13類數字化轉型項目，撐起歐洲數字未來

2026-04-16 04:40:37

　　劉獻東

　　2020年11月25日，歐盟委員會通過了《歐洲數據治理條例（數據治理法）》jianyigao，jiangcujinchengyuanguozhijiandeshujugongxiang。zhezhongxindeshujuzhilifangshijiangzengjiashehuidazhongduishujugongxiangdexinren，jiaqiangtigaoshujukeyongxingdejizhiguanli，kefushujuzailiyongdejishuzhangai。

　　為塑造歐洲數字未來，歐盟發布《歐洲工業新戰略》，當前正在大力推進鋼鐵行業數字化轉型項目。RFCS（煤炭和鋼鐵研究基金）作為歐洲鋼鐵行業最重要的科研基金之一，包括了145個不同領域的鋼鐵行業數字化創新項目，涉及數字化轉型和工業4.0的各方麵內容（如自適應在線控製、全工藝流程優化、全工藝流程數據的同步、零缺陷製造、可追溯性、智能和集成製造）。該基金的總預算為2.501億歐元，每個項目的平均預算為170萬歐元。

　　參與RFCS計劃的主要研究機構是：德國BFI、瑞典研發機構Swerea、意大利RINA、Sant'Anna、比利時冶金研發中心。RFCS項目中最活躍的鋼鐵製造商有安賽樂米塔爾、蒂森克虜伯、塔塔鋼鐵、奧鋼聯。冶金裝備製造商是裝備專利的主要擁有者，如普銳特、西馬克、達涅利。

　　歐盟鋼鐵行業數字化轉型的項目主要有以下13大類：

　　一、物聯網係統（IOT）

　　物聯網是指將各種物理對象嵌入電子傳感器、執行器或其他數字設備，使其能夠聯網以收集和交換數據。物聯網體係結構的在線監測係統由四層組成：傳感層、網絡層、服務資源層和應用層。目前正在運行的TRACKOPT（2017-2020）項目基於物聯網係統實現了鋼包自動跟蹤係統，以確保從煉鋼到澆鑄的全過程產品跟蹤。

　　二、大數據分析和雲計算

　　dashujujishufenxishigenjulishishujusuanfashibiechanpinzhiliangwenti，caiyongxindechulimoshicongerjianshaochanpinguzhang。gangtiexingyezhongdechuantongshujukujishuzaiwanchengduidaliangjiegouhuahefeijiegouhuashujudebuhuo、存儲、管guan理li和he分fen析xi方fang麵mian尚shang存cun在zai一yi定ding的de困kun難nan，大da數shu據ju解jie決jue方fang案an正zheng應ying用yong於yu鋼gang鐵tie產chan品pin的de質zhi量liang監jian控kong和he改gai進jin，並bing很hen好hao地di克ke服fu了le傳chuan統tong技ji術shu存cun在zai的de困kun難nan。以yi減jian少shao鋼gang板ban的de裂lie紋wen或huo劃hua痕hen缺que陷xian為wei例li，利li用yong生sheng產chan線xian在zai線xian數shu據ju的de采cai集ji在zai生sheng產chan的de早zao期qi階jie段duan對dui鋼gang板ban表biao麵mian缺que陷xian進jin行xing預yu測ce，避bi免mian後hou續xu產chan品pin故gu障zhang的de產chan生sheng。

　　大數據分析和雲計算領域的主要項目有：

　　1）TRACKOPT

　　該項目的目標是使用多目標優化（MOO）框架和數據分析，同時采用包括聲學在內的各類傳感器，從而提高工廠產量（避免由於鋼包的混合而導致產品封閉或降級）、和鋼廠的安全性。

　　2）Quality4.0

　　該項目基於AI高級人工智能、機器自學習的分析方法和大數據處理，開發自適應平台，允許對大數據進行實時在線分析，以提供量身定製、高可靠性的信息並實現產品質量決策。

　　3）PRESED

　　該項目提出了一個基於大數據、特征提取、機器學習、分析服務器和知識管理的解決方案，以自動分析感測時間序列數據。

　　4）NewTech4Steel

　　該項目實施時間為2018年~2021年，專注於鋼鐵行業的應用場景開發和實施方法，利用最新的數據處理和數據分析技術對產品進行性能監控。

　　5）CyberMan4.0

　　該項目實施時間為2018年~2021年，應用全流程工藝和產品大數據的工具和技術，預測質量降級、故障、異常、關鍵部件的剩餘壽命，以便及時規劃適當的並具有成本效益的幹預及維護措施。

　　6）DROMOSPLAN

　　該項目采用新的傳感器數據，在兩個鋼鐵廠（蒂森的Duisburg工廠和ILVA的Taranto工廠）檢驗了無人機（UAV）技術效果，並於2019年完成。

　　三、機器人輔助生產

　　該項目是基於人形機器人的作業操作，例如，裝配和包裝。由於對產品的高質量、dichengbenyijigengkuaidejiaohuosudutichuyaoqiu，zidonghuahejiqirenjishuzaizhizaoyezhongdediweiyuelaiyuezhongyao。ruguoliyongxianyoujishubingdeyijiaqiang，shixianbufenjiqirenzailiangangzhongdeyingyong，jiukejinyibugaishangangtiechanpindebiaomianzhiliang。

　　一個成功的實施案例是ROBOHARSH技術，首次在鋼鐵行業引入“人-機器人共生合作”的概念。該技術雖未完全替代人工，但采用了化學傳感器、姿態傳感器和位置傳感器以及視頻傳輸設備、MAVlink協議和算法。

　　另一個案例是DESDEMONA技術，開發了檢測鋼材缺陷的機器人和自動係統（如無人機和地麵移動機器人）。

　　四、生產線模擬

　　這zhe是shi一yi種zhong可ke實shi現xian鋼gang鐵tie行xing業ye生sheng產chan線xian的de模mo擬ni和he優you化hua的de新xin求qiu解jie方fang法fa。同tong時shi，它ta可ke以yi實shi現xian針zhen對dui設she計ji和he操cao作zuo過guo程cheng中zhong的de潛qian在zai變bian化hua的de調tiao查zha研yan究jiu。一yi些xie示shi例li項xiang目mu如ru下xia：

　　1）GASNET

　　其機器學習工具采用Hammerstein-Wiener（HW）模型、神經網絡和預測模型等技術，以提高煉鋼過程的能源利用效率和環境可持續性。

　　2）SOPROD

　　該項目采用實時優化和非集中優化相結合的調度方法、自動過程的自優化和過程間的自治通信，提高了產品的智能性和自主通信能力，並可實現工業4.0願景的若幹關鍵使能技術。

　　3）AdaptEAF

　　該項目建立一個能綜合控製原料特性的電弧爐自適應在線控製係統，通過降低總能耗、提高金屬產量的方式來提高能源的利用效率。

　　4）TRACKOPT

　　該項目可實現對全流程可追溯跟蹤係統的監控，包括產品和工藝過程的監控。

　　5）Cyber-POS

　　在“鋼鐵工業4.0自動化”的框架下，引入模擬和驗證工具以及新的IT框架，以提高CPPS（網絡物理生產係統）的可行性、安全性和效益。

　　6）OptiScrapManage

　　采用通過績效指標、多準則方法進行過程監控的現代技術以及優化活動。

　　五、自組織生產

　　該類項目關注設備的自動協調，引導設備的利用和產品的優化。它整合了資源、設備和人員，基於它們與主計算機的密切互動，自組織生產提高了自動化程度，可實現生產網絡的實時控製。

　　主要子項目包括：

　　1）Cyber-POS（2016-2019）

　　把工藝過程控製模型、材料質量模型、物流/調度模型和通信（計算機、軟件、網絡）等模型整合並用於生產優化，能夠對工藝設定、生產路線、過程幹擾或中斷的變化做出快速、動態和靈活的反應。

　　2）TRACKOPT

　　采用創新的傳感器和儀器實現了鋼包移動的自動化監控係統。

　　3）Quality4.0

　　可以進行與客戶/供應商交換相關質量信息，從而降低生產成本、提高產量，並更好地識別鋼鐵生產過程中的質量問題。

　　4）DYNERGYSTEM

　　該項目可實現在多個煉鋼廠進行模擬、決策支持的程序和控製，以提高電力預測能力和管理能力。

　　5）AdaptEAF

　　該項目可實現采集在線信息（包括熔池液位、鋼和渣量、廢鋼熔化過程和能量行為）、基於模型化的廢鋼裝料在線控製、燃燒器和氧氣噴槍的化學能量輸入控製。

　　6）PRESED

　　其目的是開發新的方法和工具，以實現提高產品質量、降低製造成本。主要功能有：通過識別質量缺陷的主要形成原因，從而優化製造工藝、預測產品質量及降低成本。

　　7）SOPROD

　　該(gai)項(xiang)目(mu)采(cai)用(yong)了(le)去(qu)中(zhong)心(xin)化(hua)的(de)優(you)化(hua)係(xi)統(tong)，基(ji)於(yu)產(chan)品(pin)及(ji)工(gong)藝(yi)的(de)專(zhuan)有(you)技(ji)術(shu)，並(bing)基(ji)於(yu)單(dan)個(ge)的(de)產(chan)品(pin)特(te)性(xing)和(he)上(shang)下(xia)工(gong)序(xu)的(de)工(gong)藝(yi)控(kong)製(zhi)實(shi)績(ji)，實(shi)現(xian)製(zhi)造(zao)過(guo)程(cheng)的(de)自(zi)動(dong)工(gong)藝(yi)優(you)化(hua)。

　　8）DESDEMONA

　　該項目采用先進的工具，確定創新設計、係統、程序和技術解決方案，可實現自檢和自監測的傳感及自動化技術的集成。

　　9）PlantTemp

　　該項目開發了一個覆蓋電弧爐和鑄造工藝全過程的操作專家係統，在精確控製鑄造溫度的同時實現節能和減少物料消耗。

　　10）AUTOADAPT

　　該項目提出了可擴充係統的概念，旨在應用自學習方法，采用遺傳算法、多項式模型、迭代學習控製方法和前饋控製等技術，使自動化適應新產品和新工廠要求。

　　11）INFOMAP

　　該項目開發了一個新的工具，用於對全部工藝路線不同設備的地圖進行客觀分析、說明，並生成適用於自動控製決策係統的簡明數據係統。

　　六、網絡物理係統（CPS）

　　網絡物理係統CPS是計算、網絡和物理過程的集成。嵌入式計算機和網絡通過反饋回路來監控物理過程，物理過程會影響計算，反之亦然。正在進行的Cyber POS項目和CyberMan4.0項目將實現傳統軋鋼廠向網絡物理係統的轉換。

　　七、智能供應網絡

　　智能供應網絡通過使用模型，將鋼鐵製造過程（從原材料到最終產品）作為集成供應鏈的一部分來整體優化，同時，對整個供應網絡的監控進行更好的供應管理決策。主要的RFC項目包括：

　　1）GASNET

　　該項目建立工藝氣體和蒸汽的網絡管理模型，實現包括生產和輸送全部過程、多層級燃氣和蒸汽管網的優化管控。

　　3）Quality4.0

　　該項目將整個供應鏈的用戶-供應商合作模式提升到新的高度和水平。

　　八、橫縱向集成

　　橫向集成是指價值鏈中資源與信息網絡的集成，而縱向集成涵蓋未來智能工廠的網絡化製造係統和個性化定製製造。主要的項目包括DYNERGYSteel、SOPROD、Quality4.0。其中，Quality4.0整合整個供應鏈上橫向質量信息，建立新的客戶-供應商合作模式，充分挖掘、利用全產業鏈的所有質量信息和專業知識。

　　九、預測性維護

　　預(yu)測(ce)性(xing)維(wei)護(hu)是(shi)基(ji)於(yu)對(dui)設(she)備(bei)的(de)遠(yuan)程(cheng)監(jian)控(kong)係(xi)統(tong)，可(ke)實(shi)現(xian)在(zai)設(she)備(bei)故(gu)障(zhang)前(qian)進(jin)行(xing)有(you)效(xiao)維(wei)修(xiu)。預(yu)測(ce)維(wei)修(xiu)技(ji)術(shu)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)設(she)備(bei)監(jian)測(ce)與(yu)智(zhi)能(neng)決(jue)策(ce)相(xiang)結(jie)合(he)的(de)方(fang)法(fa)來(lai)實(shi)現(xian)。其(qi)中(zhong)，Cyberman4.0項目通過建立在工業4.0使能技術基礎上的實驗係統和工具，將鋼鐵行業的維護策略從預防性維護轉變為優化預測性維護，將實現“集成維護模型4.0”（IMM4.0）在軋鋼領域的應用。

　　十、網絡安全

　　應考慮網絡安全，尤其是基於互聯網的服務。在Flatt、Schriegel、Jasperneite、Trsek和Adamczyk等項目中，基於工業4.0結構和VDI/VDE指南2182的“網絡安全”分析程序模型，實現了基於雲的生產監控。

　　十一、改善維護服務

　　在改善維護服務方麵第四維度的“擴增實境”shigegongsizuiganxingqudejishuzhiyi。youxunilianjiedefuwujishurenyuanzhixingjiyuyuanchenglianjiedeyuanchengweihu，congerjieshengchalvchengbenheshijian，nenggoukuaisujiejuexiangguanwenti。gangtiexingyedexiangguanxiangmuTeleRescuer，通過一個虛擬係統並使用特種無人駕駛車輛（UV），將救援人員“隱形地傳送”到煤礦地下區域。

　　十二、物流車輛自動駕駛

　　這是工廠內使用的一種全自動運輸係統，利用智能軟件來優化內部物流運作，涵蓋供應和處理鋼廠內的原材料、中間產品、成品及副產品，如散裝物料或爐渣。其中，TRACKOPT項目開發了智能控製站，並支持軋製和精整區域物流。

　　十三、知識管理數字化

　　鋼鐵行業的專業知識和經驗在傳承方麵的主要問題有：員工個體的差異、人的遺忘、員工離開而造成的知識流失等。KnowDec項目旨在研究和實現一種收集、表達、儲存和利用人類知識的方法，以便在基於計算機的係統裏應用。所收集的經驗儲存在知識庫中，用於決策支持及建議。

　　《中國冶金報》（2021年1月8日 02版二版）

來源：中國冶金報-中國鋼鐵新聞網

編輯：宋玉錚

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