郭朝暉

在冶金行業，智能制造是個熱門話題，也是個令人困惑、焦慮的話題。很多企業面臨兩難的處境———既擔心失去時機，又擔心走錯了方向。基于這個原因，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”，追求時髦而不實用、難以創造價值的技術。促進智能制造的健康發展，必須糾正這些問題。

同時需要明確的是，企業采用新技術的終極目標是取得經濟效益，而技術本身的成功并不代表經濟上可行。技術的經濟性與具體應用場景和各種外部條件密切相關。所以，國內企業推進智能制造，不能盲目攀比國外先進企業，而是要選擇合適的切入點，找到合適的推進途徑，并與外部條件和環境的變化協同起來。

智能制造的定義不下幾十種。有人把“智能制造”簡單地理解為用機器代人、提高勞動效率。在這種思想的影響下，有的地方盲目推進機器人等無人化、少人化技術。筆者認為，這種思路是片面的。

雖然人們對智能制造的概念沒有統一的認識，但卻有一個共識：智能制造成為熱點，與ICT技術（信息和通信技術）的持續進步相關。換句話說，智能化技術往往與數字化、網絡化等技術相關。這個特點可以把智能制造與傳統的自動化區分開來。

自動化是鋼鐵行業的重要支撐技術。發達國家的很多鋼鐵企業的人均產鋼量比國內高2~3倍，這種差別與自動化程度密切相關。但是，導致這種差異最關鍵的因素，卻未必是技術本身。很多自動化技術早已成熟，中國企業完全可以通過市場獲得。筆者認為，影響自動化程度的關鍵因素是經濟因素，與勞動力成本有關———或者說與企業所在區域的經濟發展狀況。

中國的人均GDP接近1萬美元，韓國、日本在3萬、4萬美元，而美國在6萬美元以上。由于勞動力成本的差異，日韓鋼企的勞動生產率比中國高，在經濟上是合理的；而美國紐柯和大河公司的勞動生產率比日韓企業高，也是合理的。既然經濟性是影響自動化程度的關鍵因素，那么，鋼企自動化程度未必是越高越好，而是要與國家或者地區的勞動力水平相適應。

隨著我國經濟發展進入新階段、社會發展進入老齡化，自動化技術的經濟性會顯著提高。企業提升自動化程度是企業必然的選擇。但是，技術的推進需要與經濟和社會發展速度相匹配，不應該脫離經濟發展的階段性，以至于盲目追求過高的自動化水平，否則，企業增加成本、員工失去工作，反而沒有得到高自動化程度應該帶來的效果，那么，為這樣的高自動化程度所做的工作就是失敗的。

ICT技術的發展，給冶金行業帶來了很多新的機會。我們應該注意到，這些機會與傳統的自動化不同。例如，企業通過工業互聯網，可以顯著促進工序和部門間的協同能力，并促進人才、信息和知識的共享；通過大數據技術，可以提高管理水平和研發效率，等等。

我們還注意到，這些技術創造的價值，與勞動力成本的關聯度相對小。所以，無論鋼企所在的地區發達程度如何，智能化技術都能用來創造價值、具有更強的“普惠性”。智能化技術的一個重要特長是能夠提升企業的管理水平，這一點對鋼鐵企業特別重要。我國鋼鐵企業的管理工作還有較大提升空間，這意味著智能化的價值潛力在我國可能更大。

智能化工作往往需要基于一定的自動化基礎。所以，在推進智能化工作時，往往需要針對自動化的基礎進行“補課”。這也是人們容易混淆自動化和智能化的原因之一。盡管如此，我們依然認為，把傳統自動化和智能化區分開來是必要的。因為區分兩個概念，有利于防止過度追求高自動化水平，也可以讓我們關注到真正的智能化，以免錯過時代帶來的機遇。

與自動化相比，智能化偏重于用機器代替人的腦力勞動而不是體力勞動。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，而不是僅僅是降低人工成本。

浦項人均噸鋼產量普遍高于國內鋼鐵企業。但是，通過對標可以發現，浦項一線工人的數量甚至比國內某些先進鋼鐵企業還要多。由此推斷，我國鋼企的勞動效率低，主要是管理、技術等崗位上從事腦力工作的人員勞動效率低。也有材料顯示，美國大河公司的質量管理人員非常少，但處理質量管理的效率和水平卻很高，這也說明，在智能化方面，我國與國外先進鋼企之間存在巨大差異。

智能決策也是價值驅動的。智能決策的價值體現在比過去的傳統決策更“優化”。所以，智能決策的價值，主要是決策質量提高帶來的。而不一定是勞動力節省帶來的。

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

相關部門曾經做過研究，國企的“跑冒滴漏”（跑氣、冒水、滴液、漏液）占到企業總成本的10%~20%。有業內人士估計，無論國企民企，我國的鋼鐵行業大體都處于這個水平。考慮到我國鋼鐵行業的總成本數以萬億計，這種浪費是一個天文數字。筆者自己的調研也發現，決策損失很大程度上是因為企業的管理不善。

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“難以發現”這些損失：有的涉及到個人和部門的私利，問題被故意隱瞞；有的涉及到考核制度導致的局部和全局的利益沖突；有些決策對短期收益有利，卻對長期的收益有害；有些決策的收益是顯性的，而損失卻是隱性的；有的是制度設計有問題，損失找不到責任人；還有些損失與員工的個人能力和知識水平有關，這在中小鋼企更為常見……而這些，這恰恰是智能決策的優化空間。

智能化的原理之一，是讓機器代替人決策。我們知道，只要信息及時完備，就有可能通過數字化的方法，把優秀人才的決策方法固化下來，并讓計算機去決策。數字化的決策方法是顯性化的，計算機也是沒有私心的，故而決策方法容易傳承并持續優化，讓決策越來越好。

智能化的原理之二，是讓機器幫助人類進行更好的決策。基于互聯網，可以實時感知和支配更多的資源，實現更大范圍的資源優化配置和協同共享，優化空間的擴大，使得決策的經濟性更好。通過互聯網的應用，還可以讓優秀的專家進行遠程決策，減少人移動的成本和時間，提高專家的工作效率，實現優質專家資源的“共享”。

以上兩個原理融合在一起，會發揮更大的作用。大空間尺度的實時資源調配，往往會涉及到更多的資源、用到更多的知識。這時，人腦接受信息和處理信息的能力就可能受到挑戰。這時的機器決策，就可以彌補人腦的短板；這樣的決策還可以代替多人、多個部門的會議決策，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給機器去做，以此來提高決策的效率和質量。而國內某些企業推動的遠程集約化管控，也能夠讓有限的優秀專家為更多的場景服務。

智能決策有4個層面的常見困難：

智能制造的價值空間本質上來自企業的管理漏洞或能力不足。由于各種原因導致的有些管理者看不到、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，更是看不到這些價值。沒有價值的助力，智能制造的工作就很難推動。這一點，往往是推動智能制造時首先遇到的困難。

即便發現了價值損失，落實過程也很困難。落實的過程，涉及到個人和部門利益，容易遇到各種各樣的對抗和抵觸。比如，用各種困難和假的數據應付搪塞；推進過程中，人們還會遇到各種各樣的不習慣，導致工作效率的降低，產生抵觸情緒。

然后是基礎條件差。由于我國自動化、數據采集方面的基礎相對落后，而對已有產線改造的成本又大，這導致智能化的推進往往需要付出更多的成本。

最后的困難才是來自技術方面的，包括各種處置問題的算法、模型，等等。在筆者看來，我們的國家其實并不缺乏技術人才，只要前面的關系能夠理順，技術一般不是問題。

從某種意義上說：推進智能化，先要解決人的問題，然后才是用技術解決問題。換個角度說，是通過智能化相關的技術手段，幫助企業解決人的問題。

延續這個思路，推進智能化，就首先要涉及到透明化。所謂透明化，就是用數字化的手段，把決策和執行過程記錄下來，進而把各種跑冒滴漏展現出來、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”和“受控”之間的矛盾，企業的管理水平自然就會提升，業務活動中的矛盾和糾紛也就會隨之減少。

在理想的條件下，智能決策需要與自動執行結合起來，杜絕人為的干擾，讓執行過程“不走樣”。但是，我國鋼鐵企業普遍遭遇自動化程度較低、數據采集條件不好的約束。面對這樣的問題，根本性的解決方案是提高自動化和數據采集能力。但是，當前更加現實有效的辦法，則是將“線上”和“線下”的工作結合起來做、把計算機的決策和人的執行和管理結合起來，而不是指望智能化方法解決當前所有的問題。這樣做的經濟可行性和現實性往往更好。

推進智能制造時，問題和場景的選擇非常重要。推進智能制造工作的成敗應該用價值來衡量。但價值的大小，首先是優化空間本身決定的。而優化空間的大小，決定于技術的應用場景。

殷瑞鈺院士多次強調，鋼鐵生產是個耗散系統，必須關注物質流、能量流和信息流的協同。減少能量的無效耗散，存在著巨大的價值，是推進智能化的重要課題。殷院士還指出，鋼鐵行業未來技術發展的戰略方向是綠色化和智能化。用智能化的手段推進節能減排，同時符合這兩個戰略方向的要求。

對于鋼鐵聯合企業，煤氣是最重要的能源介質之一。煤氣生產和消耗的平衡非常重要———如果生產大于消耗，多余的煤氣就要被排放掉、造成價值損失；反之，如果消耗大于生產，又會影響用氣環節的正常生產。在緩沖能力不足的企業中，保持煤氣生產和消耗的動態平衡非常困難，這也意味著煤氣動態平衡的價值非常大。

然而，實現煤氣的動態平衡存在很多困難。首先是與煤氣平衡相關的設備往往很多，分布在從焦爐、高爐、轉爐、加熱爐、電廠等多個車間，涉及到的優化要素很多、對象很復雜；其次是各個車間有各自的考核指標（如產量），它們傾向于按照自己的節奏組織生產，而煤氣協同時，它們之間存在利益分歧；再其次是相關設備常常分布在幾平方公里、乃至幾十平方公里的范圍內，相互之間距離很遠，信息通信有困難；最后是管道系統的動態特性復雜，建模存在困難。

隨著ICT技術的不斷發展，工業互聯網的應用越來越深入，車間之間的實時通信已經不再是技術瓶頸。在這樣的技術背景下，對管道和相關設備進行建模，并將實時數據接入，就能預測煤氣的產生和消耗；在此基礎上，還可以對煤氣的生產和使用環節進行動態配置，并要求各個部門的主操按照統一的要求控制生產節奏。這就是所謂的部門協同。這種協同會影響到各個車間的生產節奏，甚至考核指標。實際執行過程中可能會遇到障礙。為此，要調整相關的考核機制、實現管理的透明化，使得操作人員有意識地讓部門利益服從企業全局利益，最終實現全局上的動態優化。

按照這樣的思路，上海優也信息科技有限公司對華東地區某個年產500萬噸左右的鋼鐵企業進行智能控制，每年的經濟效益大約5000萬元，效果十分明顯。

未來，理想的智能化鋼鐵企業，應該是高效率、高質量、低成本、多功能、環境友好的。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，不僅包括高度的自動化、數字化，還應該包括高效合理的生產流程和設備、合理的產線分工、智能化的供應鏈和服務，等等。然而，智能化的推進過程，又必須依據現實的條件。所以，鋼鐵企業的推進過程，必然是個逐步推進的過程。這個過程，需要遵循經濟性的原則，首先從經濟性強的場景切入；但還應該著眼未來的發展，讓短期利益和長期利益得到兼顧。為此，必須盡可能早地關注一些基礎性的工作。目前，工信部推動的工業互聯網APP培育工程，就是針對這一方面的解決思路。這一方面的工作，應該引起中國鋼鐵企業有關人士的重視。但是，推進這一工作首先遇到的阻礙不是技術問題，而是與人相關的利益、觀念和組織問題。推動這項工作的進行，企業需要有系統的考慮。

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