來(lái)源:中國(guó)金融信息網(wǎng)
轉(zhuǎn)自:湖南日?qǐng)?bào)
人工智能大模型在垂直行業(yè)開(kāi)啟火熱的競(jìng)速賽。人工智能和鋼鐵行業(yè)的雙向奔赴,,碰撞出怎樣的火花?4月28日,,記者來(lái)到湖南鋼鐵集團(tuán)旗下湘潭鋼鐵集團(tuán)有限公司(簡(jiǎn)稱湘鋼),,探訪首批23個(gè)大模型智能化應(yīng)用場(chǎng)景的新樣范。
從人工“算”到大模型“算”,,“老司機(jī)”輕松智駕
重達(dá)150噸,、溫度超1000℃的鋼水包,在行車的吊運(yùn)下,,緩緩運(yùn)轉(zhuǎn)于高空,。
記者在湘鋼煉鋼廠看到,約30米高的廠房?jī)?nèi),,3座轉(zhuǎn)爐,、3個(gè)精煉站、5臺(tái)鋼包爐,、5臺(tái)連鑄機(jī)等大型冶金設(shè)備林立,,滾滾熱浪撲面而來(lái)。5臺(tái)行車在高空中運(yùn)行,,作業(yè)跨度長(zhǎng)達(dá)500米,。
“行車調(diào)度指揮是煉鋼廠的一大難題?!毕驿摕掍搹S信息工程師危水良打比方說(shuō),,行車調(diào)度好比在高危高溫環(huán)境下持續(xù)做數(shù)學(xué)題,。
傳統(tǒng)鋼廠的行車調(diào)度依賴人工。由于煉鋼過(guò)程高度復(fù)雜,,僅憑調(diào)度員的經(jīng)驗(yàn),,難免出現(xiàn)工藝環(huán)節(jié)銜接不順的情況。
在湘鋼,,當(dāng)行車調(diào)度從人工“算”變成大模型“算”,,難題迎刃而解。由大模型部署的行車智能調(diào)度系統(tǒng)集成了煉鋼生產(chǎn)計(jì)劃,、行車檢修信息,、鋼水包實(shí)時(shí)位置、各類業(yè)務(wù)規(guī)則等大量數(shù)據(jù),,利用算法智能生成行車調(diào)度計(jì)劃,。更聰明的是,生產(chǎn)計(jì)劃若臨時(shí)有變,,系統(tǒng)不用1分鐘,,就能“思考”出接下來(lái)30分鐘的調(diào)度計(jì)劃,及時(shí)下發(fā)指令,。
“以前,,經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅才能開(kāi)行車。現(xiàn)在,,人工智能讓駕駛員都變成了‘老司機(jī)’,。”危水良帶記者登上行車駕駛室,。記者看到,,駕駛員的前方有一塊大屏,屏幕上各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和軌跡一目了然,。行車往哪開(kāi),,駕駛員按照屏幕上的提示就可輕松完成操作。
危水良介紹,,在大模型的加持下,,鋼水包周轉(zhuǎn)率大為提升,每爐次等待時(shí)間與能耗均有下降,,帶動(dòng)每噸鋼成本節(jié)省1.2元,。一年下來(lái),預(yù)計(jì)節(jié)省成本500萬(wàn)元,。
2023年9月,,人工智能鋼鐵大模型項(xiàng)目在湘鋼啟動(dòng)。目前,已實(shí)現(xiàn)視覺(jué),、預(yù)測(cè)兩大類共23個(gè)智能化應(yīng)用場(chǎng)景落地,,用于生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量控制等,?!斑€有60多個(gè)創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景正在實(shí)施,進(jìn)一步幫助企業(yè)降本增效,?!毕驿撛O(shè)備工程部智能制造室負(fù)責(zé)人龍忠義說(shuō)。
(湘潭鋼鐵集團(tuán)有限公司,。田超攝)
“碼農(nóng)”“泡”在車間里,,打通大模型落地“最后一公里”
一說(shuō)起高爐皮帶,華為礦山軍團(tuán)高級(jí)架構(gòu)師彭丹侃侃而談,。誰(shuí)能想到,,一年前,和他一起來(lái)到湘鋼的“碼農(nóng)”們,,還是鋼鐵行業(yè)的門外漢,。
與此同時(shí),湘鋼的工長(zhǎng)們感到疑惑:大模型看不見(jiàn)也摸不著,,到底能帶來(lái)什么,。
鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)流程長(zhǎng)、工藝復(fù)雜,,如何打通大模型落地的“最后一公里”?
鋼鐵大模型項(xiàng)目啟動(dòng)后,,華為20多名架構(gòu)師一頭扎進(jìn)湘鋼各個(gè)車間,。“天天與工長(zhǎng)們‘泡’在一起,,針對(duì)每一道工序,,進(jìn)行需求分析和方案設(shè)計(jì)?!迸淼ふf(shuō),。
在煉鐵廠,皮帶是散料運(yùn)輸?shù)闹匾O(shè)備,,銜接工藝環(huán)節(jié)多,,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響鋼鐵生產(chǎn)的連續(xù)性。若發(fā)生皮帶斷裂,,高爐被迫“罷工”,,1分鐘就可能造成1噸鐵水損失。
彭丹發(fā)現(xiàn),皮帶24小時(shí)連續(xù)工作,,運(yùn)行速度達(dá)每秒2米,,由經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅定期巡檢,檢查的問(wèn)題主要包括跑偏,、鼓包,、異物、撕裂等,。
人工智能如何識(shí)別并界定某種問(wèn)題發(fā)生,?跟班多日后,彭丹逐漸摸出了門道,。
比如,,一根皮帶寬1.6米,兩側(cè)距離邊界物各0.2米,,當(dāng)跑偏0.05米時(shí)發(fā)出告警,,跑偏0.1米時(shí)就會(huì)發(fā)出嚴(yán)重告警;皮帶是橡膠與鋼絲混合材質(zhì),,長(zhǎng)期運(yùn)輸摩擦?xí)霈F(xiàn)鼓包,,通過(guò)樣本收集,監(jiān)測(cè)并識(shí)別鼓包變化趨勢(shì),,從而提前發(fā)出預(yù)警,。
面對(duì)一個(gè)個(gè)細(xì)微的問(wèn)題,華為礦山軍團(tuán)提出皮帶智能監(jiān)測(cè)方案,,即基于5G+CV(視覺(jué))大模型,,對(duì)皮帶運(yùn)行實(shí)行24小時(shí)智能監(jiān)測(cè)。
結(jié)合工長(zhǎng)們?cè)趯?shí)際操作中的反饋,,彭丹與團(tuán)隊(duì)成員不斷完善場(chǎng)景的設(shè)計(jì)與告警的處理邏輯,。大模型學(xué)習(xí)一個(gè)月后,智能監(jiān)測(cè)精度提升至98%,,降低了人工巡檢頻次和強(qiáng)度,,實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)維。
(湘潭鋼鐵集團(tuán)有限公司,。田超攝)
從“1到10”,,鋼廠“自己當(dāng)大廚”
早在2019年,湘鋼以5G等ICT技術(shù)應(yīng)用為契機(jī),,實(shí)施智能制造項(xiàng)目300多個(gè),。
龍忠義介紹,如果說(shuō)5G做到了“讓設(shè)備開(kāi)口說(shuō)話”,,大模型則實(shí)現(xiàn)了讓數(shù)據(jù)指揮生產(chǎn),,讓人工智能有思想,、能決策。
“大模型在認(rèn)知,、感知等很多領(lǐng)域的應(yīng)用,,比想象中更為聰明?!饼堉伊x說(shuō),。比如,精煉AI預(yù)測(cè)與優(yōu)化系統(tǒng)可實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)鋼水溫度和成分,,智能化控制通電與加料,,在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成鋼水冶煉,降低工作人員工作強(qiáng)度,;智慧配煤系統(tǒng)可以深度挖掘原料煤之間的配比性,,結(jié)合業(yè)界先進(jìn)配煤理論進(jìn)行科學(xué)配煤,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)焦炭質(zhì)量,。
人工智能大模型落地湘鋼,,完成“0到1”的突破,而“1到10”的內(nèi)生可持續(xù)發(fā)展正在不同場(chǎng)景上演,。
記者在湘鋼高線廠軋鋼車間看到,,生產(chǎn)線上每1分鐘左右就有一盤線材生產(chǎn)出來(lái),8臺(tái)工業(yè)相機(jī)同步用“火眼金睛”檢測(cè)每一盤產(chǎn)品的表面質(zhì)量,。
過(guò)去,,工人舉著手電筒進(jìn)行抽樣檢測(cè),因產(chǎn)品溫度高導(dǎo)致檢測(cè)效率低且有安全隱患?,F(xiàn)在,,系統(tǒng)180度實(shí)時(shí)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)瑕疵后,工人遠(yuǎn)程在電腦端即可進(jìn)行復(fù)核,。
這套線材盤卷質(zhì)檢系統(tǒng)由華為技術(shù)團(tuán)隊(duì)指導(dǎo),,湘鋼技術(shù)團(tuán)隊(duì)自己進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā),用時(shí)僅10天,。
“與傳統(tǒng)智能化改造相比,大模型優(yōu)勢(shì)明顯,?!饼堉伊x說(shuō)。一是效率高,,開(kāi)發(fā)周期從以月為單位縮短至以天為單位,;二是成本低,過(guò)去一個(gè)場(chǎng)景改造需花費(fèi)幾十萬(wàn)元甚至上百萬(wàn)元,,現(xiàn)在僅需二三十萬(wàn)元,;三是開(kāi)發(fā)門檻降低,,企業(yè)技術(shù)人員像搭積木一樣,模塊化操作,,就能將業(yè)務(wù)知識(shí)轉(zhuǎn)化為技術(shù)語(yǔ)言,,“自己當(dāng)大廚”開(kāi)發(fā)新功能。
供需精準(zhǔn)匹配,,效能持續(xù)提升,,以湘鋼為代表的一批傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè),在人工智能大模型賦能下,,開(kāi)啟新一輪生產(chǎn)力增長(zhǎng)浪潮,。(完)
編輯:楊麗
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