推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，用友BIP瞄準(zhǔn)數(shù)據(jù)智能場(chǎng)景

作者： 2022年05月27日 來(lái)源： 瀏覽量：
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數(shù)智化浪潮滾滾而來(lái)，制造企業(yè)已深刻認(rèn)識(shí)到加速數(shù)字技術(shù)在制造業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、制造、管理等領(lǐng)域的深化應(yīng)用，加快推進(jìn)智能制造進(jìn)程的重要性。但在制造業(yè)高度復(fù)雜的組織、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和價(jià)值鏈面前，如何才能找準(zhǔn)推進(jìn)智能

　　數(shù)智化浪潮滾滾而來(lái)，制造企業(yè)已深刻認(rèn)識(shí)到加速數(shù)字技術(shù)在制造業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、制造、管理等領(lǐng)域的深化應(yīng)用，加快推進(jìn)智能制造進(jìn)程的重要性。但在制造業(yè)高度復(fù)雜的組織、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和價(jià)值鏈面前，如何才能找準(zhǔn)推進(jìn)智能制造的切入點(diǎn)和突破口？

　　隨著《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》的印發(fā)，為推進(jìn)智能制造明確了總體路徑——立足制造本質(zhì)，緊扣智能特征，以工藝、裝備為核心，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依托制造單元、車間、工廠、供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)集群等載體，構(gòu)建虛實(shí)融合、知識(shí)驅(qū)動(dòng)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、安全高效的智能制造系統(tǒng)。
　　以“數(shù)據(jù)智能”驅(qū)動(dòng)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展正成為企業(yè)數(shù)智化的一個(gè)重要特征。越來(lái)越多制造企業(yè)將數(shù)據(jù)服務(wù)嵌入企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，并通過(guò)智能化產(chǎn)生價(jià)值。

　　數(shù)據(jù)智能推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展
　　數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)儲(chǔ)存、挖掘、處理、分析，釋放出有價(jià)值的信息。制造企業(yè)亦是如此，從財(cái)務(wù)軟件到以ERP為代表的企業(yè)管理軟件，再到如今的云服務(wù)，積累了大量的數(shù)據(jù)資源，只有充分有效且智能地加以利用，才能更好地改進(jìn)企業(yè)管理效率、提升生產(chǎn)制造流程、重塑制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
　　可以說(shuō)，以數(shù)據(jù)智能賦能制造業(yè)，是制造業(yè)提質(zhì)增效、解決多樣性價(jià)值和復(fù)雜性成本之間矛盾的有效途徑，也是推動(dòng)制造業(yè)走向高質(zhì)量發(fā)展道路的必由之路。
　　近年來(lái)，融合AI算法及工程創(chuàng)新的智能分揀設(shè)備、云邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測(cè)平臺(tái)、一站式智能化AI質(zhì)檢儀等層出不窮。一定程度上來(lái)說(shuō)，這些產(chǎn)品產(chǎn)品和解決方案均是數(shù)據(jù)智能在制造業(yè)的應(yīng)用探索，進(jìn)一步來(lái)看，數(shù)據(jù)智能是基于數(shù)據(jù)、算力對(duì)于行業(yè)的優(yōu)化。
　　以用友精智工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為例，基于AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)采集生產(chǎn)、物流、倉(cāng)儲(chǔ)、質(zhì)檢等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，借助用友工業(yè)大腦團(tuán)隊(duì)的算法和模型，可以為諸多行業(yè)提供智能化的決策支持。前不久發(fā)布的用友BIP廢鋼智能判級(jí)2.0系統(tǒng)就是用友BIP基于數(shù)據(jù)智能在制造業(yè)的一個(gè)典型應(yīng)用。

　　“雙碳”背景下的廢鋼行業(yè)挑戰(zhàn)與趨勢(shì)
　　廢鋼是金屬回收中對(duì)黑色金屬?gòu)U料的統(tǒng)稱，包括廢鋼、廢鐵、冶金廢渣、氧化廢料等。由于廢鋼雜質(zhì)成分較多、品質(zhì)分布不一，往往需要經(jīng)過(guò)設(shè)備處理成爐料后才能用于煉鋼。處理過(guò)程主要起到拆解分類、去除雜質(zhì)、品質(zhì)分選、控制體積、控制密度等作用，而處理過(guò)程中所用到的設(shè)備統(tǒng)稱廢鋼處理設(shè)備。
　　在中國(guó)廢鋼鐵應(yīng)用協(xié)會(huì)副秘書長(zhǎng)王方杰看來(lái)，對(duì)廢鋼實(shí)現(xiàn)高效、客觀、公正的分級(jí)、驗(yàn)質(zhì)、預(yù)警，一直是困擾鋼鐵行業(yè)和廢鋼行業(yè)的難題，甚至是世界性的難題。
　　特別是在“碳達(dá)峰”和“碳中和”被寫入政府工作報(bào)告的大背景下，我國(guó)把推進(jìn)能源綠色發(fā)展作為促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的重要舉措。最新發(fā)布的《廢鋼產(chǎn)業(yè)“十四五”發(fā)展規(guī)劃》，要求廢鋼利用的占比達(dá)到30%的目標(biāo)。
　　王方杰指出，“近年來(lái)隨著我國(guó)鋼鐵蓄積量的增加，廢鋼的產(chǎn)生量和資源量在不斷增加，同時(shí)鋼鐵生產(chǎn)消費(fèi)量也在不斷地增加。從2013年我國(guó)粗鋼產(chǎn)量突破8億噸以來(lái)，我國(guó)廢鋼利用占比已由十二五期間的10%左右，提升到十三五期間接近20%的水平。廢鋼應(yīng)用總量從原來(lái)不到1億噸增加到現(xiàn)在2億多噸，翻了一番以上。”
　　為進(jìn)一步促進(jìn)廢鋼行業(yè)的降碳減排，基于IoT、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)智能等來(lái)代替人在廢鋼判級(jí)中的決策行為，正成為行業(yè)的大勢(shì)所趨，將對(duì)鋼鐵行業(yè)的綠色智能發(fā)展起到舉足輕重的作用。也正是在這一趨勢(shì)下，廢鋼智能化自動(dòng)檢驗(yàn)系統(tǒng)（即廢鋼智能判級(jí)系統(tǒng)）成為“十四五”廢鋼產(chǎn)品重點(diǎn)工程之一。

　　以領(lǐng)先的工業(yè)AI賦能廢鋼智能判級(jí)
　　在傳統(tǒng)的廢鋼判級(jí)場(chǎng)景中，工人往往需要頂著超過(guò)60分貝、30度高溫或零下10度低溫，在充滿刀尖利刃等危險(xiǎn)品的工作環(huán)境中爬上爬下，不僅工作強(qiáng)度大，還面臨摻假作弊、難以追溯等諸多難題。
　　所以要實(shí)現(xiàn)廢鋼判級(jí)的完全自動(dòng)化，不僅需要通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)將高清相機(jī)、自主終端、服務(wù)器、報(bào)警指示燈、LED屏幕等實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，還需要人工智能深度學(xué)習(xí)、全自動(dòng)聚焦拍照、廢鋼厚度識(shí)別、產(chǎn)品規(guī)模化交付等等技術(shù)的支撐與融合。
　　用友工業(yè)大腦負(fù)責(zé)人趙東偉介紹，有的公司只做軟件不做算法，或只做算法不做軟件，但從用友的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，如果軟件和算法分離，可能會(huì)極大程度影響廢鋼判級(jí)的交付過(guò)程。而用友的廢鋼判級(jí)系統(tǒng)將軟件和算法深度集成，在自主研發(fā)的10多個(gè)AI算法模型基礎(chǔ)上，可以實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)的精準(zhǔn)識(shí)別，且準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，為鋼鐵企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益，并推動(dòng)鋼鐵行業(yè)向智能化發(fā)展。

　　目前，用友BIP廢鋼智能判級(jí)系統(tǒng)可應(yīng)用于廢鋼檢驗(yàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、廢鋼智能判級(jí)以及扣雜數(shù)量的智能判定，以及危險(xiǎn)物報(bào)警、超大尺寸廢鋼報(bào)警、油污提醒、廢鋼種類分析等，結(jié)果公平公正、全程精準(zhǔn)高效。具體來(lái)看，用友BIP廢鋼智能判級(jí)2.0具有判級(jí)更準(zhǔn)確、場(chǎng)景更全面、交付更快速等特點(diǎn)。
　　首先，用友BIP廢鋼智能判級(jí)2.0采用獨(dú)有的增強(qiáng)算法技術(shù)，讓廢鋼厚度可以精確到0.01毫米；并且可以有效識(shí)別輕薄料、中重廢、優(yōu)質(zhì)廢鋼、拆車件、機(jī)體油污料、混料等不同種類廢鋼；針對(duì)不同種類危險(xiǎn)報(bào)警物進(jìn)行預(yù)報(bào)，特別是針對(duì)危害生產(chǎn)安全的物體，采取嚴(yán)格的預(yù)報(bào)措施，最大限度保障生產(chǎn)。
　　其次，可以覆蓋更多判級(jí)場(chǎng)景，比如爪機(jī)卸料、單吸盤卸料、雙吸盤卸料、爪機(jī)-吸盤聯(lián)合卸料、移動(dòng)卸料等。其中移動(dòng)卸料，可根據(jù)卸料點(diǎn)的變化自主移動(dòng)，保證卸料點(diǎn)隨時(shí)切換也不影響判級(jí)，從而解決開放料場(chǎng)硬件架設(shè)困難的問題。同時(shí)，首次發(fā)布了壓塊判級(jí)算法，從源頭上保證壓塊內(nèi)部質(zhì)量，讓危險(xiǎn)物無(wú)所遁形，讓等級(jí)更透明。
　　此外，通過(guò)工程化的交付體系和模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)思路，極大縮短了交付周期，最快1個(gè)月即可上線。包括支持開放料場(chǎng)、固定卸料點(diǎn)、行車跨卸料點(diǎn)等多種卸料模式，針對(duì)不同卸料模式具備完整、體系化、工程化的硬件配置方案和能力，能夠快速交付。
　　得益于技術(shù)的不斷精進(jìn)，用友深信其廢鋼智能判級(jí)2.0系統(tǒng)領(lǐng)先了同行兩個(gè)代差，為解決廢鋼的判級(jí)和利用難題，助力鋼鐵行業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色制造奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

　　助力鋼鐵企業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型
　　目前，用友BIP廢鋼智能判級(jí)系統(tǒng)已服務(wù)鞍鋼集團(tuán)、濟(jì)源鋼鐵、縱橫鋼鐵、敬業(yè)鋼鐵、閩源鋼鐵、鑫陽(yáng)鋼鐵、滄州中鐵等鋼鐵行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，為鋼鐵行業(yè)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。
　　在濟(jì)源鋼鐵，用友助其打造的5G+廢鋼智能判級(jí)系統(tǒng)于2021年初上線，判級(jí)準(zhǔn)確率95%以上，預(yù)計(jì)每年節(jié)約成本上千萬(wàn)，提升了經(jīng)濟(jì)效益；在新華冶金集團(tuán)旗下的縱橫鋼鐵，其廢鋼判級(jí)系統(tǒng)不僅判級(jí)準(zhǔn)確率高，還成為河北第一家對(duì)廢鋼原材料從采購(gòu)、計(jì)量、智能判級(jí)到結(jié)算全面一體化的大型鋼鐵企業(yè)，廢鋼采購(gòu)業(yè)務(wù)可以全面線上化，大幅提升效率；在新華冶金集團(tuán)旗下另一家企業(yè)——滄州中鐵，其廢鋼智能判級(jí)系統(tǒng)做到了系統(tǒng)的異地拓展，即共用集團(tuán)基礎(chǔ)資源、個(gè)性化配置現(xiàn)場(chǎng)資源，不僅能做到集團(tuán)統(tǒng)一管理，還能節(jié)省成本、方便維護(hù)；在鞍鋼集團(tuán)，其旗下廢鋼公司把廢鋼智能判級(jí)作為重要戰(zhàn)略發(fā)展方向，已經(jīng)在中重廢廢鋼判級(jí)、輕薄料廢鋼判級(jí)以及壓塊的一級(jí)判級(jí)、二級(jí)扣雜、三級(jí)預(yù)警方面走在了行業(yè)的前列，引領(lǐng)行業(yè)的智能化發(fā)展。
　　可以說(shuō)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等技術(shù)與制造業(yè)的不斷融合，正引發(fā)對(duì)制造業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、決策方式、組織形態(tài)、企業(yè)文化全方位的深刻變革。
　　而通過(guò)廢鋼智能判級(jí)助力鋼鐵企業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，只是用友推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的一個(gè)縮影。據(jù)統(tǒng)計(jì)，用友BIP智能制造已服務(wù)了72%的中國(guó)制造業(yè)500強(qiáng)及眾多大中型制造企業(yè)。
　　基于工業(yè)和信息化部-智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系指導(dǎo)咨詢和實(shí)施，用友BIP智能制造正在為大型制造企業(yè)提供定制化解決方案，提供公有云和專屬云等不同形態(tài)的產(chǎn)品，如生產(chǎn)制造、質(zhì)量管理、物聯(lián)服務(wù)、智能工廠（如連續(xù)車間、機(jī)加車間、安環(huán)管理、智能物流、能源管理）、工業(yè)大腦、制造中臺(tái)、研發(fā)管理等，旨在幫助大型、多制造模式、多工廠的集團(tuán)型制造業(yè)管控安全、提高質(zhì)量、縮短交期、提升效率、降低成本，由此提升綜合競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
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