华声在线8月6日讯(全媒体见习记者 罗艾敏)运载着废钢的车辆缓缓驶入识别区,在高清智能球型相机的扫描下,整车废钢被分层分析,经过了18至40次逐层识别后,整车定级结果、各料型统计占比和分层定级变化趋势在系统上一目了然。
湖南钢铁集团联合移动、华为打造的钢铁行业盘古大模型于今年4月全球首发,当传统产业遇上AI,会碰撞出怎样的火花?8月5日,三湘都市报记者前往湖南钢铁集团旗下湘潭钢铁集团有限公司(以下简称“湘钢”),探访数智赋能钢铁行业的新模式。
AI扫描再判级,废钢定级告别人工“检”
在湘钢高线厂轧钢车间,多台工业相机正同步检测着每一盘线材的表面质量,一旦发现瑕疵,AI就能将信息反馈给系统,工人远程在电脑端就可以进行复核。而在过去,这一环节只能靠工人举着手电筒进行抽样检测。
“盘卷最高温度能达到600℃,周围热辐射较大,使用人工裸眼检测效率低,且存在一定的安全隐患。采用大模型后模型自动识别缺陷,能减少误差,提高生产效率。”湘钢设备工程部智能制造室负责人龙忠义介绍。
这样的大模型智能化应用场景在湘钢共有25个。近年来,在国家及相关部委政策的牵引下,湘钢引入人工智能大模型技术,对钢铁产线进行了智能化升级改造,在生产质量、生产安全与管理创新等方面取得了突破。
去年初,湘钢开始调研规划这一布局,但怎么引入人工智能大模型,引入后如何应用等一系列问题也随之而来。
“以模型为依托搭建应用场景。”在做了大量的前期调研工作,进一步确认了人工智能大模型在湘钢的适用性后,湘钢有了思路。
传统的散状废钢定级验收,需要运输废钢的车辆先进厂计量,质检员确认符合卸车条件后,在卸车时对每一层的实物料型和夹杂程度进行甄别,再给予整车一个综合性评判结果,这种废钢定级方式容易出现主观因素的误判,既然如此,那不如让人工智能代替人工。
利用5G摄像头全方位收集废钢图片,经过近3个月的5000张废钢图片收集及专家标注……一套无需人工、全智能化的废钢定级AI系统建立起来。
现在,在车辆卸运废钢过程中,高清智能球型相机就能对车厢内实物进行平面多次扫描,AI系统的运算功能再参照设定好的判级扣杂标准,进行对比分析,自动完成判级、扣杂等过程,实现了这一环节的24小时不间断工作,一年可节省废钢收购成本2000万元。
数智赋能由点到面,多环节有效协同稳步实现
从焦化厂焦炭质量预测,炼铁厂的皮带异常监测,炼钢厂的行车智能调度、精炼成分预测、废钢定级,板材厂的板坯号识别、中间层流冷却温度预测,到高线厂的线材盘卷勾号识别和远程看样缺陷检测、棒材厂的能耗预测等,湘钢的大模型智能化应用场景涵盖了钢铁生产、运行管理的多个环节,解放了部分重复性工作的人力投入,提升了生产效率和生产质量,同时也降低了安全风险。
早在2019年,湘钢以5G等ICT技术应用为契机,就已经完成了300多个智能制造项目。
“小模型可以实现简单场景的智能化,但大模型不仅可以实现简单场景的智能化,还能更好地应对复杂场景,应用范围更广。”龙忠义解释。
在大模型的应用上,提供给大模型数据质量的好坏直接决定了其训练效果。针对这一管理难点,湘钢通过合理设计场景方案,优化生产环境的摄像头安装位置、角度,持续做好数据标注,来提升数据质量,保证了大模型的高质量运转。
“智能化总体规划目标是实现安全环保,降本增效,提质创新。”龙忠义表示,第一步就是通过解决生产过程中的工艺控制和设备运行的点状问题,实现单点的提升,如废钢,配煤,烧结FeO成分预测,炼铁皮带监测,盘卷线材质检等。第二步是以关键工艺为主线,将多个单点工艺形成线,实现关键工艺环节的提升,如智慧炼钢,智慧轧钢等。
“下一步我们将基于人工智能大模型平台,培养一批数字转译师、数据专家、数据工程师,自主开发人工智能应用场景,加速湘钢智能化建设进程。”龙忠义说。