先進安全技術在日本鋼鐵企業落地

文/于萍

實習編輯 李楠楠

日本鋼鐵工程控股公司（JFE HOLDINGS，以下簡稱“JFE”）是日本第二大鋼鐵企業，2019 年JFE粗鋼產量2 735 萬t，位居日本第二，全球第十一，JFE 由日本鋼管（NKK）和川崎制鐵合并成立，是世界上最大的鋼鐵集團之一，也是全世界為數不多生產小轎車外板的企業，多項技術代表世界鋼鐵行業的最高水平。

JFE業務特色

裝備大型化 重視技術和創新

JFE 為典型長流程企業，其中，4 000 m以上的高爐有6 座，300 t以上轉爐6 座，250 t 轉爐4 座，2 m以上熱連軋機組4 條。

一是JFE 重視汽車鋼板的開發和生產。JFE 公司擁有多種汽車用材料的先進生產技術，并在千葉縣設立了日本鋼鐵業首家用戶使用技術實驗室（CSL），展示使用先進材料和利用加工技術制成的新一代汽車零部件以及防漬、車體腐蝕評價技術，并設有車體構造和材料構成調查作業區、各種焊接機和鋼板評價設備實驗區等，旨在積極推進面向汽車用戶的EVI（Early Vendor Involvement）活動，希望通過CSL的設立推動汽車營銷活動和新一代的汽車用鋼開發。

二是JFE 開發了多種獨特產品。為滿足造船、城市中高層建筑、橋梁建設、建筑機械和產業機械、壓力容器、管線等使用鋼板的需求，JFE 開發利用超級—在線加速冷卻和在線熱處理等新技術，采用世界第一套和最大的感應加熱方法，輔以熱機械控制工藝（TMCP）、添加合金化元素控制淬透性、HOP 技術等，開發出JFE-HITEN780LE、耐磨鋼360 LE、610 N/mm級高強度鋼板、世界強度最高的管線鋼CSA 級690 等JFE 獨特的產品。

布局國際化 重視交流與合作

JFE 的國際化擴張主要以板帶材深加工配送為主，為國際用戶提供家電板、汽車板、電工鋼等高端產品及技術服務，目前在10 個國家和地區擁有15 個加工基地，年產能超過150 萬t。

JFE在安全管理方面的主要做法

引進先進技術以改進安全管理

先進技術的應用是貫穿在JFE整個發展過程中的主旋律，也是JFE 取得驕人成績的制勝法寶。20世紀中葉，當時僅僅引進了幾十臺計算機的JFE 就展開了對產業界最先進的自動化技術的挑戰。目前，JFE 正在推進數據科學、人工智能（AI）等技術的研究開發和實際安裝應用，以實現生產的物聯網（IoT）化和所有事務的數字數據化。JFE在第6 次中期經營計劃時提出一項重要措施：要“利用最新先進技術，滿足社會需求和推進企業成長?！泵鎸ι鐣焖侔l展帶來的多種多樣需求，需要強化集團內部的協同和有效利用社會資源，開展革新性研究和技術開發，產生出最先進的技術。而JFE 并未將“最新先進技術”和“最先進的技術”局限為鋼鐵生產技術，而是擴展至活用AI、IoT、大數據等數據科技和機器人技術。2020 年11 月，JFE 宣布了兩項為應對日本及國際鋼鐵形勢而實施的結構性改革措施，除了關停設備和實施改造外，還包括積極采用先進的IT 和大數據技術、精簡組織結構等。

1.以AI 技術加強鋼廠安全管理

隨著近年來新老交替，工作經驗較少的年輕員工占比增加，JFE 認為，利用最新的IT 技術是建設更安全工作環境的最佳手段。2018 年，JFE與日本電氣公司（NEC）和NEC Solution Innovator 公司合作開發了AI 圖像識別技術，利用該技術對員工工作安全性進行識別，以提高鋼鐵廠及下游加工廠的安全性。其工作原理是利用AI 圖像識別技術檢測出人物，當工作人員進入“禁入區域”時系統會發出報警，同時使生產線自動停止。這種將AI 圖像識別用于安全方面的技術在日本鋼鐵業尚屬首次，盡管已經有許多利用AI 圖像識別技術進行人物檢測來應對安全風險的案例，但由于鋼鐵廠內不同位置的照明條件不同，且安裝的設備多種多樣，作業者也采取不同姿勢進行作業，難以進行人物檢測，因此，JFE 開發的AI 圖像識別技術拍攝了大量人物圖像，通過深度學習，人物檢測達到了實用水平。

此外，對由條件變化而“禁入區域”也發生變化的特殊工廠內部，也確立了AI 正確辨識區域的技術。該系統為在傳統上，只依靠人工的安全工作環境建設提供了強有力的支撐，已經在JFE 鋼鐵知多廠的中口徑無縫鋼管廠投入使用并確認了有效性，計劃未來推廣到其他廠。

2.將AI 技術應用于設備故障修復及其他領域

鋼鐵廠的設備維護主要包括對運行設備的狀態監控和計劃性停產、定修點檢等，以及在發生故障時實施快速修理，將對生產的影響控制在最低限度。一直以來，JFE 為了在設備發生故障時，從其現象和癥狀鎖定發生問題的位置和原因，除參考大量手冊外，還根據熟練工人的設備知識和判斷能力進行應對。JFE 認為，引進最先進的IT 技術是將熟練工人的技能傳承、將故障恢復時間縮短到極限的最好方法。為此，2017 年，JFE 在日本IBM 的支援下，靈活運用“IBM Watson”，開發了利用AI 技術的設備故障修復支援系統J-mAIster（見圖1），2018 年9 月，在日本6 個地區的全部生產線上線。在設備維護業務中應用AI 技術，在日本業界屬于首次。通過該系統，各制鐵所的生產線在發生故障時，設備維護擔當可以很便捷地檢索到以前的處置案例。從實際情況來看，該系統啟用以來，在故障發生時，使用移動終端通過系統進行檢索，可以馬上呈現出過去類似的處理案例，不但節省了信息收集和移動時間，縮短故障的處理時間，而且減少了經驗不足的工人產生錯誤操作的情況，避免設備故障和生產事故的發生。

為更好地發揮該系統的功能，JFE 計劃與信息化部門一起，繼續通過數據收集和AI 學習，將故障分析、對策方案、故障防范等技術進行傳承和更好地使用，未來在產品設計等其他領域同樣可以使用“IBM Watson”系統。

3.以控制技術提高設備和操作故障預兆檢出能力

設備和操作故障使產品質量下降，并導致延遲交貨。早期或事前檢出設備和操作故障預兆，可以抑制故障的發生。為此，JFE 著力對故障預兆檢出傳感器和檢出系統進行了開發。JFE 開發的連續退火爐帶鋼斷帶預報技術采用了正準相關分析的統計方法。采用該方法不僅得出操作變量間的關系，而且得出操作變量在長度方向上的關系，提高了對這些變量偏離值的檢出能力，從而提高了設備和操作故障預兆檢出能力。此外，JFE 還開發出焦炭推出性預報模型。該模型運用統計方法根據焦爐作業數據庫，選定模型變量，得出可實用的焦炭推出性預報公式。

全面應用控制技術進行連貫性管理

JFE 在鋼鐵生產的每個工序都分別建立了控制系統，使控制量達到目標值。由于鋼鐵產品是經過許多工序制造成的，所以對這些工序進行連貫性管理和控制可以進一步提高產品的質量。此外，如果對各個工序的操作數據進行同時監測，就可以早期發現導致產品質量異常的原因，但相應的數據非常龐大，傳統控制方法難于勝任。為此，JFE開發出運用多變量統計性工藝控制技術（MSPC）的薄鋼板質量操作控制系統，對主要成分進行分析并計算出若干個統計量。對這些統計量進行檢測，提高了生產中異?，F象的檢出能力，并進行高效率控制。

JFE 高度重視信息安全對生產安全的影響

JFE 認識到網絡安全措施的重要性，將網絡攻擊定位為最高管理風險之一，并制定了管理策略。JFE 以JFE-SIRT（JFE Security Integration and Response Team）為中心，配置高度專業化人才，并利用與外部專門機構合作的情報和先進技術，采取各種措施，從中長期的角度出發致力于人才培養。

圖1 J-mAIster?的應用范圍

基于日本經濟團體聯合會（以下簡稱“經團聯”）于2018 年3 月公開發表的“經團聯網絡安全管理宣言”，2018 年8 月，JFE 制定了主要內容為“將網絡安全管理作為經營課題、制定有關網絡安全的經營方針和決策、構筑保障網絡安全的公司內外體制、在各種事業活動中努力采取網絡安全對策、為構筑放心安全的網絡系統做貢獻”的集團網絡安全管理宣言，進一步推進強化經營管理層的網絡安全措施，以應對日益嚴重和復雜的網絡威脅。JFE 還和全球企業級數據管理領域知名企業Veritas Technologies、日本終端安全領域知名企業溢信科技（IP-guard）密切合作，保障其海量數據的安全。

對我國冶金企業加強安全管理的啟示

當前，我國冶金行業集中度持續提高，主體生產設備大型化、企業集團化發展趨勢明顯，在結構調整和轉型升級要求下，行業發展和安全生產壓力日益增大。2020 年2月，應急管理部辦公廳公布的《關于開展鋼鐵、鋁加工行業安全生產執法抽查工作情況的通報》中，反映出部分鋼鐵企業存在對重大違法行為辨識不清、“舉一反三”能力差、未能吸取同類事故教訓三大類問題，其中不乏一些綜合實力領先的鋼鐵企業。出現這些問題，歸根結底是企業對安全工作的重視程度不高、技術投入不夠，導致企業本質安全水平難以得到質的提升。

加快先進技術的應用，升級傳統安全“三防”手段

一是提高對安全工作的重視程度，加大技術投入。當前我國冶金企業生產機械化、自動化水平越來越高，但不少企業對安全生產重視程度不夠，即使企業引進了較為先進的技術，也更加集中在提高生產效率、提升產品質量、增強經營管理能力等方面，而不認為最先進的技術應被使用在安全工作上，安全工作的科技含量遠落后于企業的生產經營。未來，企業應增強認識，充分意識到先進技術的應用是安全工作提質升級的必由之路，將安全生產智能化統籌考慮到智能制造、智慧工廠的建設中，把安全工作重要性提升到影響企業生死存亡的高度，加大對安全工作的重視程度和技術投入。

二是敢于善于將先進技術用于安全管理工作。推動先進技術與安全生產的深度融合，利用AI、IoT、大數據等先進技術升級傳統安全生產工藝和技術，改變以往主要依靠人力和經驗開展安全工作的模式，升級傳統“三防”手段，提高故障排除速度和正確率，提升安全生產信息化水平。

加強安全管理全局性，提升安全生產整體水平

一是集團化管理。冶金企業集團化發展除了帶來資源共享、規模效應、綜合能力提升等優勢外，因其組織架構龐大，還不可避免地存在風險因素多而復雜、協調統籌慢而困難等弊端。在加強安全生產工作方面，集團應盡可能做到步調一致，從集團層面提出安全生產的一致性要求和保障措施，先進的安全工作技術或經驗在小范圍試用取得效果后，盡快向集團所有公司和全部工序共享經驗、推廣普及。

二是全流程管理。各個工序的安全管理之間可能存在真空地帶，銜接不暢、不嚴等現象，將影響安全生產工作的總體效果。將控制技術、IT 技術等先進技術從單一工序向全流程擴展是保障企業安全發展的必然趨勢，長期來看，也是降低生產成本，提高生產效率和安全水平的重要舉措。建議冶金企業以點帶線、以線促面，從高危崗位和危險工序著手，與先進技術對接、融合、升級，直至覆蓋低風險崗位和一般工序，完成安全管理的全面鋪開和整體升級。

完善智能化平臺建設，增強信息安全保障能力

一是依靠企業自身力量加快推動標準出臺，完善平臺建設。依據《國家智能制造標準體系建設指南（2018年版）》和《鋼鐵行業智能制造標準體系建設指南》等規范標準，加快冶金行業基礎共性標準、關鍵技術標準和行業應用標準的研究步伐，促進行業標準、國家標準的制定出臺，在研究過程中摸索冶金企業智能化平臺建設的路徑和經驗，并逐步完善。

二是善借外力，開展跨行業合作。通過培訓、演練、安全審計等方式，與專業的信息安全企業開展戰略合作，彌補冶金企業在信息安全方面的不足，在保障信息安全的前提下，實現信息協同共享，促進數據安全和生產安全水平提升。（本文作者單位系中國電子信息產業發展研究院）