5G作为“新基建”七大领域之首，将为钢铁企业数字化转型、智能制造提供坚实的基础，注入强大的发展动力。这既要5G与钢铁行业密切结合，重塑标准、场景和目标，钢铁行业也要勇于创新，让5G 技术融入自身、赋能自身，发挥5G技术优势，推动和支撑大数据、边缘计算、人工智能、工业互联网等新一代信息技术在钢铁企业落地生根，赋能钢铁行业数字化、智能化转型发展。这是钢铁工业转型升级的重要手段。
1 5G及其技术特点
2020年12月22日，工信部发布《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，推进工业互联网网络互联互通工程，要在10个重点行业打造30个5G全连接工厂。2021年7月13日，工业和信息化部联合9部门印发《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》，明确了未来三年5G发展目标，从标准体系构建、产业基础强化、行业应用深化、应用生态融通等方面提出了8大专项行动。
5G是一种新型移动通信网络，可用于生产、生活诸多方面，使无线通信发生质的飞跃，推动更多垂直行业的高质量发展。如图1，5G的技术特性包括三方面，增强移动宽带（eMBB）面向互联网流量爆炸式增长，超高可靠低时延通信（uRLLC）面向对时延和可靠性具有极高要求的垂直行业应用需求，海量物联（mMTC）面向以传感和数据采集为目标的应用需求。
图1 5G高速率、低时延、广连接三大场景
5G的创新性切片方案，将一个物理网络切分为多个专用、虚拟、隔离的逻辑网络，实现一网多用、多网融合效果，满足企业差异化的服务诉求。与独立网络相比，通过切片实现的统一基础设施能够适应差异化业务需求，是进入垂直行业的关键。5G核心网架构原生支持多接入边缘计算（MEC）功能，MEC将多种接入形式的部分功能、内容、应用等一同部署到靠近接入侧的网络边缘，将核心网用户面与应用下沉至离用户更近的位置。此种架构性降低时延至毫秒级。工业集成平台基于行业应用沉淀的跨行业、跨领域的机理模型、信息模型、工业算法，并通过标准化封装，对外提供服务。5G低时延大数据传输、切片网络架构和多接入边缘计算，是工业云平台建设和落地应用的关键。
2 钢铁行业智能化需求
我国钢铁行业的信息化、自动化水平已经跻身国际前列，拥有良好的数据基础。同时，作为典型的流程工业，钢铁行业全流程各工序均为“黑箱”，各工序内部高度相关，使得钢铁生产过程和产品质量具有极强的不确定性，全流程一体化的智能控制亟待加强。我们站在时代发展的高度，需要重新思考与绘制下一代钢铁行业转型发展、柔性制造和智能制造的宏图，制定企业生产、技术、管理、物流、销售等整体智能化规划。
作为典型的流程工业，钢铁智能化进程中要将每一工序作为一个垂直行业处理，从底层的边缘到上层的生产计划、资源管理等均需海量物联，处理海量数据。各制造单元之间在流程方向上的海量数据传输处理、非结构化数据传输处理、虚拟现实与增强现实的传输处理等，都将依赖于增强移动带宽。而超高可靠低时延通信，则为各CPS中物理实体与虚拟世界实时交互与相互映射、即生产中的快速实时控制提供了强力支撑。
流程工业需要进行实时交互，快速反馈，更迫切需要使用边缘，强化边缘、平台层功能下沉到边缘是互联网发展的重要趋势。钢铁行业的工业互联网平台继承了钢铁工业自动化系统长期形成的实时控制与生产管理的双层架构形式，采用如图2所示的由“本地决策层”和“云端智能层”构成的工业互联网架构。边缘侧被扩展为“智慧边缘云”，起着“本地决策层”的作用。它以钢铁生产线、中试装备和实验室装备形成钢铁材料创新实验工具，将原有基础自动化和过程自动化等实时控制系统与来自云端平台层的高保真度数字孪生相融合，布置在边缘云上，实现实时分析、智能决策、循环赋能的快速实时互动功能。在基础设施云端的平台层（PaaS）完成高保真度数字孪生的构建与优化、平台资源部署与管理，在应用层（SaaS）实现传统管理业务运行和设备、资源、物流等巨量数据、实时性不强的管理应用创新。
在垂直方向，各生产工序复杂、耗时、数据量极大的数据驱动模型优化，可以通过5G网络将相关大数据信息反馈给数字感知云端模型学习系统，利用云端算力资源快速处理，进行模型自学习、自适应，强化系统自治功能，实现模型参数的高精度自学习，提高数学模型优化的效率与精度；边缘侧针对高精度设定计算，将设定计算所需实时数据无滞后地反馈给在线动态设定控制系统，进行高精度、短周期的高精度实时控制。
图2 钢铁工业互联网平台架构
在流程方向上，利用5G网络、现有工业网络等强化网络互联互通，将各工序和各系统形成矩阵式网格联通，实现各系统、各工序以及各类人员随时随地的数据交互，以支撑无处不在的优化决策和智能服务。各单元内部和单元之间的数据传送，物流、能源、设备等资源的一体化配置和管理，均需要融入5G切片技术的高实时性或大规模数据传输。
3 5G在钢铁行业的典型应用
按照不同类型和容许延时需求，5G在钢铁行业的典型应用可分为实时控制类、质量检查类、生产管理类和过程显示类等，钢铁工业对不同网络延时的要求如图3所示。
图3钢铁工业对不同网络延时的要求
钢铁工业信息物理系统（CPS）的运行和管理。5G的三大特点将为钢铁工业CPS提供强大的神经系统，支撑垂直行业整体系统的循环赋能。针对钢铁行业边缘控制对于实时性和快速性的要求，将MEC按需在边缘部署，使业务终结到边缘，实现业务的本地闭环低时延。通过软件定义控制产品质量和装备运行，反向作用到运行甚至设计环节实现迭代优化，对于短时延要求极高的轧制过程尤为重要。利用5G和现有工业网络，可以实现跨网络、跨行业、异构多技术的融合与协同。通过异构集成，在信息空间进行钢铁生产过程全要素重建、全流程虚实映射，实现信息技术与钢铁工业生产过程的深度融合，以及多个工序级CPS之间的网络平台互联，使得系统能够不断自我演进与学习提升，实现系统自治。以热连轧、冷连轧生产过程为例，其本地决策层的液压伺服系统、厚度/张力系统的控制周期为1-2毫秒，5G毫秒级的超低时延为其信息物理系统的实现提供了可能。同时，多个系统之间大规模数据交互，以及信息空间的全要素重建，则只有依靠5G的增强移动带宽才能实现。
垂直行业的循环赋能与流程方向的资源管理。对于钢铁生产全流程智能制造整体架构而言，生产过程的每一工序都可作为一个垂直行业处理，底层边缘的控制过程与云端的大数据中心及数据分析处理系统之间存在大规模的数据交互，依赖于5G的大带宽以形成垂直行业的循环赋能。同时，云端智能层的订单处理、生产计划编排、工艺制度制定等资源配置与管理过程虽对时延没有极高的要求，但海量生产过程数据的传输处理，以及文本、声音、图像和视频等非结构化数据的传输处理，也依赖于5G的大带宽来提供支撑。
促进非结构化数据的处理、传输与控制。图像、声音、视频、文本等非结构化数据可以提供大量的重要信息，但是由于传统的网络系统处理、传输能力的限制，尤其是上行传输能力的瓶颈，其应用受到了限制。5G为增强型的移动宽带网络，上行增强技术可让上行速率达到700Mbps，可以处理大量的非结构化数据，因而推动了非结构化数据的检测、处理、传输与控制技术的发展，为复杂工况的分析、决策与控制提供了强大的发展动力。以5G+AI钢材表面缺陷检测为例，灵活部署大带宽、低时延的5G无线网络，充分满足视觉识别的实时性要求。在云端借助卷积神经网络技术，按照精度和速度要求自动搜索最优网络模型，在边缘侧支持客户自主更新模型，满足长期应用演进需求。机器视觉检测后，不仅可实现实时检测，抽检率也可从45%提升到90%以上。检测精度可达到微米级，人眼无法检测的缺陷也可使用机器完成，从而可以实现缺陷的精准分类。
恶劣和重复性工况下关键设备运维监控与远程装配。钢铁生产中存在大量环境恶劣、高温危险、重复性的现场操作岗位，急需实现远程和自动化的操作与运维。管理人员通过手机/巡检仪采集音视频等，通过5G传送后台大数据实时分析，预知设备的运行状态，对设备运行状态进行实时监测。在远程装配场景中，现场工程师将现场环境视频和第一视角画面通过5G 网络实时推送，技术专家依托AR 的实时标注、音视频通信、桌面共享等技术，远程指导进行生产线装配工作。
总体来说，5G相关应用场景技术成熟度差异较大，机器视觉、视频监控和远程巡检等应用成熟度较高，而数字孪生、预测式维护和远程控制等多处于起步阶段。
4 结语
通过信息行业、钢铁行业的交叉合作、产学研用的深度融合，我国已提出钢铁行业未来信息化、智能化的架构，给出了诸多应用场景与5G智慧钢铁解决方案，以及一大批钢铁行业实际应用案例，展示了5G技术推动工业发展的强大能力和行业协同交叉促进钢铁工业智能化发展的美好前景。在工业4.0和智能制造的大潮汹涌奔流之际，让我们共同拥抱钢铁数字化转型的浪潮，为建设新一代国际领先的智能化、数字化中国钢铁工业而努力！