)勢。

　　他介紹道，以往機理驅動(dòng)的過(guò)程控制數學(xué)模型是將傳感器信號匯集到定序器等下位計算機后，經(jīng)過(guò)多個(gè)傳感器的邏輯運算、閾值處理等，分層地匯集到上位計算機，常常不得不舍棄大量數據。在這樣的結構中，大數據的分析和運用是非常困難的。而數據驅動(dòng)的系統能夠有效且公平地收集與處理所有數據，并通過(guò)大數據/機器學(xué)習，建成數字孿生過(guò)程控制模型。這樣一來(lái)，就可以將底層傳感器得到的信息，直接送到大數據中心，經(jīng)過(guò)處理后用機器學(xué)習來(lái)進(jìn)行運算，得到數字孿生模型，并將這個(gè)數字孿生模型送到邊緣決策系統進(jìn)行決策，最后再將決策結果送回到底層執行機構，完成閉環(huán)?！爱斎?，數據驅動(dòng)的數據中心，不僅可以存儲數據，還必須具有數據處理功能，能夠對數據進(jìn)行提取、轉換和加載，以滿(mǎn)足下一步機器學(xué)習的需求?！彼貏e說(shuō)道。

　　王國棟認為，鋼鐵行業(yè)必須與數字經(jīng)濟、數字技術(shù)相融合，發(fā)揮鋼鐵行業(yè)應用場(chǎng)景和數據資源的優(yōu)勢，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以底層生產(chǎn)線(xiàn)的數據感知和精準執行為基礎、以邊緣過(guò)程設定模型的數字孿生化和CPS(信息物理系統）化為核心、以數字驅動(dòng)的云平臺為支撐，建設鋼企數字化創(chuàng )新基礎設施，加速建設數字鋼鐵。

　　同時(shí)，他根據產(chǎn)學(xué)研深度融合的實(shí)踐，介紹了企業(yè)建設數字鋼鐵的經(jīng)驗。一是信息采集與精準執行是數字化轉型的基礎，是必備項，不完全、不完善的要先補課。二是軟件定義。主要指軟件改造，硬件可以利用已有的系統，將大幅降低數字化轉型的成本、提高轉型效率。三是數據驅動(dòng)。采用數據/機器學(xué)習方法對數據進(jìn)行運算，可以將機器學(xué)習的模型做到標準化，以實(shí)現對不同規模的裝置采用各自的數據處理來(lái)建成最終的用于控制的數據孿生模型，便于推廣、掌握、共享，有助于縮短工期、降低成本。四是數據驅動(dòng)采用雙層架構，容易實(shí)現離線(xiàn)調試—在線(xiàn)并行—實(shí)時(shí)上線(xiàn)，可避免風(fēng)險，系統可快速由傳統系統過(guò)渡為數字化系統。

　　隨后，王國棟指出，鋼鐵行業(yè)實(shí)現數字化轉型須攻克的一系列關(guān)鍵共性技術(shù)，其中包括數據驅動(dòng)的IT系統架構、數據驅動(dòng)的信息感知、數據驅動(dòng)的數據中心、數據驅動(dòng)的科學(xué)分析、數字驅動(dòng)的智慧決策、數據驅動(dòng)的回饋賦能、制造主流程及一體化的虛擬模型與實(shí)際過(guò)程實(shí)時(shí)融合的CPS化、數據驅動(dòng)的資源配置與管理云平臺、自動(dòng)化系統補課、軟件定義、軟件、網(wǎng)絡(luò )、安全和系統開(kāi)發(fā)與上線(xiàn)。

　　“鋼鐵行業(yè)要充分發(fā)揮海量數據和豐富應用場(chǎng)景優(yōu)勢，促進(jìn)數字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟深度融合，建設鋼鐵創(chuàng )新基礎設施，加速鋼鐵行業(yè)的數字化轉型，增強企業(yè)核心競爭力，賦能高質(zhì)量發(fā)展，打造新動(dòng)能，將中國鋼鐵行業(yè)建設成為國際領(lǐng)先的工業(yè)集群?！蓖鯂鴹澴詈笳f(shuō)道。