一、 春寒料峭
一九八五年三月中旬，倒春寒的冷空氣席卷江淮地區。紅星鋼廠信息中心內，陳鋼站在DJS-130計算機前，眉頭緊鎖。屏幕上顯示着過去一周的生產數據報表，一組刺眼的數字讓他心情沉重：
“全連鑄比下降至78.3%，環比降低4.2個百分點；”
“LF爐精煉率81.7%，環比下降3.1個百分點；”
“鑄坯熱送率65.4%，環比下降5.6個百分點；”
更令人擔憂的是工序匹配數據：轉爐出鋼後等待LF爐平均時間28分鍾，鋼水溫降達35℃；LF爐精煉後等待連鑄平均時間22分鍾，溫降25℃。僅溫降導致的能耗損失，每月就超過十萬元。
“各個工序各自爲戰，就像五個手指握不成拳頭。”陳鋼在當天的生產調度會上直言不諱，“轉爐追求快節奏，LF爐追求精煉效果，連鑄追求拉速穩定，但工序間的銜接一塌糊塗。”
調度長老劉苦笑着解釋：“陳工，不是我們不想配合。轉爐出鋼時間受鐵水條件影響，波動很大；LF爐精煉時間要看鋼種要求，可長可短；連鑄機又不能隨便開停。這個‘三角關系’太難協調了。”
問題的根源很明顯：經過四年技改，紅星廠各個工序的裝備水平都得到了提升，但都是“孤島式”的自動化。轉爐有了一套自動煉鋼系統，LF爐有自己的精煉模型，連鑄機實現了液面自動控制，但工序之間仍然依靠電話、對講機和調度員的兩條腿來聯系。
“我們需要把全廠的生產流程打通，實現一體化管控。”陳鋼在技術專題會上提出構想，“就像交通指揮系統，不僅要管好每個路口，更要保證整條道路的暢通。”
李副廠長一針見血：“想法很好，但怎麼實現？各個工序的設備不同、控制系統不同、甚至數據格式都不同，怎麼‘聯’起來？”
“所以需要建立廠級生產管控系統。”陳鋼展示了他醞釀已久的方案，“以DJS-130爲中心，通過數據通訊網絡連接各個工序的控制系統，實現生產計劃、作業調度、質量控制的一體化。”
會議室陷入沉默。這個設想太超前了，在1985年的中國鋼鐵企業，還沒有先例。
二、 網絡孤島
項目啓動後，陳鋼帶隊對全廠控制系統進行了全面普查，結果令人震驚。
轉爐車間使用了一套自研的工控機系統，基於Z80芯片開發，數據存儲用磁帶機；LF爐控制室是傳統的儀表盤+繼電器邏輯控制，只有關鍵參數接了數顯表；連鑄機控制系統最復雜，核心是日本進口的PLC，但只用了基本功能，大量數據沒有采集；軋鋼車間更落後，還停留在模擬儀表階段。
“就像四種不同的方言，互相聽不懂。”王建軍形象地比喻，“數據格式不統一，通訊協議不統一，連數據采樣頻率都不一樣——轉爐系統每秒采樣一次，連鑄系統每五秒一次，LF爐系統每分鍾記錄一次。”
更大的問題是距離。最遠的軋鋼車間距信息中心一千二百米，最近的電爐車間也有三百米。現有的電話線路無法傳輸數據，重新布線工程浩大。
“可以用電傳電報的線路改造。”通訊科長老周提出建議，“廠裏有一套閒置的電傳系統，線路是現成的，雖然速率低（每秒50波特），但傳生產數據夠用了。”
陳鋼眼前一亮：“這個思路好！先把主幹網絡搭起來，以後再升級。”
硬件組在王建軍帶領下，開始改造通訊線路。最大的挑戰是抗幹擾——鋼廠強電設備多，電磁幹擾嚴重。他們在信號線上加裝磁環濾波器，每兩百米設一個中繼放大器，采用差分信號傳輸方式。經過一個月的施工，一條連接全廠主要車間的基礎網絡終於打通。
軟件層面的整合更加復雜。李衛國發現，各個系統的數據格式千差萬別：轉爐系統用ASCII碼，連鑄系統用EBCDIC碼，LF爐系統用BCD碼。溫度數據的表示方式也不同，有的用實際值，有的用工程量，有的用相對百分比。
“必須制定統一的數據規範。”陳鋼組織制定了《紅星廠生產數據通訊規約》，規定了127個關鍵參數的數據格式、傳輸頻率、校驗方式。爲照顧現有系統，他們還開發了協議轉換器，相當於給每個系統配了“翻譯”。
到四月底，物理層面的聯通基本實現。但當第一次系統聯調時，新的問題出現了。
三、 數據壁壘
五月六日，第一次全系統聯調。當DJS-130試圖從各子系統采集數據時，頻頻出現異常。
“轉爐系統報警，數據溢出！”
“連鑄機PLC死機，自動切回手動！”
“LF爐溫度數據跳變，從1650℃突然變成0℃！”
緊急停機後，分析發現問題出在數據時序上。各個子系統都有自己的時鍾，時間不同步導致數據錯位。轉爐系統顯示“出鋼完成”的時間，比連鑄系統收到“鋼水到達”的時間晚了三分鍾，調度系統因此誤判鋼水狀態。
“必須統一時鍾源。”陳鋼決定采用廣播對時方案，以DJS-130爲時間服務器，每十分鍾向各子系統廣播一次標準時間。爲減少網絡延遲，他們在各車間增加了時鍾校準模塊。
更深層的問題是數據質量。LF爐的精煉終點溫度數據，有近30%的異常值。調查發現，是測溫偶偶絲老化，操作工手動修正時輸入錯誤。連鑄拉速數據波動巨大，原因是編碼器安裝鬆動，產生脈沖丟失。
“垃圾進，垃圾出。”鄭教授嚴肅指出，“如果基礎數據不可靠，再先進的系統也是空中樓閣。”
陳鋼發起了一場“數據質量整治月”活動。王建軍帶隊校驗了全廠128個溫度傳感器、56個壓力變送器、34個流量計，更換了23個不合格儀表。陳梅制定了《關鍵數據校驗規範》，要求重要參數必須人工復核，差異超過5%立即報警。
五月二十五日，第二次聯調。這次數據流平穩多了，但系統響應速度慢得讓人無法接受——從轉爐出鋼到生成調度指令，需要兩分半鍾，而鋼水溫降每分鍾達1.5℃。
“網絡傳輸延遲占40%，數據處理占60%。”李衛國分析，“DJS-130的運算速度成了瓶頸。”
優化開始了。軟件組重寫了核心算法，采用增量更新代替全量刷新，計算量減少70%。網絡組調整傳輸策略，關鍵數據優先傳輸，非關鍵數據緩存打包。到六月初，系統響應時間縮短到45秒，基本滿足生產要求。
四、 調度革命
系統聯通後，生產調度模式開始發生革命性變化。
以前，調度員老劉的工作方式是：面前擺着四部電話，手邊是厚厚的記錄本，不斷接電話、做記錄、發指令。“像救火隊長”，他自嘲，“哪裏着火往哪跑。”
現在，調度中心煥然一新。牆上掛着巨大的電子顯示屏，實時顯示全廠生產狀態：三座轉爐、兩台LF爐、三台連鑄機的運行參數一目了然。調度台配備了專用的終端，系統每五分鍾生成一次調度建議。
但變革遇到阻力。六月十日中班，系統根據LF爐精煉進度，建議將3號轉爐出鋼時間推遲8分鍾。當班爐長拒絕執行：“我的鐵水條件正好，推遲出鋼會影響爐況！”
老劉陷入兩難。按傳統，他應該尊重現場操作人員的判斷；按新規，他應該執行系統優化方案。最終他選擇了折中：推遲4分鍾。
結果證明系統是正確的。LF爐因上爐鋼種轉換，精煉時間比預期長了6分鍾。如果按原計劃出鋼，鋼水要在鋼包中等候10分鍾，溫降超過15℃。4分鍾的妥協，避免了更壞的結局。
“這件事說明，人機協同需要磨合。”陳鋼在分析會上說，“系統有全局視角，但缺乏現場感知；操作工了解具體情況，但可能忽視整體優化。我們要建立新的決策機制。”
他們設計了“系統建議、人工確認、專家仲裁”的三級決策模式。普通調整由系統自動執行，重大調整需調度員確認，爭議情況由值班廠長裁定。同時建立反饋機制，操作工可以否決系統建議，但必須說明理由，這些理由又成爲系統學習的素材。
更大的變革是計劃排產。以前的生產計劃是“天計劃”，每天早晨下達，幾乎每小時都在調整。現在系統可以生成“班計劃”，甚至“日計劃”，提前預排8-16小時的生產順序。
“計劃要有彈性。”陳鋼提出“滾動計劃”概念，“每兩小時根據實際進度調整後續計劃，像擀面杖一樣向前推進。”
到六月底，新調度系統顯示出明顯效果：工序等待時間平均縮短40%，鋼水過熱度的標準偏差從±25℃縮小到±15℃，連鑄機非計劃斷澆次數下降60%。僅減少溫降一項，每月節約能耗費用就達八萬元。
五、 質量溯源
系統集成帶來的另一個重大突破是質量溯源能力。
以前出現質量異議，追查原因如同大海撈針。六月下旬，一批供汽車廠的齒輪鋼出現成分波動，客戶投訴。質量科查了三天的記錄本，才勉強追溯到是LF爐合金稱量誤差所致。
新系統改變了這一切。七月五日，又一批齒輪鋼出現異常，硬度波動超標。質量科長在系統裏輸入批號，五分鍾後就鎖定了問題環節：LF爐精煉後期，喂絲機故障導致鈣處理不均。系統還自動檢索出類似歷史案例，推薦了處理方案。
“現在我們不是等出了問題再查，而是可以在生產過程中就預防問題。”陳梅興奮地展示新開發的“質量預警看板”。
看板用綠、黃、紅三色標示各工序的質量狀態。綠色代表正常，黃色代表預警，紅色代表異常。預警規則基於大數據分析生成，比如“LF爐精煉時間小於25分鍾，且終點氧活度高於0.0020%”會自動觸發黃燈，提示可能脫氧不良。
更智能的是工序質量耦合分析。系統發現，當轉爐出鋼溫度高於1660℃時，後續LF爐的脫硫效率會下降15%。原因是高溫導致爐襯侵蝕，影響渣況。這個發現促使工藝規程修改，出鋼溫度上限調整爲1650℃。
“系統正在從‘事後記錄’向‘事中控制’和‘事前預測’進化。”李副廠長在觀摩後評價。
但陳鋼看得更遠：“這還不夠。真正的智能化，是系統能夠自我學習、自我優化。”
他組織開發了“工藝參數自學習模塊”。系統每天分析數萬組生產數據，自動優化工藝參數。比如二冷水量模型，經過一個月的學習迭代，鑄坯表面溫度控制精度提高了30%。
六、 意外考驗
七月十八日，系統遭遇了一次極限考驗。
下午兩點，雷暴襲擊廠區，一道閃電擊中中央變電所，全廠瞬間停電。當時正處在生產高峰期：1號轉爐剛出完鋼，鋼水在運往LF爐途中；2號連鑄機正在澆注，結晶器內是通紅的鋼水。
停電導致所有控制系統癱瘓，現場亂成一團。老劉的第一反應是抓起電話，但電話也不通。他沖向窗口，看到天車停在半空，鋼水包懸在軌道上。
“啓動應急預案！”陳鋼的聲音通過對講機傳來——他提前準備了備用電源，信息中心的系統仍在運行，但只能顯示停電前的數據快照。
“1號鋼包位置在轉運區中部，包內鋼水溫度預估1595℃！”
“2號連鑄機拉速1.2米/分，結晶器液位65%！”
“應急電源只能維持15分鍾！”
老劉憑借三十年經驗，做出了系列決策：先用手動方式將天車鋼包運到LF爐，利用鋼包蓄熱保溫；連鑄機立即降至最低拉速0.4米/分，爭取處理時間；優先恢復連鑄機電源，防止凝鋼。
25分鍾後，電源恢復。盤點損失：1號爐鋼水溫度降至1570℃，勉強可救；2號連鑄機因處理及時，沒有斷澆。全廠停電25分鍾，只影響三爐鋼，沒有發生重大事故。
“這次事件證明，系統不是萬能的，但沒有系統是萬萬不能的。”事後總結會上，陳鋼既肯定系統的價值，也指出不足，“我們的系統在正常情況下表現出色，但對極端情況的準備不足。”
他們增加了UPS不同斷電源，關鍵節點實現雙路供電。開發了“應急模式”，在系統失效時能提供關鍵參數的最後有效值。還建立了與調度員經驗結合的決策支持機制，確保在任何情況下都有應對方案。
七、 人的轉變
系統運行三個月後，最深刻的變化發生在人身上。
老劉的調度台前，電話鈴聲少了，但對系統提示的關注多了。他發明了“三看一聽”工作法：一看全局看板，掌握全廠狀態；二看預警信息，發現異常苗頭；三看優化建議，做出調度決策；聽現場反饋，驗證系統判斷。
年輕調度員小張成長更快。在系統幫助下，他只用半年時間就達到了老師傅的水平。更重要的是，系統讓他養成了數據思維的習慣。“以前憑感覺，現在看數據。”他說，“數據不說謊。”
變化最大的是操作工與系統的關系。LF爐主操小王起初抵觸系統提示，認爲“機器懂什麼煉鋼”。但幾次按照系統建議調整參數取得良效後，他的態度轉變了。現在他會在交班記錄上寫：“系統建議降低攪拌強度，效果良好，建議納入規程。”
陳鋼適時推出了“人機協同獎勵制度”，對積極應用系統、提出改進建議的員工給予獎勵。兩個月內，收到合理化建議127條，其中38條被采納。老工人馬師傅的建議最實在：“系統報警音太刺耳，換個柔和的，免得嚇一跳。”這個小改進，讓系統的接受度大大提高。
八、 新的起點
八月總結會上，系統集成的效益顯現：
- 全連鑄比恢復到85.6%，創歷史新高
- 工序匹配率提高至92.3%
- 質量異議率下降40%
- 能耗降低7.8%
- 月增效益約二十五萬元
但陳鋼的目光已投向更遠的未來。他在技術規劃中寫道：
“當前系統實現了數據集成和作業協同，下一步要向智能決策邁進。計劃用一年時間，開發智能排產系統，實現全流程優化；用兩年時間，建立質量預測模型，實現缺陷預防；用三年時間，探索人工智能技術，實現自學習、自優化。”
“我們的目標，不是建成一個先進的自動化工廠，而是探索一條適合中國國情的鋼鐵工業智能化之路。這條路沒有先例可循，要靠我們自己摸索。”
窗外，秋意漸濃。但在陳鋼心中，一個智能制造的春天正在到來。他相信，通過系統集成，紅星廠將不再是孤立的工序集合，而是一個有機的整體，一個能夠自我調節、自我優化、自我進化的智能系統。
而這，只是開始。
（第十七章完）
