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钢铁业步履蹒跚,中钢如何借助IBM率先实现大数据与AI化转型?(2)

来源:网络整理 2017-10-12 16:06

PowerAI 通过收集分析整个生产线的各类操作历史数据,利用数据挖掘的算法和模型,做到智能控制生产的所有参数,而不是像传统员工操作一样因人而异。不仅提高了生产效率,还可以进行缺陷预测、提升良品率。

那么,在钢铁行业,它可以解决的是什么问题?

张日新介绍到,“ 27 吨的钢坯最后要做出 0.5mm 的成品,如何预测最后轧钢时会不会出问题,这是我们长期想解决的一个痛点。” 为此,中钢导入了 IBM 的 PowerAI 解决方案协助,利用机器进行深度学习,对炼钢过程中可能造成的热轧缺陷进行预测。在测试中,中钢提供过去一年近 7000+ 批次产品的各种工艺参数,利用这些信息通过不同的数学模型进行建模和分析。

1、首先,对于可能造成缺陷率分析所需要的数据进行清洗,规范成机器学习规范数据,建立完整数据库。将数据分成两组,一组供机器学习的数据约占 80%,另一组约 20% 作为验证。

2、 利用 4 种数学模型进行分析和预测。以黑箱作业方式,通过分析曲线,验证分析结果与实际质相似,确认模型的可行性。

3、为找出影响因子,消除各项可能干扰的数据,通过分析一条产品线上产生的2000+数据。 结果发现“炉内压力”这个参数对缺陷率影响很大,同时经过人工经验进行验证。

对于机器学习的成果,张日新表示满意。他说,次品就是成本,良品就是利润。现在我们通过人工智能的技术节省掉 90% 钢坯质量的判定和人工资源,使得成本大幅降低。我们认为它是正向发展,虽然还没有完全达到我们的目的,为什么呢?因为实验过程中干扰因素太多,但是显示出的效果还是很好的。”

张日新希望未来 Power AI 可以帮助中钢提升 QC-quality control (质量控制)。用 AI 代替人工提高质检水平。“不断优化产品和服务品质,实现我们智能产销的目的,公司对 PowerAI 和人工智能技术带来的成果非常看好和期待。”

实时分析

建厂 40 多年,中钢业务一直在扩张,每月纳入编制集团合并报表的公司就超过 110 家,属直接掌控的子公司也超过 35 家,其中还有众多 7*24 小时不断的生产线,传统核心数据的管理上就面临着挑战。

1、 随着订单量的增多,对于钢胚的动态运筹管理等复杂的作业,以往都采取批次性处理,不但处理次数外在环境的瞬息变更,在处理速度上也多以小时计算,很难满足时时动态的产销要求。

2.、以往为确保在线实时作业、快速处理绩效,对于各项生产和质量数据之分析都采用脱机处理的方式,这种方式需要每天把收集的数据另行备份,再启动分析软件运作,分析的动作每日只能作一次,往往会错失问题发生的解决时效。

如今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理 OLTP 、联机分析处理 OLAP 。 OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用,可以在很短的时间内给出处理结果,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。 OLAP 是数据仓库系统的主要应用,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理。

庞大的体系产生了大量的数据,中钢对数据处理要求自然也要既快又好。以钢坯的动态运筹管理作业为例:运筹管理包括钢胚从原材料引进、调配、订单安排、物流、运输等一整套管理监控体系,由于它是动态的,所以对实时管理要求更高。

张日新表示,考虑到 IT 能力和成本问题, OLAP 和 OLTP 这两件事,中钢在过去都是分开进行。但是分开就面临数据失真的问题,“数据在两者之间迁移的时候,假设每天 23 点移过去,如果我现在做分析,从昨天 23 点到现在的数据就失真了,无法反映实际状况,容易遗漏问题。”

面对这个问题,中钢一直难以找到合适的方法,直到后来 IBM IDAA 的解决方案出现,张日新似乎看到的解决的曙光。这个方案的核心是实时分析,经过数个月的研究、训练和角色定位,中钢通过启用 IBM 大数据实时分析解决方案 IDAA(The IBM DB2 Analytics Accelerator),将处理钢胚动态运筹管理的作业时间缩短百倍,由原来的以小时计算到现在的 6 秒内。 突破原作业时间的限制,快速响应客户需求,这个优化对实际业务的好处在于:整个钢铁生产过程中的每个流程都节省了半天到一天的时间。





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