鋼之家網(wǎng)站縱橫鋼市俱樂部第七十五次礦煤焦鋼沙龍
寶鋼數(shù)智模型為公司數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入強(qiáng)勁新質(zhì)動(dòng)力
【摘要】切實(shí)將“用AI重新定義物流”有效融入并帶動(dòng)實(shí)戰(zhàn)，寶鋼股份運(yùn)輸部堅(jiān)持以問題為導(dǎo)向，精準(zhǔn)聚焦運(yùn)輸組織、決策優(yōu)化、安全管控等業(yè)務(wù)中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)與瓶頸問題，積極探索AI賦能生產(chǎn)組織的新模式、新路徑，重點(diǎn)推進(jìn)“模型算法賦能物流運(yùn)輸”，組建起一支以新進(jìn)大學(xué)生為核心的“AI模型開發(fā)戰(zhàn)隊(duì)”。
為深化踐行寶武“2526”工程，切實(shí)將“用AI重新定義物流”有效融入并帶動(dòng)實(shí)戰(zhàn)，寶鋼股份運(yùn)輸部堅(jiān)持以問題為導(dǎo)向，精準(zhǔn)聚焦運(yùn)輸組織、決策優(yōu)化、安全管控等業(yè)務(wù)中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)與瓶頸問題，積極探索AI賦能生產(chǎn)組織的新模式、新路徑，重點(diǎn)推進(jìn)“模型算法賦能物流運(yùn)輸”，組建起一支以新進(jìn)大學(xué)生為核心的“AI模型開發(fā)戰(zhàn)隊(duì)”。截至目前，已成功開發(fā)并應(yīng)用多類模型，在降本增效、效率提升與智慧安全等方面取得顯著成效，為公司數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入強(qiáng)勁新質(zhì)動(dòng)力。
原料外輪滯期費(fèi)優(yōu)化模型
該模型可根據(jù)每月月初的外輪排港計(jì)劃自動(dòng)計(jì)算每條外輪的滯期費(fèi)，提示滯期費(fèi)產(chǎn)生的原因；自動(dòng)計(jì)算、比對(duì)因紐塊直進(jìn)而減少貨損產(chǎn)生的效益，為決策如何安排外輪直進(jìn)提供依據(jù)；根據(jù)滯期費(fèi)、貨損金額，自動(dòng)優(yōu)化外輪直進(jìn)安排。模型上線運(yùn)行以來(lái)，通過(guò)合理排船和及時(shí)調(diào)整，置換直進(jìn)船并安排雙系統(tǒng)作業(yè)，滯期費(fèi)降低顯著。
厚板發(fā)貨效率提升模型
該模型能夠通過(guò)輸入當(dāng)前厚板堆場(chǎng)和碼頭庫(kù)各庫(kù)區(qū)內(nèi)厚板垛位的堆垛信息、厚板船舶必裝及非必裝合約號(hào)等數(shù)據(jù)計(jì)算厚板發(fā)貨的倒垛率，并實(shí)現(xiàn)部分區(qū)域流向厚板的裝船計(jì)劃自動(dòng)編制，計(jì)算出滿足用戶發(fā)貨要求的最優(yōu)的出庫(kù)計(jì)劃，降低了裝船的倒垛率，有效提升了厚板裝船的效率。
運(yùn)輸部制度文件查詢智能體
在寶鋼智能體平臺(tái)上，基于訊飛的星火大模型，自主開發(fā)了運(yùn)輸部制度文件查詢智能體。通過(guò)對(duì)運(yùn)輸部的各類管理文件、技術(shù)規(guī)程和崗位規(guī)程等200多篇專業(yè)文檔進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)與精調(diào)訓(xùn)練，使其深度掌握運(yùn)輸部的相關(guān)管理制度和知識(shí)體系要求。目前已在寶鋼星火智能體平臺(tái)上線，可通過(guò)該智能體快速檢索運(yùn)輸部的各類規(guī)章制度和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，智能體不僅能精準(zhǔn)定位條款，更能用通俗易懂的方式解讀復(fù)雜的技術(shù)規(guī)范，大幅提升信息獲取效率。
原料皮帶安全感知AI模型
運(yùn)輸部和數(shù)據(jù)AI部聯(lián)合成立皮帶機(jī)智能監(jiān)護(hù)預(yù)警開發(fā)團(tuán)隊(duì)，針對(duì)輸入皮帶系統(tǒng)運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，通過(guò)攝像頭、熱成像儀等采集設(shè)備，采集圖像及溫度等數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)上傳到華為平臺(tái)，通過(guò)盤古大模型中的視頻AI大模型，采用圖像分類、異常檢測(cè)、語(yǔ)義分割、物體檢測(cè)等方式進(jìn)行模型訓(xùn)練，開發(fā)皮帶異物檢測(cè)、混料檢測(cè)、皮帶撕裂、皮帶切邊、皮帶積料、皮帶跑偏等功能，及時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警各類皮帶異常，提醒生產(chǎn)操作人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行確認(rèn)和檢查。目前，皮帶異物檢測(cè)、混料檢測(cè)模型已開發(fā)完成投入上線運(yùn)行，其他模型功能，還在持續(xù)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)模型指標(biāo)進(jìn)行迭代優(yōu)化。
成品碼頭工班作業(yè)模型
該模型能夠?qū)⒖侩x泊標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)備參數(shù)、人員配置規(guī)則以及動(dòng)態(tài)收集每工班所涉及到所有船舶的船型、資源等關(guān)鍵信息進(jìn)行整理篩選，主要具有貨物特性與設(shè)備適配程度、靠離泊方案標(biāo)準(zhǔn)化、工班人員崗位配置合理性等三個(gè)模塊的異常提示。模型投用后，運(yùn)行效果良好，替代了人工研判的工作內(nèi)容，極大地提高了工作的準(zhǔn)確性與效率，對(duì)成品碼頭靠離泊安全保障、作業(yè)安全管控、設(shè)備本質(zhì)化保護(hù)等多方面都有積極意義，為成品碼頭工場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)與持續(xù)發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。
成品水運(yùn)集中驗(yàn)貨點(diǎn)在線識(shí)別系統(tǒng)
該系統(tǒng)通過(guò)視頻AI模型自動(dòng)識(shí)別貨物數(shù)量，并開發(fā)了自動(dòng)開具門票功能，通過(guò)雙重確認(rèn)機(jī)制（自動(dòng)識(shí)別+人工核對(duì)），消除理貨人員門票開具錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。自系統(tǒng)上線以來(lái)，識(shí)別鋼卷種類和件數(shù)的精度高達(dá)99.6%。同時(shí)，理貨效率也大幅提升：原流程需現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)并開票耗時(shí)8分鐘，而新流程通過(guò)理貨視頻確認(rèn)和自動(dòng)核對(duì)，操作時(shí)間縮短至2分鐘，效率提升75%。
鐵路庫(kù)自動(dòng)化行車鋼支架吊運(yùn)防滑落檢測(cè)模型
該模型主要采用了視頻AI識(shí)別技術(shù)，收集現(xiàn)場(chǎng)視頻并將圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，采用AI算法模型訓(xùn)練傾斜圖像檢測(cè)。此外，還安裝有傾角精準(zhǔn)檢測(cè)系統(tǒng)與系統(tǒng)邏輯整合進(jìn)行并行校驗(yàn)，解決了原有技術(shù)動(dòng)態(tài)響應(yīng)缺陷、檢測(cè)精度不足等難題，構(gòu)建多傳感器融合的精準(zhǔn)傾斜檢測(cè)。該模型已成功應(yīng)用于鐵路庫(kù)倉(cāng)庫(kù)D跨鐵路庫(kù)行車，消除因防滑鉗爪失效導(dǎo)致的鋼座架傾斜墜落的風(fēng)險(xiǎn)，為自動(dòng)化行車系統(tǒng)安全運(yùn)行提供保障。
氫氧切割人員違章識(shí)別模型
該模型主要采用了視頻AI識(shí)別技術(shù)，對(duì)人員靠近切割槍附近的不安全行為進(jìn)行判斷，并通過(guò)切割臺(tái)的聲光報(bào)警進(jìn)行提示。目前，該模型已部署1號(hào)機(jī)自動(dòng)切割區(qū)域與5號(hào)機(jī)手動(dòng)切割區(qū)域，自上線后違章識(shí)別抓取綜合識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)96%以上，有效提高了氫氧切割區(qū)域作業(yè)的安全管控能力。
從“用AI”到“讓AI成為自己的一部分”，在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的征程上，運(yùn)輸部向新而行、用心實(shí)干，系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)據(jù)治理的“四梁八柱”，以數(shù)智模型驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，將智能應(yīng)用如“串珠成鏈”般深度融入業(yè)務(wù)流程主線，以“用AI重新定義物流”構(gòu)建者為新角色，全力托舉起鋼鐵物流行業(yè)的智能生長(zhǎng)曲線，讓所走的每一步、所付出的每一份努力，都算數(shù)！
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