【中鋼AI現場1：1千5百度高熱密閉生產環境如何監控？】高爐AI應用大剖析

中鋼靠間接量測高爐生產數據，一步步打開黑盒子，運用AI即時監控爐況，提早預測異常生產狀況即時應變

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉

高爐之於鋼廠，是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後，會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦，加入其他次要原料後，就會來到鋼鐵融煉的第一站，高爐。

高爐的作用，就是透過一連串高溫熔融反應，將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易，實際上，高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋，每一座高爐，都集合了非常多系統於一身，包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節，每個系統互相搭配，才能維持高爐穩定運作。

這個系統中，真正煉製鐵之處，就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理，是從上方加入煉鐵原料，以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式，盡量將原料均勻散布其中，再透過周邊的熱風爐，將空氣加熱，從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐，來加熱、還原，將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。

熔煉過程中，中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤，來取代部分焦炭作為還原劑，可降低煉焦爐的負荷，並有利於爐熱調節；而爐內產生的高爐氣，也能在淨化後用來發電，並作為熱風爐及廠內的燃料，來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣，則會分開取出，各自進行下一步的加工或販售。

許雍達指出，這套高爐生產的做法，早從十多年前就持續運作至今，但在過去，高爐內部高溫、密閉且不易觀測，難以得知爐況是否符合預期，「比如原料一層一層加入之後，到底分佈均不均勻？又要如何在爐溫下降之前，提早預測來因應？」

這些問題，隨著IoT與AI技術日漸成熟，中鋼開始蒐集更多生產數據，逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。

落地27項高爐智慧應用，更即時掌握高爐生產動態

中鋼約從3年前開始，致力於研發高爐AI，不只開發高爐爐況監控的相關應用，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等，截至今年初，已經完成27項高爐智慧應用的開發，依據應用的特性與適用場域，分散部署在4座高爐中。

由於高爐本身就像是一個黑盒子，為了掌握高爐的生產狀況，中鋼在高爐上裝設了多種感測器，就是要靠各種生產數據，一步步將盒子打開。

比如說，從高爐上方布料時，雖然是均勻旋轉布料，但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變，為了監控布料狀況並適時調整，中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀，來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上，中鋼也裝測了溫度感測器，透過爐壁溫度變化頻率，來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。

不只如此，為了預測爐熱變化，中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，開發AI預測未來爐熱；也運用爐溫爐壓分布的異常數值，找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警，就是要讓產線人員盡早發現問題，才能提前調整生產參數來因應。

而且，針對所有開發的生產數據監控與AI應用，中鋼開發了綜合爐況評分機制，能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況，為高爐當下的運行表現評分，讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況，「中鋼自己設定的目標，是要隨時大於89分以上，」許雍達說。

克服AI落地挑戰，中鋼導入一站式生產數據監控平臺

中鋼過去開發AI應用時，是由技術人員設法取得生產數據，開發出AI模型，再由IT單位開發成應用程式，個別部署到現場中控室的單機電腦中。

許雍達指出，這個做法面臨了三大挑戰。首先，當時從生產環境蒐集到的資料，位於封閉式的生產系統中，為避免透過外部線路存取資料時，可能帶來的資安風險，「研究人員不能輕易的取得生產數據資料，分析費時費力。」

再加上，每一支開發完成的應用程式，都必須部署到中控室的單機電腦中，透過視窗介面來呈現，在應用程式分散在多臺電腦的情況下，增加了電腦、網路的維護工作。不只如此，隨著蒐集到的資料量更大，AI分析也需要更大量的硬體運算需求，原有的主機資源逐漸不敷使用。

這三大挑戰，讓中鋼在2019年底，率先在二號高爐場域，規劃建置AIoT智慧分析平臺，更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發，利用二號高爐在去年大修的期間，同步導入該場域。

這套AIoT平臺最主要的目的，是要將分散部署在不同電腦的AI應用，整合到同一個Ｗeb平臺中，讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站，登入帳密，就能一站式管理高爐所有的生產資訊。

建置過程中，中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板，也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺，供技術人員更方便的分析取用資料，更建置了專屬AI應用的硬體資源，取代分散部署到電腦主機的方法。

許雍達指出，AIoT平臺上線後，中控人員不只能即時查看重要的生產資訊，當高爐發生任何異常狀況，平臺也會自動觸發告警，並顯示操作指引，讓員工可以依照指示排除異常，將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。

比如說，當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊，就能利用過去一段時間的溫度變化，去推測結塊情形的演變，系統也會提供操作指引，來建議員工應使用哪一種應對模式，才不會導致結塊問題更嚴重。

處置完成後，員工也可以直接在介面中回報，將此次事故處理過程提交出去，作為歷史維運紀錄，而且，過去類似事故的處理方法與結果，也會同步附件於操作指引的介面中，提供緊急處理時參閱。

除了上線網頁版的AIoT監控平臺，中鋼也接續打造了行動裝置版本，只要安裝到手機上，具登入權限的中控人員，就能隨時隨地掌握生產即時動態，了解異常狀態資訊。

今年初，二號高爐完成大修，這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃，要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示，更長久的計畫，則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組，並且整合到AIoT平臺來監控運用，「這樣一來，我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據，如果有異況，高爐也能同步調整、配合。」

高爐AI應用大剖析

「高爐出了問題，就得降風停產，如果能見微知著，在發生狀況前預先防範，就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭，一句話點出高爐AI的重要性。

用AI煉鐵，導入27項高爐場域智慧應用，被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中，中鋼不只開發高爐爐況分析監控，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。

其中，高爐本身的爐況監測，更是AI開發的重點任務，因為高爐就像是一個黑盒子，為了掌控高爐的生產狀況，中鋼得在高爐上裝設多種感測器，以AI監控生產數據，才能提前發現問題，並及早因應。

因此，在眾多應用中，中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用，揭密1,500度高熱密閉的生產環境，如何靠AI監控。

1 爐內布料情形監控

技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀，偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況，並將資料視覺化

效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期

將原料從爐頂添加到高爐時，過去無法得知實際布料狀況，但現在，中鋼在爐頂布建掃描感測儀器，就能即時偵測原料在高爐內的分佈，同時透過爐內的熱像儀，掃描粉塵、高溫氣體的分佈，就能比對得知目前氣流是否穩定，布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據，以視覺化的方式來呈現。

2 管道流預警AI

技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值，來預測管道流異常

效用 提早預測管道流異常發生可能性，調整生產參數來因應

一般來說，高爐運作的理想情況，是從下面鼓風，爐氣均勻往上傳遞，將原料還原熔融。但是，若爐氣無法穩定通過爐料，而是累積在某個區塊，就可能因為壓力蓄積過大往上竄出，造成爐頂洩壓閥排放，或造成設備損傷。「氣集中在一個地方，壓力大到一個程度就會往上衝，就好像人打嗝，不能等到衝上來，要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。

為了提早發現管道流的情形，中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點，分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現，若結合兩者數值，發現壓力差超過異常值，或是局部溫度過高，AI判斷為管道流異常可能發生，「系統會發出預警，引導操作人員先降低風壓、風量，」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示，越早預測出管道流異常，就能越早調整生產參數，來避免管道流發生。

3 爐壁厚度監測AI

技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性，訓練AI靠爐壁溫度變化，判斷爐壁厚薄

效用 預測爐壁冷卻元件受損情形，安排檢修時程

高爐爐壁冷卻元件（冷卻壁）若被蝕破，就可能造成嚴重的生產危機。然而，單從高爐外觀，無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度，中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況，定期檢修，來降低意外風險。

要監測爐壁厚薄，中鋼在爐壁裝設測溫感測器，找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋，一般來說，爐壁變薄後，測得的爐壁溫度會升高，雖然鐵水在壁面結塊或脫落，也會造成可能造成溫度改變，但相較於正常爐壁狀況，溫度變化頻率會較為劇烈。

因此，中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化，結合實際探鑽的厚度訓練AI模型，再套用到高爐其他測溫點位上，來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。

4 爐壁結塊預測AI

技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形

效用 監測到爐壁溫度變化異常，提早因應避免結塊情形惡化

高爐溫度一旦降低，就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上，若爐壁的結塊大量滑落，導致爐氣異常溢出，就可能發生操作上的危險，「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大，掉落時打到鼓風嘴，導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。

為了維持爐況穩定與操作安全，中鋼開發了爐壁結塊預測AI，當發現溫度變化波動越來越小，就能推測爐壁內部結塊，並提前調整高爐的生產條件，避免結塊情形更嚴重。

許雍達表示，這套AI應用目前部署在三、四號高爐，因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同，更容易發生產生爐壁結塊問題，較有應用AI的急迫性。

5 爐熱溫度預測AI

技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預測未來爐熱

效用 預測未來2～4小時內的爐熱變化，提前調整生產參數來因應

對於正在生產鐵水的高爐來說，必須維持一定的爐熱，高爐才能穩地熔煉鐵水，若溫度異常大幅下降，就可能造成爐冷危機，需花費許多時間調整加熱，一旦惡化至鐵水凝固無法排出，復原工作會很困難。

「發生一次就是上億的損失，所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。

中鋼在建立爐熱溫度預測AI時，就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預知未來2～4小時的爐熱趨勢，藉此訓練出爐熱預測的AI，若預測到未來爐熱可能下降，就能即時調整生產參數，微調風溫、噴煤量，來維持爐熱的穩定。

6 鼓風嘴噴煤預警AI

技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常

效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像，減少人力監控負擔

中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤，來減少原料焦炭的使用，同時，也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過，粉煤噴吹的狀況，過去需要人工監控，透過攝影機將風口影像傳輸到中控室，來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形，而且，需監控的影像還不只一個，光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。

為了減少人力的負擔，中鋼正在運用歷史監測影像，訓練影像辨識AI，來自動監診噴煤槍設備，找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。

7 高爐原料粒徑分析AI

技術關鍵 透過原料粒徑影像資料，訓練AI進行粒徑分析

效用 即時辨識原料粒徑大小與分布，調整入料情形來降低燃料率

將原料送入高爐時，若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均，有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算，高爐燃燒料率每減少1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小，即時計算進入到高爐原料粒徑分布，以及是否混雜到其他原料等情況，再根據分析結果來調整原料分布，有助於穩定爐況、降低燃料率。

附圖：光是二號高爐，中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用，投資的金額雖大，但帶來的效益更可觀，預估每年可以降低成本3,270萬元，減少排放溫室氣體2,217噸。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142938

5G將加速市場大爆發　韋僑科技搶攻RFID商機

廖家宜 2021-01-26

物聯網(IoT)時代，感測器成為不可或缺的前端數據採集源頭之一，讓各式各樣的裝置具有感知能力，推動人類正式進入智慧生活時代。而看好在5G技術加值下，感測應用商機將再度迎來大爆發，作為感測技術之一的無線射頻辨識(RFID)，也可望因此帶來無限商機。

5G、智慧型手機加速RFID普及

RFID(Radio Frequency Identification)，即所謂射頻識別技術，又稱電子標籤，由讀取器(Reader)和RFID標籤(Tag)組成。作為物聯網感知層的最核心技術，RFID已為物聯網時代帶來革命性改變。RFID具非接觸、遠距離、掃描速度快等特性，可同時對多標籤或高速運動下的物體進行辨識，除了現代人日常慣用的悠遊卡或eTag，近年像是零售、交通管理及物流倉儲等則是近年RFID最主要應用，而在COVID-19(新冠肺炎)驅使下，也刺激RFID在醫療領域的蓬勃發展，例如，透過RFID來追蹤疫苗流向。

而受惠智慧型手機的普及與5G高速發展，更加催化未來RFID商機的大爆發。由恩智浦半導體(NXP，前身為飛利浦半導體)、諾基亞(Nokia)和Sony共同研發的NFC，是以RFID為基礎的一種近場通訊技術，雖然NFC 2004年就出道，但作為行動裝置作業系統(OS)兩大陣營之一的iOS此前僅用以支持自家Apple Pay用，一直到2019年才正式開放權限供第三方使用，未來將開放不同類型NFC標籤可透過原生指令加以讀寫的功能，此舉將讓NFC應用更為廣泛且有彈性。

RFID大廠韋僑科技總經理江鴻佑觀察，未來智慧型手機將成為RFID應用相當重要的讀取器，當人手一機，「可以做的事就更多了！」。例如消費者在購買奢侈品時可以用手機為介面追蹤溯源，韋僑也正跟鹿谷農會進一步合作，要運用RFID技術驗證市場上販售的冠軍烏龍茶真偽。

江鴻佑相當看好NFC將帶來更彈性的三大應用，除了早已成熟普及的電子支付外，第二種則是以手機作為感應介面，進行不限任何裝置的配對，像日本就開發出能夠透過手機與多功能事務機直接配對連線，更方便的資料點對點傳輸，而第三種則是降低使用門檻的防偽溯源應用。

5G正式進入商用化，也成為加速RFID爆發的一股推動力。江鴻佑指出，5G的頻寬更大、速度更快，這對物聯網時代扮演關鍵角色的感測器來說無疑是開啟了更寬廣的大門，讓資料傳輸速度大幅提升，也因此能讓更多各式各樣的感測裝置在高速、低延遲且大連結的傳輸環境發揮更大作用，藉此拓展更多創新應用，如此一來，感測器的價值將會大大提升，而作為感測裝置之一的RFID，也因此受惠。

RFID市場百家爭鳴　一貫化生產能力佔先機

RFID研調機構IDTechEx預估，RFID市場規模將從2018年的116億美元，成長至2022年的130億美元。IDTechEx指出，RFID在許多領域加速發展，特別是零售業、服飾業更在過去3年受到許多關注。而RFID市場蓬勃，也帶動相關RFID製造商前景看好。

成立於1999年的韋僑科技，是台灣RFID研發製造專業大廠，是少數具有RFID從開發設計、製造及銷售等一條龍生產能力的供應商。9成產品外銷歐美及日本，包括知名醫藥大廠羅氏(Roche)、默克(Merck)、科技大廠Sony、零售業者安佳、樂高等都是其客戶。早期RFID被大量應用在交通電子票證，韋僑就曾在2004年拿到台北悠遊卡訂單，發行的600萬張悠遊卡就出自韋僑之手。

面對百家爭鳴的電子標籤市場，韋僑掌握包括天線設計、IC封裝、天線蝕刻及電子貼標貼合等自製能力，透過精密設計與製程的競爭優勢，聚焦量身定作的客製化產品。像是因應零售業者在服飾應用上對於軟性標籤的需求，韋僑投入鋁材質的電子貼標(Label)產品開發，除了在使用上更加符合需求，還因此成功將成本降為銅材質的10分之1，另外像是容易受金屬環境干擾的工業應用，韋僑也透過天線與材料的特殊處理，設計出能抗干擾的特殊性的RFID標籤。

RFID的產品應用領域可分為卡片、感應扣、Tag和電子貼標，特別是Tag和貼標這兩大應用能夠更加凸顯製造商少量多樣的設計製造能力，包括在天線設計、材料與製程上，都相當依賴製造商對於RFID技術應用之深度與廣度的掌握，才能夠配合客戶需求，提供品質及價格兼具的解決方案，這也是為何目前韋僑以RFID Label與RFID Tag為主力產品的原因之一。

其中智慧醫療就是韋僑在RFID Label深耕市場之一。像是RFID運用在醫療耗材產品，包括注射針筒及手術止血帶，醫師開刀後，可藉由讀取RFID適時盤點開刀房止血帶數量，避免發生人為疏忽。江鴻佑指出，雖然醫療領域開發週期長，但具有訂單穩定的優勢，且因產品皆經過美國FDA認證，客戶不易更 換供應商，是一高門檻，但高單價、高毛利的利基型市場。

客製化經驗　助台灣製造業加速邁向工業4.0

RFID在工業領域的應用則具有相當大的挑戰，但這也成為接下來韋僑在台布局目標之一。江鴻佑指出，大部分工業場景的干擾多，包括高溫、高濕，或佈滿金屬與酸鹼環境，RFID要能在工廠順利運行，光是在技術上就是一項挑戰，一旦前端感測層佈建受阻，將不利接下來各種智慧製造應用的推動。

江鴻佑也觀察到，由於RFID在工業應用上需要視每一種特殊情況因應，無論對SI業者或RFID製造商來說，需要能夠針對業者需求，設計並整合出符合場域的完整產品方案，「RFID技術很成熟，但是要找到合適的RFID方案就不是那麼容易了。」而江鴻佑認為，這是推動智慧製造最複雜且最難的部分，但往往也是目前台灣市場上最欠缺的。

因此這也成為韋僑接下來在台灣市場布局的主要目標之一。韋僑希望藉由過去為歐美日市場客戶客製化經驗，透過深耕不同垂直產業的系統整合商合作，成為台灣製造業者在物聯網解決方案的最佳夥伴。像是目前韋僑已初步跟中冠資訊合作，發展紡織業或無塵衣的RFID應用。

而像是近年在智慧機械常見的智慧刀具管理應用，也利用導入RFID作為刀具的產品履歷，即時掌握刀具的流向與維修狀態等。江鴻佑透露，過去國外大廠曾導入韋僑的RFID技術發展出智慧刀具應用，但包裝完賣給台灣製造業者卻有10倍價差。江鴻佑認為相當可惜，他認為，台灣製造業者具有發展智慧製造相當好的利基，只是缺少機會，沒找到對的Partner，而韋僑接下來布局台灣市場，就是希望能夠提供在地化且適合台灣製造業的最佳解決方案。

附圖：韋僑科技總經理江鴻佑。廖家宜攝

資料來源：https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&cat1=20&cat2=10&id=0000603270_9rt328cv6mn5ht1xtb5ur

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