王悦颖
上海理工大学管理学院 上海市 201900
摘要
当前，人工智能已经成为新一轮科学技术革命和产业转型的核心动力。基于我国钢铁行业的突出特点及现存问题，要提升产品质量、降低生产成本并实现精准服务需要人工智能的助力。人工智能将成为实现我国钢铁行业转型升级的需要和良好保障。
本文首先简述人工智能的发展现状以及其在钢铁业应用的重要意义，在此基础上介绍了我国钢铁业目前应用人工智能的现状以及问题并提出了相关对策。
通过上述介绍与分析，本文得出人工智能在钢铁领域作用巨大,需要大力发展并不断改善不足，该行业才能持续壮大发展的结论。
关键词：人工智能 钢铁行业 智能制造
引言
钢铁业中作业环境存在高温、高污染、高风险以及大量的体力劳动，当前世界各国都在加快人工智能在钢铁业的技术应用与开发。但由于我国钢铁工业发展时间相对较短，再加上技术，资金等方面的不足，我国钢铁工业的发展与西方国家仍然存在一定差距。因此，将人工智能应用于我国钢铁行业，对于重构钢铁业竞争力，并为其创造新机会，是十分有必要的。
一、国内外钢铁业人工智能的发展情况
在我国，人工智能技术主要集中在应用技术领域。目前，我国有数百家与人工智能相关的设计医疗，金融等多领域的初创公司。中国科学技术大学的智能机器人佳佳和阿里的智能客户服务都是人工智能的典型代表。【1】在钢铁业，首钢京唐钢铁，南京钢铁股份有限公司，中国宝武钢铁集团有限公司等大型钢铁企业也都也在钢铁制造流程中智能化的应用实践探索中取得了较好的经验。在国外，美国大河钢铁将人工智能应用于钢铁生产,不仅大大提高特种钢的比例和品质,还极大地提高了生产效率；【2】日本钢管公司（NKK）早在1986年就率先开发出世界第一个高炉专家系统【3】；韩国POSCO公司也在原有的高炉计算机系统上装备帮助操作的专家系统预测不稳定煤气流。【4】
二、我国钢铁行业人工智能应用的现状与问题
2.1我国钢铁行业人工智能应用的现状
在我国智能制造技术于钢铁行业中的应用已经较为广泛，尤其是物联网技术方面。由于物联网技的特性，它在智能建设中发挥了极其重要的作用。利用物联网技术，使钢铁企业的生产管理，物流管理，绿色制造和资源管理等方面取得进步，也改善了生产工艺，优化了生产方法，加快了企业的现代化发展，其大体应用主要是集中在以下几个方面：
①生产管理
在过去，钢铁生产的多个步骤主要依靠人工监控，工作量大，运行效率低，生产需求无法得到满足。此外，钢铁生产的环境温度高，屏蔽强，让操作人员获得钢材的实时位置，状态以及生产进程等资料变得十分困难。为解决钢铁生产过程中的管控问题，建立基于物联网技术的管理系统，利用RFID（射频识别）激光测距以及无线通信等物联网技术,构建起一个动态的定位跟踪、物资远程控制管理、智能物流系统【5】就能够有效地进行实时识别，监控，跟踪，同时，周转节奏、周转效率、生产效率和炼钢厂的运行效率也能得到提高。
②物流管理
基于GPS（全球定位系统）、RFID（射频识别）、无线传感网络等技术, 钢铁运输过程中车辆的远程跟踪定位、物资远程控制管理以及智能物流的实现将能得以实现。针对部分钢铁企业内物流管理的专业化水平、物流运输的效率以及智能化程度较低的问题,新的物流智能化系统主要围绕物资运输需求、运输调度、运输计划、物流跟踪和仓储管理这些环节, 通过促进物流一体化管控、多平台协同和智能管控, 达到物流系统的高效、低成本运行,该物流管理系统在钢铁企业内运行可以有效提升钢铁运输效率, 以此增强企业内部运行效率。
③绿色制造
工业和信息化部印发的《绿色制造2016专项行动实施方案》中指出, 我国虽然是制造业大国, 但没有完全摆脱高投入、高消耗和高污染的发展模式, 明确提出制造业要全面推行绿色制造, 构建绿色制造体系。目前，全国大小钢铁企业都在全面实施绿色转型升级，将物联网等技术手段应用于生产过程，构建更智能的生态系统，有效控制资源使用量，以实现最高水平。资源利用效率实现节能减排。
2.2人工智能在我国钢铁行业应用中存在的问题
智能制造技术在我国钢铁行业的推进过程中取得了显著成效, 但同时也存在一些问题亟待解决。
（1）行业智能制造标准缺失, 市场无序发展现象初显
钢铁行业是制造流程最长的产业之一，对生产步骤和过程应当都有严格的标准。目前，人工智能在该行业已经有了一些应用，但因为行业的智能制造标准尚未出台，钢铁行业对未来智能制造发展过程缺乏清晰路径, 各企业智能根据自身情况，进行部分流程的智能化改造。
（2）智能制造水平不均衡
《中国两化融合发展数据地图（2018）》数据显示，2018年我国钢铁行业两化融合指数为51.2，略低于全国两化融合指数，主要原因在于不同规模的企业两化融合的发展水平相差较大。大型钢铁企业两化融合水平比较好，该指数达到56.2，相对而言，中型企业和小微企业这方面的实力和基础就显得比较薄弱，具体体现是两化融合指数只有46.2和38.2，远不及大型钢铁企业，降低了整个行业的两化融合发展水平。由此，我国钢铁企业在信息化于工业化融合上，水平参差不齐，两极分化现象比较明显，智能化应用还处于初级阶段。
三、钢铁业人工智能应用问题的解决途径
（1）完善标准，加强引导
制定标准有助于促进智能制造业的健康有序发展，但是目前钢铁行业的智能制造标准体系还未形成，因此钢铁智能制造业发展的路径不明确。因此有必要完善智能制造标准体系的建设，发挥标准在促进钢铁企业智能制造发展中的基础性和指导性作用。
（2）统一规划，明确方向
钢铁行业的智能制造建设需要统一的规划，顶层的设计和明确的发展方向。企业应建立科学的决策机制和流程体系，建立有效的组织管理体系，加大对企业经营信息、信息和自动化的投入，注重协同创新，提高企业经营效率。
（3）数据利用，高效决策
强化数据管理和应用意识，推动大数据在钢铁企业经营决策中的应用，动态监控产品数据、设备运行数据、质量数据、能耗数据、客户数据和外部数据等，并充分利用大数据和人工智能等技术手段，实现关键数据的统一、集中管理，提高数据分析的实时性和可行性可见性，挖掘数据价值，提高企业智能决策水平。
（4）加快人才培养，建设钢铁行业智能制造公共服务平台
智慧制造业发展的基础是人才，社会各阶层要共同努力，加强人才的培养和引进，建立实践培训基地，培养对钢铁制造，信息技术和企业管理有深刻理解的高水平复合型人才，逐步发展专业的智能制造人才。
四、结语
综上所述，当前世界范围内人工智能技术已经得到一定发展，钢铁行业行业作为国民经济中的一部分重要内容，在实际发展的过程中也开始重视其智能化发展。在人工智能运用于各钢铁企业的过程中，也存在部分行业的制造标准缺失，中小企业面临资金压力等问题因此在不断发展新技术的同时，企业也需根据自身特点和问题加强与高校，科研院所等机构的合作，重视人才建设并做好合理的统筹规划，做到稳步发展。相信在未来，智能化的制造能更好地满足生产的需求，促进钢铁行业的发展。
参考文献
[1]刘梦杰.人工智能的发展进程及现状[J].科技创新与应用,2020(12):55-56+59.
[2]吴勇. 这家投产刚半年的钢厂，用AI突破了人均产钢量的天际[N]. 中国冶金报,2017-06-16(002).
[3][4]毕学工.人工智能和专家系统在钢铁工业中的应用[J].武汉钢铁学院学报,1995(02):146-155.
[5]李欢,莫欣岳.智能制造技术在钢铁行业的应用[J].企业管理,2017(03):103-106.