焦炭是怎樣煉成的？如果這是一次對人工智能的“考試”，超過97分意味著在保證焦炭質(zhì)量的前提下，每噸配煤成本可降低15元，按照年產(chǎn)75萬噸焦炭計算，原料煤大概消耗是100萬噸，企業(yè)每年大約可節(jié)省1500萬元。當然，如只達到90分，并沒有安慰獎，解決方案或?qū)⒁环植恢怠?/p>
每次過剩的冷思考
石橫特鋼就已通過了這次“考試”。這是一家集焦化、煉鐵、煉鋼、軋鋼、發(fā)電、機械制造、鋼鐵物流于一體的大型鋼鐵聯(lián)合企業(yè)。2019年，石橫特鋼位列中國制造業(yè)企業(yè)500強的第196位，實現(xiàn)營業(yè)收入425億元，利潤53億元。
此前，中國煉焦行業(yè)協(xié)會會長崔丕江在綜合分析行業(yè)數(shù)據(jù)后指出，“焦炭需求逐步減少是大勢所趨?！边@意味著，作為石橫特鋼的核心業(yè)務(wù)之一，焦炭生產(chǎn)勢必要遵從“回爐另造”的專業(yè)邏輯。
根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測，到2030年，中國鋼鐵蓄積量將達到132億噸，廢鋼鐵資源年產(chǎn)出量達到3.3億噸左右。其中，鋼鐵企業(yè)可通過“回爐另造”，每年消耗廢鋼鐵2.86億噸。以每1.1噸廢鋼，生產(chǎn)1噸粗鋼計算，將有2.6億噸粗鋼是由廢鋼生產(chǎn)。
變廢為鋼是件好事，但這將直接影響市場對焦炭的需求。如果到2030年，中國粗鋼市場需求保持在7億噸左右，其中只有4.4億噸粗鋼是用高爐加轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)。按照每噸鐵平均消費焦炭435公斤計算，僅需要焦炭2.3億噸左右。而截至2018年底，中國焦炭總產(chǎn)能已經(jīng)達到4.71億噸。
焦炭是怎樣煉成的？
看上去這組數(shù)字并不樂觀，但類似的情況，石橫特鋼也并非沒有遇到過。2012年，石橫特鋼啟動ERP、MES系統(tǒng)建設(shè)，2014年建成并投入運行。而回顧此時的市場背景，2012年，中國粗鋼產(chǎn)量達到7.23億噸，產(chǎn)能過剩問題已經(jīng)充分暴露。
可以說，石橫特鋼正是通過一系列信息化建設(shè)，提高了運營效率，從而在激烈的行業(yè)競爭中脫穎而出。8年之后，類型的情況又擺在面前，只不過這次石橫特鋼想再次突破“天花板”，選擇了“數(shù)字化”和“智能化”同步走。
2019年底，為進一步推動肥城工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度，肥城市政府、征途科技與華為簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，并創(chuàng)建“華為云（肥城）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心”。2020年初，石橫特鋼選擇與華為云合作，以“配煤優(yōu)化”為核心場景，切入數(shù)字化建設(shè)。在此稍作技術(shù)層面講解，配煤是煉焦的前置工序之一，其也是影響焦炭生產(chǎn)成本最關(guān)鍵的因素，而影響配煤的關(guān)鍵因素則包括：原料煤質(zhì)量、配比、備煤工藝等。
或可如此理解，我們將粗糧和細糧搭配，是為了膳食健康。焦化廠也將“粗糧”和“細糧”搭配，這既為了健康，也為了經(jīng)濟實惠，而且焦化廠要通過煎炒烹炸等工藝，做出口味純正的菜肴。
焦化廠中的烹飪大師
上述的配煤是煉焦工藝的關(guān)鍵之一，但“配煤優(yōu)化”中的學(xué)問，遠不只如此簡單，這是一門復(fù)雜的工業(yè)知識，必須通過工業(yè)軟件和專家經(jīng)驗進行傳承。在焦化企業(yè)中，負責配煤工藝的配煤專家，就是焦化工業(yè)知識的傳承者。
也可如此比喻，配煤專家即是焦化廠中的烹飪大師，“鹽少許”、“油溫七成熱”等就是這些烹飪大師傳承的“工業(yè)知識”。他們可以借此爐火純青的手藝，做出色香味俱全的菜肴——通過考慮不同原料煤的成分、價格、庫存，以及焦炭質(zhì)量指標等多維度因素，最終做出配煤決策——在每一次焦炭生產(chǎn)中，計劃使用哪些原料煤，比例分別是多少，都有不同。
行業(yè)機理和人工智能
當然，即使是經(jīng)驗最為豐富的配煤專家，也很難始終以全局視角，每次做出最優(yōu)解配煤決策，而這正是石橫特鋼思考的問題：如何基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能，解構(gòu)焦炭生產(chǎn)流程，并最終降低生產(chǎn)成本？
“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是以機理為核心的工業(yè)知識及工業(yè)數(shù)據(jù)，和AI的深度融合?！痹诖舜问瘷M特鋼的“配煤優(yōu)化”項目中，華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺FusionPlant發(fā)揮了關(guān)鍵作用，但華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案總裁、華為云人工智能領(lǐng)域總裁賈永利并沒有首先強調(diào)平臺中的算力和算法，而特別強調(diào)了“行業(yè)機理+人工智能”的融合。
“行業(yè)機理”可理解為行業(yè)“知識圖譜”。具體在焦炭行業(yè)，即是在生產(chǎn)環(huán)境下，諸多要素之間相互聯(lián)系、相互作用的運行規(guī)則和原理。而將此進行數(shù)字孿生，則要依靠配煤工藝機理模型和工業(yè)數(shù)據(jù)。
華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺FusionPlant，正是將華為云EI企業(yè)智能與工業(yè)行業(yè)知識結(jié)合，并最終打造形成EI工業(yè)智能體?；谌A為云EI工業(yè)智能體，智能配煤方案可進一步將配煤工藝機理模型+AI數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法結(jié)合，并在更廣泛的求解空間內(nèi)，搜索更優(yōu)化的配煤方案。
這就是說，該解決方案能夠在滿足焦炭產(chǎn)品質(zhì)量的前提下，在繼承配煤專家經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，輔助配煤專家做出更好的決策，顯著降低企業(yè)配煤成本，幫助焦炭企業(yè)實現(xiàn)降本增效。
90分都不算及格
當然，“行業(yè)機理+人工智能”只是智能配煤方案的理論基礎(chǔ)。項目啟動后，華為云工程師數(shù)次走進石橫特鋼，深入焦化產(chǎn)線與配煤專家共同梳理配煤工藝細節(jié)，探討優(yōu)化決策中的可選方向、技術(shù)方案、優(yōu)化空間。雙方經(jīng)過反復(fù)討論，在配煤優(yōu)化場景上形成了三點關(guān)鍵共識：精準預(yù)測、協(xié)同優(yōu)化、持續(xù)迭代。
其實，焦炭生產(chǎn)質(zhì)量預(yù)測和配煤優(yōu)化決策，是相輔相成的兩個環(huán)節(jié)。只有關(guān)鍵指標的預(yù)測準確率，接近或超過97%，才能體現(xiàn)配煤優(yōu)化決策的價值。如果質(zhì)量預(yù)測準確率低于90%，則在此之上的優(yōu)化決策可信度將大打折扣。
除此之外，配煤優(yōu)化決策還需要考慮多目標的約束條件，比如產(chǎn)品質(zhì)量、設(shè)備工況、原料規(guī)格、原料價格、原料庫存，并結(jié)合企業(yè)的關(guān)注點實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。同時，工業(yè)產(chǎn)線的工況往往會隨著時間發(fā)生變化，AI模型的開發(fā)也不可能一蹴而就、一成不變，需要能夠有動態(tài)的機制實現(xiàn)持續(xù)更新迭代。
突破傳統(tǒng)行業(yè)機理的“天花板”
石橫特鋼項目中的“三點共識”也只是解決方案的設(shè)計原則，而將“圖紙”落地于應(yīng)用，將人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)智能，還需腳踏實地，還需完成數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、焦炭質(zhì)量預(yù)測模型訓(xùn)練、配比模型優(yōu)化、在線配比推薦等諸多工作。
舉例說明，配煤優(yōu)化方案首先要對原料煤數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、焦炭產(chǎn)品數(shù)據(jù)、以及原料煤的采購價格、庫存等相關(guān)數(shù)據(jù)進行匯聚收集，并去粗取精進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，之后上傳至華為云，供構(gòu)建模型使用。
當然，此后還需反復(fù)對“秘方”進行調(diào)試。即以最優(yōu)質(zhì)量和最優(yōu)成本為目標，在約束范圍內(nèi)改變原料配比，反復(fù)優(yōu)化模型，并最終獲得最優(yōu)原料配比。目前，華為云配煤優(yōu)化模型通過幾輪迭代，已支持穩(wěn)定商用，焦炭質(zhì)量預(yù)測準確率超過97%，幫助客戶每噸焦炭生產(chǎn)的用煤成本平均降低15元左右。
15元看似不多，也就是一杯奶茶的價錢。但按75萬噸焦炭產(chǎn)能計算，僅“配煤優(yōu)化”這一應(yīng)用場景，每年為企業(yè)節(jié)省煤炭成本接近1500萬元。由此可見，通過與華為云合作，將“行業(yè)機理+人工智能”深度融合，石橫特鋼突破了傳統(tǒng)行業(yè)機理的“天花板”極限，不僅將焦炭生產(chǎn)流程進行數(shù)字化重構(gòu)，更是大幅度降低了生產(chǎn)成本，極大地提升了企業(yè)市場競爭力。
