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HG785D钢板行业的发展

来源: 时间:2019/7/4 16:03:08 浏览:

HG785D钢板

  AI及大数据在钢铁行业的应用

  AI(人工智能)及工业大数据是当前钢铁行业较为火热的话题。针对此话题,宝钢股份中央研究院智能制造研究所所长张群亮在做以《AI及工业大数据在钢铁中应用设想与实践》为主题的报告时表示,钢企实施“钢铁+人工智能”有需求、有条件、有挑战。

  他进一步表示,有需求是因为HG785D钢板等钢铁生产流程长、问题影响因素多,各环节相互关联,常规方法难见效;有条件是因为海量数据资源为人工智能应用提供了重要的基础条件;有挑战则是因为客户的要求日益严苛,对技术精度、可靠性和稳定性都有着极高的要求。

  在谈到AI及大数据应用的方向时,他表示,主要有以下几个:一是智能装备。通过执行装备+“视觉”“听觉”“触觉”等,扩展装备功能,实现装备智能化,自动匹配产品差异化要求。二是设备预测性维护。利用人工智能技术对设备使用、维护及质量相关数据进行学习,分析设备性能衰减趋势,实现设备从计划式维护向预测式维护转变,提高效率和产品质量。三是产品缺陷检测与分析。四是产品性能预测。基于大数据与机器学习的深度结合,建立产品性能预测模型,实现数字化产品性能管控。五是全流程生产过程预控。对生产过程进行分段、分级监控,对可能影响产品质量的因素和现象及时报警,及时发现质量问题,减少批量缺点。六是智能控制模型。目前,钢铁过程控制基本采用“冶金机理计算+过程控制”,其控制模型不具备在生产中不断自我优化和进化的能力,发展方向是打造基于AI自主学习能力的过程控制系统,使控制模型具有动态学习能力,能够根据外部条件变化自行调整,并具备知识积累能力。七是产品数字化设计。人工智能和材料设计的结合目前已经起步,未来或将带来产品设计的革命。八是产品表面质量智能管控。原有检测方式是人工记录产品表面质量状况,事后查询记录。这种人工质检往往受制于质检人员即时的身体状态和心理状态、质检人员的经验是否丰富、不同质检人员的知识背景,其结果是不稳定的,容易造成缺失。

  综合来看,AI及工业大数据在钢铁行业的深度应用是趋势,目前已具备了可行性与经济性。同时,他也提醒,企业在应用AI及工业大数据过程中,既要关注机会,也要避免“陷阱”,特别要注重提高模型应用的可靠性。
 

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