郭朝暉

在冶金行業(yè)，智能制造是個(gè)熱門話題，也是個(gè)令人困惑、焦慮的話題。很多企業(yè)面臨兩難的處境———既擔(dān)心失去時(shí)機(jī)，又擔(dān)心走錯(cuò)了方向?；谶@個(gè)原因，有的地方“新瓶裝舊酒”，把其他工作包裝成“智能制造”；有的地方“葉公好龍”，追求時(shí)髦而不實(shí)用、難以創(chuàng)造價(jià)值的技術(shù)。促進(jìn)智能制造的健康發(fā)展，必須糾正這些問題。

同時(shí)需要明確的是，企業(yè)采用新技術(shù)的終極目標(biāo)是取得經(jīng)濟(jì)效益，而技術(shù)本身的成功并不代表經(jīng)濟(jì)上可行。技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性與具體應(yīng)用場(chǎng)景和各種外部條件密切相關(guān)。所以，國(guó)內(nèi)企業(yè)推進(jìn)智能制造，不能盲目攀比國(guó)外先進(jìn)企業(yè)，而是要選擇合適的切入點(diǎn)，找到合適的推進(jìn)途徑，并與外部條件和環(huán)境的變化協(xié)同起來。

智能制造的定義不下幾十種。有人把“智能制造”簡(jiǎn)單地理解為用機(jī)器代人、提高勞動(dòng)效率。在這種思想的影響下，有的地方盲目推進(jìn)機(jī)器人等無人化、少人化技術(shù)。筆者認(rèn)為，這種思路是片面的。

雖然人們對(duì)智能制造的概念沒有統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)，但卻有一個(gè)共識(shí)：智能制造成為熱點(diǎn)，與ICT技術(shù)（信息和通信技術(shù)）的持續(xù)進(jìn)步相關(guān)。換句話說，智能化技術(shù)往往與數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化等技術(shù)相關(guān)。這個(gè)特點(diǎn)可以把智能制造與傳統(tǒng)的自動(dòng)化區(qū)分開來。

自動(dòng)化是鋼鐵行業(yè)的重要支撐技術(shù)。發(fā)達(dá)國(guó)家的很多鋼鐵企業(yè)的人均產(chǎn)鋼量比國(guó)內(nèi)高2~3倍，這種差別與自動(dòng)化程度密切相關(guān)。但是，導(dǎo)致這種差異最關(guān)鍵的因素，卻未必是技術(shù)本身。很多自動(dòng)化技術(shù)早已成熟，中國(guó)企業(yè)完全可以通過市場(chǎng)獲得。筆者認(rèn)為，影響自動(dòng)化程度的關(guān)鍵因素是經(jīng)濟(jì)因素，與勞動(dòng)力成本有關(guān)———或者說與企業(yè)所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

中國(guó)的人均GDP接近1萬美元，韓國(guó)、日本在3萬、4萬美元，而美國(guó)在6萬美元以上。由于勞動(dòng)力成本的差異，日韓鋼企的勞動(dòng)生產(chǎn)率比中國(guó)高，在經(jīng)濟(jì)上是合理的；而美國(guó)紐柯和大河公司的勞動(dòng)生產(chǎn)率比日韓企業(yè)高，也是合理的。既然經(jīng)濟(jì)性是影響自動(dòng)化程度的關(guān)鍵因素，那么，鋼企自動(dòng)化程度未必是越高越好，而是要與國(guó)家或者地區(qū)的勞動(dòng)力水平相適應(yīng)。

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新階段、社會(huì)發(fā)展進(jìn)入老齡化，自動(dòng)化技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性會(huì)顯著提高。企業(yè)提升自動(dòng)化程度是企業(yè)必然的選擇。但是，技術(shù)的推進(jìn)需要與經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展速度相匹配，不應(yīng)該脫離經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段性，以至于盲目追求過高的自動(dòng)化水平，否則，企業(yè)增加成本、員工失去工作，反而沒有得到高自動(dòng)化程度應(yīng)該帶來的效果，那么，為這樣的高自動(dòng)化程度所做的工作就是失敗的。

ICT技術(shù)的發(fā)展，給冶金行業(yè)帶來了很多新的機(jī)會(huì)。我們應(yīng)該注意到，這些機(jī)會(huì)與傳統(tǒng)的自動(dòng)化不同。例如，企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，可以顯著促進(jìn)工序和部門間的協(xié)同能力，并促進(jìn)人才、信息和知識(shí)的共享；通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以提高管理水平和研發(fā)效率，等等。

我們還注意到，這些技術(shù)創(chuàng)造的價(jià)值，與勞動(dòng)力成本的關(guān)聯(lián)度相對(duì)小。所以，無論鋼企所在的地區(qū)發(fā)達(dá)程度如何，智能化技術(shù)都能用來創(chuàng)造價(jià)值、具有更強(qiáng)的“普惠性”。智能化技術(shù)的一個(gè)重要特長(zhǎng)是能夠提升企業(yè)的管理水平，這一點(diǎn)對(duì)鋼鐵企業(yè)特別重要。我國(guó)鋼鐵企業(yè)的管理工作還有較大提升空間，這意味著智能化的價(jià)值潛力在我國(guó)可能更大。

智能化工作往往需要基于一定的自動(dòng)化基礎(chǔ)。所以，在推進(jìn)智能化工作時(shí)，往往需要針對(duì)自動(dòng)化的基礎(chǔ)進(jìn)行“補(bǔ)課”。這也是人們?nèi)菀谆煜詣?dòng)化和智能化的原因之一。盡管如此，我們依然認(rèn)為，把傳統(tǒng)自動(dòng)化和智能化區(qū)分開來是必要的。因?yàn)閰^(qū)分兩個(gè)概念，有利于防止過度追求高自動(dòng)化水平，也可以讓我們關(guān)注到真正的智能化，以免錯(cuò)過時(shí)代帶來的機(jī)遇。

與自動(dòng)化相比，智能化偏重于用機(jī)器代替人的腦力勞動(dòng)而不是體力勞動(dòng)。代替的目的，不僅讓人做事更輕松，而是要做得比人更好或者幫助人們做得更好。也就是說，智能化的主要目的是讓決策更優(yōu)，而不是僅僅是降低人工成本。

浦項(xiàng)人均噸鋼產(chǎn)量普遍高于國(guó)內(nèi)鋼鐵企業(yè)。但是，通過對(duì)標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，浦項(xiàng)一線工人的數(shù)量甚至比國(guó)內(nèi)某些先進(jìn)鋼鐵企業(yè)還要多。由此推斷，我國(guó)鋼企的勞動(dòng)效率低，主要是管理、技術(shù)等崗位上從事腦力工作的人員勞動(dòng)效率低。也有材料顯示，美國(guó)大河公司的質(zhì)量管理人員非常少，但處理質(zhì)量管理的效率和水平卻很高，這也說明，在智能化方面，我國(guó)與國(guó)外先進(jìn)鋼企之間存在巨大差異。

智能決策也是價(jià)值驅(qū)動(dòng)的。智能決策的價(jià)值體現(xiàn)在比過去的傳統(tǒng)決策更“優(yōu)化”。所以，智能決策的價(jià)值，主要是決策質(zhì)量提高帶來的。而不一定是勞動(dòng)力節(jié)省帶來的。

我們知道，優(yōu)化的前提，是存在可供優(yōu)化的價(jià)值空間。這個(gè)空間就是傳統(tǒng)決策的失誤或者不足。為此，要推進(jìn)智能制造，首先要解決的問題是找到價(jià)值損失在什么地方。

相關(guān)部門曾經(jīng)做過研究，國(guó)企的“跑冒滴漏”（跑氣、冒水、滴液、漏液）占到企業(yè)總成本的10%~20%。有業(yè)內(nèi)人士估計(jì)，無論國(guó)企民企，我國(guó)的鋼鐵行業(yè)大體都處于這個(gè)水平?？紤]到我國(guó)鋼鐵行業(yè)的總成本數(shù)以萬億計(jì)，這種浪費(fèi)是一個(gè)天文數(shù)字。筆者自己的調(diào)研也發(fā)現(xiàn)，決策損失很大程度上是因?yàn)槠髽I(yè)的管理不善。

沿著管理不善的思路看，決策損失又有更加深刻的原因。比如，管理者往往“難以發(fā)現(xiàn)”這些損失：有的涉及到個(gè)人和部門的私利，問題被故意隱瞞；有的涉及到考核制度導(dǎo)致的局部和全局的利益沖突；有些決策對(duì)短期收益有利，卻對(duì)長(zhǎng)期的收益有害；有些決策的收益是顯性的，而損失卻是隱性的；有的是制度設(shè)計(jì)有問題，損失找不到責(zé)任人；還有些損失與員工的個(gè)人能力和知識(shí)水平有關(guān)，這在中小鋼企更為常見……而這些，這恰恰是智能決策的優(yōu)化空間。

智能化的原理之一，是讓機(jī)器代替人決策。我們知道，只要信息及時(shí)完備，就有可能通過數(shù)字化的方法，把優(yōu)秀人才的決策方法固化下來，并讓計(jì)算機(jī)去決策。數(shù)字化的決策方法是顯性化的，計(jì)算機(jī)也是沒有私心的，故而決策方法容易傳承并持續(xù)優(yōu)化，讓決策越來越好。

智能化的原理之二，是讓機(jī)器幫助人類進(jìn)行更好的決策?；诨ヂ?lián)網(wǎng)，可以實(shí)時(shí)感知和支配更多的資源，實(shí)現(xiàn)更大范圍的資源優(yōu)化配置和協(xié)同共享，優(yōu)化空間的擴(kuò)大，使得決策的經(jīng)濟(jì)性更好。通過互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，還可以讓優(yōu)秀的專家進(jìn)行遠(yuǎn)程決策，減少人移動(dòng)的成本和時(shí)間，提高專家的工作效率，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)專家資源的“共享”。

以上兩個(gè)原理融合在一起，會(huì)發(fā)揮更大的作用。大空間尺度的實(shí)時(shí)資源調(diào)配，往往會(huì)涉及到更多的資源、用到更多的知識(shí)。這時(shí)，人腦接受信息和處理信息的能力就可能受到挑戰(zhàn)。這時(shí)的機(jī)器決策，就可以彌補(bǔ)人腦的短板；這樣的決策還可以代替多人、多個(gè)部門的會(huì)議決策，能夠使得決策效率大大提升、成本大大降低。

這些思想都是有實(shí)踐案例支撐的。大河公司的很多做法，就是把人類專家的決策方法轉(zhuǎn)給機(jī)器去做，以此來提高決策的效率和質(zhì)量。而國(guó)內(nèi)某些企業(yè)推動(dòng)的遠(yuǎn)程集約化管控，也能夠讓有限的優(yōu)秀專家為更多的場(chǎng)景服務(wù)。

智能決策有4個(gè)層面的常見困難：

智能制造的價(jià)值空間本質(zhì)上來自企業(yè)的管理漏洞或能力不足。由于各種原因?qū)е碌挠行┕芾碚呖床坏?、或者不愿意看到上述問題，是管理水平難以提升的重要原因。由于崗位分工的原因，從事智能制造的部門，更是看不到這些價(jià)值。沒有價(jià)值的助力，智能制造的工作就很難推動(dòng)。這一點(diǎn)，往往是推動(dòng)智能制造時(shí)首先遇到的困難。

即便發(fā)現(xiàn)了價(jià)值損失，落實(shí)過程也很困難。落實(shí)的過程，涉及到個(gè)人和部門利益，容易遇到各種各樣的對(duì)抗和抵觸。比如，用各種困難和假的數(shù)據(jù)應(yīng)付搪塞；推進(jìn)過程中，人們還會(huì)遇到各種各樣的不習(xí)慣，導(dǎo)致工作效率的降低，產(chǎn)生抵觸情緒。

然后是基礎(chǔ)條件差。由于我國(guó)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)采集方面的基礎(chǔ)相對(duì)落后，而對(duì)已有產(chǎn)線改造的成本又大，這導(dǎo)致智能化的推進(jìn)往往需要付出更多的成本。

最后的困難才是來自技術(shù)方面的，包括各種處置問題的算法、模型，等等。在筆者看來，我們的國(guó)家其實(shí)并不缺乏技術(shù)人才，只要前面的關(guān)系能夠理順，技術(shù)一般不是問題。

從某種意義上說：推進(jìn)智能化，先要解決人的問題，然后才是用技術(shù)解決問題。換個(gè)角度說，是通過智能化相關(guān)的技術(shù)手段，幫助企業(yè)解決人的問題。

延續(xù)這個(gè)思路，推進(jìn)智能化，就首先要涉及到透明化。所謂透明化，就是用數(shù)字化的手段，把決策和執(zhí)行過程記錄下來，進(jìn)而把各種跑冒滴漏展現(xiàn)出來、能夠被管理者感知。通過透明化，管理者可以有效地解決“授權(quán)”和“受控”之間的矛盾，企業(yè)的管理水平自然就會(huì)提升，業(yè)務(wù)活動(dòng)中的矛盾和糾紛也就會(huì)隨之減少。

在理想的條件下，智能決策需要與自動(dòng)執(zhí)行結(jié)合起來，杜絕人為的干擾，讓執(zhí)行過程“不走樣”。但是，我國(guó)鋼鐵企業(yè)普遍遭遇自動(dòng)化程度較低、數(shù)據(jù)采集條件不好的約束。面對(duì)這樣的問題，根本性的解決方案是提高自動(dòng)化和數(shù)據(jù)采集能力。但是，當(dāng)前更加現(xiàn)實(shí)有效的辦法，則是將“線上”和“線下”的工作結(jié)合起來做、把計(jì)算機(jī)的決策和人的執(zhí)行和管理結(jié)合起來，而不是指望智能化方法解決當(dāng)前所有的問題。這樣做的經(jīng)濟(jì)可行性和現(xiàn)實(shí)性往往更好。

推進(jìn)智能制造時(shí)，問題和場(chǎng)景的選擇非常重要。推進(jìn)智能制造工作的成敗應(yīng)該用價(jià)值來衡量。但價(jià)值的大小，首先是優(yōu)化空間本身決定的。而優(yōu)化空間的大小，決定于技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

殷瑞鈺院士多次強(qiáng)調(diào)，鋼鐵生產(chǎn)是個(gè)耗散系統(tǒng)，必須關(guān)注物質(zhì)流、能量流和信息流的協(xié)同。減少能量的無效耗散，存在著巨大的價(jià)值，是推進(jìn)智能化的重要課題。殷院士還指出，鋼鐵行業(yè)未來技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略方向是綠色化和智能化。用智能化的手段推進(jìn)節(jié)能減排，同時(shí)符合這兩個(gè)戰(zhàn)略方向的要求。

對(duì)于鋼鐵聯(lián)合企業(yè)，煤氣是最重要的能源介質(zhì)之一。煤氣生產(chǎn)和消耗的平衡非常重要———如果生產(chǎn)大于消耗，多余的煤氣就要被排放掉、造成價(jià)值損失；反之，如果消耗大于生產(chǎn)，又會(huì)影響用氣環(huán)節(jié)的正常生產(chǎn)。在緩沖能力不足的企業(yè)中，保持煤氣生產(chǎn)和消耗的動(dòng)態(tài)平衡非常困難，這也意味著煤氣動(dòng)態(tài)平衡的價(jià)值非常大。

然而，實(shí)現(xiàn)煤氣的動(dòng)態(tài)平衡存在很多困難。首先是與煤氣平衡相關(guān)的設(shè)備往往很多，分布在從焦?fàn)t、高爐、轉(zhuǎn)爐、加熱爐、電廠等多個(gè)車間，涉及到的優(yōu)化要素很多、對(duì)象很復(fù)雜；其次是各個(gè)車間有各自的考核指標(biāo)（如產(chǎn)量），它們傾向于按照自己的節(jié)奏組織生產(chǎn)，而煤氣協(xié)同時(shí)，它們之間存在利益分歧；再其次是相關(guān)設(shè)備常常分布在幾平方公里、乃至幾十平方公里的范圍內(nèi)，相互之間距離很遠(yuǎn)，信息通信有困難；最后是管道系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性復(fù)雜，建模存在困難。

隨著ICT技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來越深入，車間之間的實(shí)時(shí)通信已經(jīng)不再是技術(shù)瓶頸。在這樣的技術(shù)背景下，對(duì)管道和相關(guān)設(shè)備進(jìn)行建模，并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入，就能預(yù)測(cè)煤氣的產(chǎn)生和消耗；在此基礎(chǔ)上，還可以對(duì)煤氣的生產(chǎn)和使用環(huán)節(jié)進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置，并要求各個(gè)部門的主操按照統(tǒng)一的要求控制生產(chǎn)節(jié)奏。這就是所謂的部門協(xié)同。這種協(xié)同會(huì)影響到各個(gè)車間的生產(chǎn)節(jié)奏，甚至考核指標(biāo)。實(shí)際執(zhí)行過程中可能會(huì)遇到障礙。為此，要調(diào)整相關(guān)的考核機(jī)制、實(shí)現(xiàn)管理的透明化，使得操作人員有意識(shí)地讓部門利益服從企業(yè)全局利益，最終實(shí)現(xiàn)全局上的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

按照這樣的思路，上海優(yōu)也信息科技有限公司對(duì)華東地區(qū)某個(gè)年產(chǎn)500萬噸左右的鋼鐵企業(yè)進(jìn)行智能控制，每年的經(jīng)濟(jì)效益大約5000萬元，效果十分明顯。

未來，理想的智能化鋼鐵企業(yè)，應(yīng)該是高效率、高質(zhì)量、低成本、多功能、環(huán)境友好的。但是，理想的智能化鋼廠，是在理想的條件下才能建成的。這種理想的基礎(chǔ)，不僅包括高度的自動(dòng)化、數(shù)字化，還應(yīng)該包括高效合理的生產(chǎn)流程和設(shè)備、合理的產(chǎn)線分工、智能化的供應(yīng)鏈和服務(wù)，等等。然而，智能化的推進(jìn)過程，又必須依據(jù)現(xiàn)實(shí)的條件。所以，鋼鐵企業(yè)的推進(jìn)過程，必然是個(gè)逐步推進(jìn)的過程。這個(gè)過程，需要遵循經(jīng)濟(jì)性的原則，首先從經(jīng)濟(jì)性強(qiáng)的場(chǎng)景切入；但還應(yīng)該著眼未來的發(fā)展，讓短期利益和長(zhǎng)期利益得到兼顧。為此，必須盡可能早地關(guān)注一些基礎(chǔ)性的工作。目前，工信部推動(dòng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP培育工程，就是針對(duì)這一方面的解決思路。這一方面的工作，應(yīng)該引起中國(guó)鋼鐵企業(yè)有關(guān)人士的重視。但是，推進(jìn)這一工作首先遇到的阻礙不是技術(shù)問題，而是與人相關(guān)的利益、觀念和組織問題。推動(dòng)這項(xiàng)工作的進(jìn)行，企業(yè)需要有系統(tǒng)的考慮。

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