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「生锈」的钢铁脊梁,如何上一剂「数字化」的油

作者:余快
2023/01/12 16:50


1949年10月1日,新中国成立后的第一次阅兵,飞机、坦克、大炮都来自缴获所得,受阅步兵方队手持的武器规格都不能统一,当时我军的装备被戏称为万国造。

 「生锈」的钢铁脊梁,如何上一剂「数字化」的油

军工装备离不开钢材,从研发到生产80%以上的零部件都需要钢材和特殊钢的支撑。

新中国成立时,中国的人均钢产量不足打一把菜刀。

10年间,新中国在建立独立完整的国防工业体系的迫切的愿望中,从零起步,从无到有的跨越。

10年后的1959年,中国参加阅兵的国产武器逐年递增,钢铁巨牛隆隆作响。

这个国民经济的重要基石,基础设施建设、制造业、能源、国防工业,从农业大国迈向工业大国,钢铁鼎立于中国工业的磐石之基尽显底气。

今天,中国的粗钢产量已经连续25年位居世界第一。钢铁力量,托举起一个强大中国。

时代在变,环境在变,困难也在变,如今的中国,不再缺钢少铁,但钢铁行业发展已经走到了生锈的艰难阶段。

钢铁紧箍咒:背后有枪,前方有糖

中国钢铁人通过几十年的钻研,突破过国外大量卡脖子技术和设备。

“基建狂魔”伴随着中国经济高速运作轰鸣声,中国人均钢产量从不足打一把菜刀/不足10吨,到粗钢产量世界第一。

90年代疯狂崛起的各大钢厂、参差不齐、分布随意,钢铁行业经历了30多年无节制扩张。

当经济逐渐减速,钢铁行业却迟迟刹不住车,中国进入长期产能过剩阶段。

旷日持久的国际贸易战、全球经济放缓,外需不足,出口受限。

产能过剩是中国钢铁行业硬伤。

这些年,去产能、降库存是国家层面的主旋律。

产能过剩是全球范围内的,专家指出,本轮根本原因,是2008年国际金融危机引发的全球经济衰退和钢铁需求下降。

“低效、裁员、污染、滞销”成了近几年钢铁行业的关键词。

路径依赖。产能过剩最直接的影响价格下跌,钢企营收下滑,间接导致市场低价、无序竞争,从而形成恶性循环。

不少钢企从“支柱产业”到靠“补贴度日”,中钢协统计的重点企业数据,2011年行业的销售利润率为2.4%,2014年仅0.9%。在2014年上半年,宝钢股份、新兴铸管及重钢股份分别获得财政补助1.3亿元、3.97亿元和5.09亿元。

2020年一季度,A股34家上市钢企中,除了7家钢铁净利润同比增长,其余都出现较大幅度下降

有5家企业出现亏损。

 「生锈」的钢铁脊梁,如何上一剂「数字化」的油

当然不伐新冠影响,后续复苏迹象,但钢铁粗放的时代,真的过去了,已经是不争事实。

停下来?

当初“唯GDP论”的时代背景下,扩大产能成了地方政府最快捷的做政绩、提业绩的方式,

全国上下疯狂跑马圈地,扩大产能。

钢铁行业事关国计民生,又是资本密集型,难进入,也难退出,

产能分散极为严重,行业集中度低。

据工信部数据,100万吨以上的钢企有305家,平均一个省10家。

“全世界没有产能这么分散的状况。“有业内人士表示。

数据显示,2019年,我国钢铁前10位企业的产业集中度仅为36.8%,千万吨以上的钢铁行业的集中度也仅仅只有52.38%。与之相对的是,水泥行业集中度高达64%,因此水泥的利润能够保持在17.5%。

滋生了恶性竞争和地方政府保护主义,降低行业利润,环保推进非常困难。企业成本压力大。原材料上涨,盈利空间小。

退出机制不足,企业退出难。

不少企业亏损严重,但行业并没有相关先例,相关政策缺失,退出通道没打通,更有地方政府出于经济和社会稳定考虑,即使资金链断裂,沦为“僵尸企业”,依然难以退出。

大国企可调控,地方民营企业与地方GDP挂钩,背后涉及就业率、成千上万的工人安置等更复杂的社会问题。

关键、核心钢铁技术缺位,技术依赖。

国人大多自豪于“世界第一”,却不知道“高端钢材进口依赖”的隐患。

最大≠最强,中国钢铁行业大而不强。

中国钢企基础建设对粗钢需求,忽视高端钢材长期投入研发,创新能力不足。

重点工程、重大装备、国防军工等关键领域的钢材质量要求高、研发难度高。

过去,中国长期处于模仿跟随阶段,很多技术直接引进。

思维意识上,习惯于通过引进或学习某个技术,在短时间内取得跨越式发展。

比如在低碳冶金、近终形制造、智能制造等技术方面仍处于跟随状态,部分核心检测和控制装备仍依赖进口。

航母等高端特钢技术,依然由美、日、俄等少数国家掌握。顶着“钢铁生产大国”称号,中国仍有20%钢材尚未实现自主可控,依赖进口。

“十四五”时期,中国钢铁工业基本格局仍然是产能过剩。

当市场规模难以大幅增长,规模扩张路径失灵。近两年,市场开启淘沙模式,淘汰落后产能,走向少而精的战略。

产能严重过剩,市场秩序混乱,效益严重低下,原燃料降价幅度低于钢材降价幅度,国有钢铁企业附加成本高,民营钢铁企业靠环境治理低投入和能源浪费形成的低成本优势正在消失,环保治理的严肃性正在形成,产品质量有待提高,产品销售模式有待改进,产品直销直供比例偏低,电子商务降低物流成本有待规范的配套。

不转型等死,形容钢铁行业尤为贴切。谁都跑不过时代的浪潮,“不自革,就被革”。

背后有枪,前方也有光。

浩浩荡荡的能源大潮终究还是来了。

"力争在2030年达到碳峰值,2060年实现碳中和"。

这是中国立下横跨几十年的"双碳"目标。

紧接着两会上,碳中和被首次写入政府工作报告,并定为2021年八大工作重点之一。

"双碳"升级为国家战略,"碳中和"元年也正式开启。

能源、制造业正面临国家战略导向、行业改革压力以及巨大市场潜力的三重奏。

其中,钢铁、煤炭、电力、石化等排碳大户,行业任务最重、责任最大,将是主阵地,也是双碳战略的主力军。

中国是全球最大的钢铁生产国,一年的钢铁产量超全球的一半。据统计,2018年中国的粗钢产量超9亿吨,全球占比约为51.3%。碳排放量可想而知,天文数字。

据统计,2020年,钢铁碳排放量占全国总排放量15%左右,位制造业居首位。实现"双碳"目标的压力同样不言自明。

「生锈」的钢铁脊梁,如何上一剂「数字化」的油

 

 

说白了,"双碳"不仅仅在于节能减排,更是一场涉面极广的行业升级革命。

排碳大户,是实现双碳目标的胜负手,数字化,成为中国钢铁产业转型最清晰的方向。

而这场低碳化、智能化、数字化之路上,有一座座史无前例的市场金矿。

大势当前,美国工业互联网、德国的工业4.0、中国的智能制造2025、日本的超智能社会5.0蓝图,全世界都在向智能制造迈进。

钢铁作为制造业的“脊梁”、工业的“粮食”,转型之迫切更甚。

钢铁行业,周期属性强、同质化竞争激烈、作业环境恶劣,在未来,更低的综合成本、更高的产品附加值以及差异化的服务将是企业突出重围的核心竞争力。

钢之坚,钢之艰

2020年中国钢铁行业的企业数字化率仅30%。

钢铁产业链横向涉及矿业采选、冶炼、轧钢、压延、加工、消费,纵向涉及采购、生产(能源、物流、质量、维护、劳力)、销售、供应链等多个环节,具有对信息实时性要求高、生产流程变量多、采销两端要素杂等特点,长期受“孤岛控制”“条线分割”“界面有缝”“衔接粗放”等难题困扰。

1、生产流程复杂。

钢铁产品生产包含炼铁、炼钢与扎钢三个环节,其中各环节涉及多个生产系统、 工业控制系统与供应链层级,体系庞大,资源浪费、产能受限。

2、数据标准不一、数据利用率低。

设备种类多、应用场景多,钢铁工业蕴藏了大量的数据资源,但不同设备和环境工业协议不统一,生产过程中产生的数据格式差异大,系统、数据难兼容,海量数据资源价值难挖掘。

3、安全隐患多。

炼钢属于高危作业,设备故障,因为其带来的不仅是物力财力的损失,很有可能出险人员伤亡。

4、技术、数字化程度低。

工业3.0时代,钢铁行业的信息化基础就相对薄弱,钢铁行业的底层操作系统、关键软件等核心技术都依靠国外,核心专利的缺乏,让钢铁发展十分缓慢。

还有产能过剩、质量管控难、危险场景多、设备维护成本高、下游需求日益个性化、环保压力增大等等问题。

“高温、高危、产能落后”的刻板印象,钢铁行业要摘掉这些标签,并不容易。

越难,越知道行业蜕变背后的不易。

钢铁数字化在路上

未来,产能就是利润,谁能在最大限度地提高能耗使用率,谁就能在能源革命中占据上风。

"提高产能"简简单单四个字,背后却是一场产业、科技、成本的多方博弈。

目前的钢铁数字化存在诸多难点,比如传统钢铁行业,产能过剩、生产流程复杂、质量管控难、缺乏数据标准、危险场景多等问题。

对于产线多、部分分散、体系庞大,进行生产集控,通过感知+大数据,实现可看可判可控。

在控制层面,海康将流程拆解成应急管理、调度管理、品质管理、生产管理四大层面,通过突破图像亮度处理、高帧率成像等物联感知技术,实现 “集中控”。

在可视化层面,海康采用了三维融合、语音控制等技术,辅助实现对运营分析数据、生产统计数据、生产运行情况、设备状态情况“集中看”,实现行随“屏”动、管理至简。

对于设备运维工作高度流程化、生产环境复杂、作业风险高、巡检任务重,海康威视在设备管理上,以AI+热成像技术,提升管控效率。

以前,业内人用“守株待兔”来形容这项工作。

以冷轧厂的设备点检为例,谈到设备故障点检维修时,需要24小时轮流值班查看设备的各项参数是否有异常,往往会出现“作业人员刚离开,故障就发生”的现象,不能及时逮到这只“兔子”。

同时,传统人工录入,数据真实性无法保障;纸质记录归档困难,历史详情追溯繁琐;任务繁重且危险,人工巡查很难面面俱到。

重点设备的在线实时监测,海康威视采用了擅长的热成像技术,对热风炉进行实时在线监测,加之AI拾音器、振动传感器,通过设备智能在线检测和巡检引擎,可远程掌握企业设备运行状态和巡检报告,形成及时发现问题、快速处理问题的业务闭环,为设备预测性维护数据库提供有效数据。

通过远程巡检,监控中心即可完成线上巡检任务,减少巡检人员进入生产区的频次,减少生产隐患、保障了工作人员安全,减少危险场所巡检频次。工作人员不再需要守株待兔了。

在整个流程中,视觉扮演着重要角色。在辅助生产环节,AI+雷达+OCR,实现生产运输过程关键信息识别,提升业务效率。

机械的原始的人工计数,效率和准确性都难以保障,逐渐被AI、雷达、OCR等技术代替,在物料或成品的包装、流转、运输过程中,实现关键信息的识别、记录,便于信息追溯与统计,大大提升业务效率。例如一键计数功能,可联动触发视觉分析,其分析结果与称重计数、货单数量核验后,系统即可自动打印标签,高效方便。

安全管理方面,海康运用多维感知技术,将厂区车辆的进行智能管控。比如,通过雷视一体机检测车辆违规事件,为安全监管部门提供厂区内车辆违规行驶、异常情况的反馈,提前发现车辆运输潜在风险,违规车辆溯源率大大提高。

基于图像的深度学习技术,能够实现对隐患的智能检测,对视频画面进行智能分析,对人的不安全行为、物的不安全状态、环境不安全因素的实时分析、报警和处理,让安全预控、能控、可控。

这也是过去几年来大华在深入头部钢企中发现的问题,针对钢铁复杂的流程,大华从"人、机、料、法、环"五个纬度深入洞察业务场景,有针对性地采用不同技术赋能。

在工业安全领域,"人"是所有制造业中极其重要的安全变量,大华通过智能化算法,进行穿戴安全、安全作业行为管理等智能监测预警,保障从业人员安全,降低安全隐患。

在工业生产领域,智能与"机"结合,可以实现生产过程中的可视化、自动化、数据化和智能化。大华通过可视化技术检测原料厂的传输皮带,实时检测跑偏、堵料、异物设备状态,实现设备状态监管。通过表计识别,针对其它生产设备进行巡检,以机器代人,降低人的工作强度,减少人员成本。

而钢包、转炉、高炉等高温高危设备,钢铁作业场景高温、强光,大华运用红外热成像、耐高温防护等技术,不仅可提前、及时识别问题,在智能检测分析下,更能提高设备使用在线率。

在生产原料环节,智能与"料"的结合,大华基于AI视觉智能识别算法,进行远程和智能废钢判定,改变了传统人工现场长时间定级的模式,也减少了因人为判定失误导致的原料成本损失。

在经营管理方面,智能与"法"的结合,借助视觉切片技术,可以实现与订单精准关联,对整个生产业务来料、生产、质检、入库全流程进行追溯与管理,提高管理能力。

对于复杂的生产流程,大华的机器视觉从整体流程出发, 从原料加工的火车编号识别、钢包包号识别,再到炼钢厂的钢胚表面缺陷检测,到最终的钢材入库的自动计数和定位打标,分门别类攻克,提升生产工艺。

当然,排碳大户少不了环保要求。大华通过黑烟检测、环境五要素分析给绿色工厂再添一抹绿色。

在钢铁行业一线无数个日夜的历练,持续打磨技术的大华提炼出这样一套从整个生产流程优化工艺、流程,降低生产成本,加快生产效率的解决方案。

总结

钢铁,中国经济的脊梁,占中国GDP总值8%左右。

行业上下游关联产业多,在整个经济布局中占有举足轻重的地位。

世界名著《钢铁是怎样炼成的》一书中,将主人公保尔·柯察金饱尝生活的苦难的过程比喻成其成长为钢铁战士的过程,具象化成钢铁的炼成,虚实结合间,世人体会到主人公的坚韧,也知悉钢铁炼成的不易。

如今,我们依然能感受到那种穿越时代、直接人心的力量,但钢铁行业,已经发生了翻天覆地变化。

1966年,韶钢的第一炉钢水出炉,如今韶钢年产钢能力达800万吨。

数字产能只是钢铁行业数字化转型的冰山一角,在智能化浪潮下,钢企们成为万千产业数字化的舵手,在“跨产业、跨基地”的工业互联网架构上打造“一总部多基地”的“跨空间”和“跨人机界面”的互通融合,智慧制造2.0发出低沉而有力的鸣笛。雷峰网(公众号:雷峰网)雷峰网雷峰网

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