很多人都在討論一個(gè)問題：如何衡量鋼鐵企業(yè)的智能化水平。今年6月份，在安徽省馬鞍山市召開的鋼鐵行業(yè)能源中心建設(shè)、運(yùn)行與升級研討會上，中國金屬學(xué)會原常務(wù)副理事長王天義提出了一個(gè)觀點(diǎn)：與機(jī)器人數(shù)量這一指標(biāo)相比，能源利用效率更能反映鋼鐵企業(yè)的智能化水平。

　　為什么把能源管理智能化作為切入點(diǎn)？

　　對于盲目提升自動(dòng)化水平的企業(yè)來說，王天義的觀點(diǎn)給他們提了個(gè)醒。但也有人認(rèn)為：能源管理應(yīng)該服從于生產(chǎn)的需要。與生產(chǎn)組織的順暢相比，能源利用效率是第二位的。為什么要突出能源利用效率呢？

　　能源管理服從于生產(chǎn)需要是對的。但能源利用效率不僅重要，而且動(dòng)態(tài)性更強(qiáng)、管理難度更大。如果能把能源利用效率提高到極致，生產(chǎn)管理水平不可能不好。

　　中國工程院院士殷瑞鈺很久之前就指出：鋼鐵行業(yè)最重要的發(fā)展方向是智能化和綠色化。事實(shí)上，智能化是保障綠色化的重要手段，而綠色化是促進(jìn)智能化的重要牽引力。從原理上講，智能化強(qiáng)調(diào)快速響應(yīng)，而能源管理恰恰也強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)優(yōu)化、快速響應(yīng)；智能化強(qiáng)調(diào)跨部門、跨地域的全局優(yōu)化，而能源的生產(chǎn)與使用恰恰也涉及鋼廠的每個(gè)車間、崗位和設(shè)備。這種實(shí)時(shí)性強(qiáng)、復(fù)雜且涉及空間面積大的問題，特別適合用智能化的手段去解決。

　　在此次會議中，人們對鋼鐵行業(yè)未來的發(fā)展目標(biāo)達(dá)成了很多共識：能源效率提高的途徑是從單體、單個(gè)作業(yè)區(qū)的節(jié)能發(fā)展到系統(tǒng)、全局性的節(jié)能，從事前計(jì)劃發(fā)展到實(shí)時(shí)控制與預(yù)測，從以遠(yuǎn)程監(jiān)控為主發(fā)展到日益智能化的自動(dòng)控制。這些共識都體現(xiàn)了對智能化的需求。特別是還有很多人提出，能源管理的指導(dǎo)思想，應(yīng)該從服務(wù)于生產(chǎn)，發(fā)展為實(shí)現(xiàn)與生產(chǎn)、設(shè)備、環(huán)保的協(xié)同優(yōu)化。換句話說，能源管理的智能化可以作為鋼鐵企業(yè)全面智能化的切入點(diǎn)。

　　能源管理智能化面臨哪些困難？

　　與此同時(shí)，人們對困難也有相當(dāng)一致的認(rèn)識。如數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確、不一致，難以建立準(zhǔn)確的模型；需求不清晰，各種KPI（關(guān)鍵績效指標(biāo)）矛盾和各種部門之間的矛盾；數(shù)據(jù)不連接，難以支撐跨工序的優(yōu)化、能源與生產(chǎn)的協(xié)同；設(shè)備不具備遠(yuǎn)程操控能力等。

　　筆者注意到：在上述困難中，有些主要是投資問題，如增加測量點(diǎn)、升級設(shè)備等。只要資金到位，這些問題就很容易解決。但是，還有些問題并不是簡單的投資問題。例如，企業(yè)各種KPI的矛盾，這是永遠(yuǎn)存在的。這些矛盾，不僅涉及部門利益，還會隨著市場、政策、設(shè)備狀態(tài)等因素動(dòng)態(tài)變化。此外，在數(shù)據(jù)采集過程中也總會遇到各種各樣的問題，數(shù)據(jù)的不一致性是永恒的難題。

　　在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，人們希望把鋼廠的生產(chǎn)、能源、設(shè)備、環(huán)境進(jìn)行全局優(yōu)化?；ヂ?lián)網(wǎng)通過信息傳遞，可以消除不確定性。換個(gè)角度，卻是“把不確定性轉(zhuǎn)化為復(fù)雜性”，這導(dǎo)致問題本身變得空前復(fù)雜。

　　我們設(shè)想一下，如果動(dòng)態(tài)優(yōu)化涉及全廠，異常變化因素就會時(shí)刻存在——今天這個(gè)設(shè)備出現(xiàn)故障，明天那個(gè)生產(chǎn)廠存在問題，后天原料和能源價(jià)格又發(fā)生了變化。這樣，今天的KPI可能就不適用于明天。如果用“頭痛醫(yī)頭，腳痛醫(yī)腳”的辦法解決這些問題，很可能是“按下葫蘆浮起瓢”。要解決這些問題，必須得有新的思路。

　　殷瑞鈺認(rèn)為，要解決復(fù)雜問題，就要把復(fù)雜問題簡單化、模糊問題清晰化。解決上述問題的本質(zhì)，就是要應(yīng)對變化。這些變化，可能是市場變化引發(fā)的，也可能是現(xiàn)場變化引發(fā)的，進(jìn)而引發(fā)KPI的變化，并最終引發(fā)決策結(jié)果的變化。

　　過去開發(fā)系統(tǒng)時(shí)，企業(yè)對上述變化重視不夠，而在智能時(shí)代則必須考慮并應(yīng)對這些變化。在筆者看來，鋼鐵企業(yè)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)已經(jīng)無法解決這些問題。例如，許多企業(yè)車間的操作臺上，時(shí)常出現(xiàn)大批的“聯(lián)絡(luò)單”，要求工人進(jìn)行某些特殊操作。從某種意義上說，這些“聯(lián)絡(luò)單”的存在，就是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)靈活度不夠、無法將知識有效沉淀到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的表現(xiàn)。在智能化的時(shí)代，解決這樣的問題就要提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的靈活性。

　　如何提高系統(tǒng)靈活性？

　　在解決這一問題時(shí)，人們往往忽略掉兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

　　一是企業(yè)不能寄希望于開發(fā)出一套非常完善的系統(tǒng)，一勞永逸地解決現(xiàn)場問題。在現(xiàn)實(shí)中，這是不可能做到的，因?yàn)橹悄芑倪^程非一日之功。正確的思路是通過PDCA（計(jì)劃、執(zhí)行、檢查、處理）持續(xù)改進(jìn)，逐漸提升智能化水平。

　　為此，我們還需要打造新的軟件工具來支持這種改變，而不是指望使用前一代的工具來解決未來的問題。這就好比噴氣式飛機(jī)解決不了登月的問題。如果沒有新的工具，人們的期望和設(shè)想就沒有辦法落地。工業(yè)云、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)等ICT（信息通信技術(shù)）就是打造新型工具的基礎(chǔ)材料。

　　二是要推進(jìn)全局優(yōu)化，必須消除信息孤島。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺就起到了這樣的作用。但是，人們需要的是永久地消除孤島，而不是讓新建的系統(tǒng)成為未來的孤島。

　　任何一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都是可以改進(jìn)的。而我們強(qiáng)調(diào)的靈活性，本質(zhì)上是指能夠?qū)崿F(xiàn)低成本、高效率、低風(fēng)險(xiǎn)的改進(jìn)。例如，工業(yè)云就有極大的優(yōu)勢，但僅有云技術(shù)是不夠的。重用數(shù)據(jù)和知識才是提高靈活性的關(guān)鍵。重用就是對過去工作的“繼承”；盡量多的“繼承”才是迅速“發(fā)展”的捷徑，才能提高靈活性。通過重用能夠降低數(shù)據(jù)采集的成本、風(fēng)險(xiǎn)，提高模型開發(fā)的效率和質(zhì)量，減少人工作業(yè)和出錯(cuò)。這樣，靈活性自然就提高了。

　　按照筆者的理解，目前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺分為3種：一種是適合特大型及大型企業(yè)的，其特點(diǎn)是通過數(shù)字孿生、數(shù)據(jù)中臺等技術(shù)，解決復(fù)雜的工業(yè)知識沉淀和協(xié)同問題；一種主要針對中型企業(yè)的，通過把企業(yè)中的一些關(guān)鍵技術(shù)商品化，實(shí)現(xiàn)行業(yè)的知識共享；還有一種是面向小微企業(yè)的，其特點(diǎn)是極致簡化和低成本。

　　從工具角度看，數(shù)字孿生為我們提供了一種全新的思想，適用于大型企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。優(yōu)也信息科技有限公司CTO（首席技術(shù)官）林詩萬在多個(gè)場合強(qiáng)調(diào)，數(shù)字孿生是一種方法論。其目的就是降低生產(chǎn)系統(tǒng)的復(fù)雜度，使對配置和狀態(tài)不斷變化的生產(chǎn)系統(tǒng)的定義和描述更簡單。同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過工業(yè)云、工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的嵌入，讓系統(tǒng)擴(kuò)容、增加新功能變得簡單。更重要的是，數(shù)字孿生技術(shù)可以促進(jìn)數(shù)據(jù)采集、處理、建模等工作的分工協(xié)作，使每個(gè)層次的知識都更加容易復(fù)用。這樣就可以顯著提高系統(tǒng)的靈活性。

　　嵌入數(shù)字孿生技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺與阿里提出的數(shù)據(jù)中臺概念是類似的，通過分層來推進(jìn)數(shù)據(jù)和知識的共享。比如，基于數(shù)字孿生的Thingswise平臺就由4個(gè)層次構(gòu)成。從某種意義上說，數(shù)字孿生就是適合工業(yè)界的數(shù)據(jù)中臺。所以，有人認(rèn)為，數(shù)字孿生是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)入2.0時(shí)代的標(biāo)志。

　　借助新的工具，我們看到了鋼鐵行業(yè)未來智能化的曙光。