钢铁智能转型系列专题报道：智能制造引领制造业高端化发展

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钢铁智能化改造专题报道

智能制造正在成为全球制造业转型和技术创新的制高点，钢铁企业作为典型的流程型制造企业，如何对复杂业务流程进行智能化管控成为行业普遍关注的焦点。《中国钢铁新闻》专门策划组织了钢铁智能化转型系列专题报告，结合先进IT技术的发展与应用，展示国内外钢铁企业在智能制造转型发展方面的探索与实践，以推动钢铁企业加快智能化转型步伐。

概述

人工智能、物联网、大数据、云计算、机器人等新一代信息技术与先进制造技术加速融合，引发以智能制造为核心的新一轮产业变革。智能制造正成为全球制造业变革和技术创新的热点。用智能制造引领制造业高端发展将成为我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的关键驱动力，智能制造作为制造业的重要组成部分，也将是钢铁行业创新驱动发展、实现转型升级目标的突破口。

制造企业在走向智能化转型的过程中，大致经历了以下几个阶段：1）仿真化。这主要涉及测量设备和基础仪器的完善，以及模拟信号的采集；2）自动化。这主要涉及生产线的自动化。3）数字化。主要包括测量仪器的数字化、生产绩效的数字化、人机交互的发展；4）信息化。主要特征是信息流与业务流的融合协同、上下游生产工序之间的打通、生产线之间的信息互联互通；5）智能化。主要特征是信息-物理系统（CPS）的构建，人工智能的应用，对整个制造过程进行协同优化，最终实现整个系统的自感知、自决策、自执行、自适应。

国内钢铁企业的探索与实践

改革开放以来，中国钢铁企业引进了先进的轧制控制系统、数学模型及控制软件、传动控制系统，建成了多条热轧、冷轧、中厚板、宽厚板生产线，使轧制过程更加高效。多层次、完整的控制系统包括L0传动控制、L1基础自动化控制、L2过程控制、L3生产控制等。以轧钢自动化为先导，带动了行业全流程生产自动化水平的不断发展。

先进钢铁企业已将信息技术广泛应用到产品研发、计划调度、生产制造、质量控制、设备运行维护、能源管理、采购营销、物流配送、客户营销、成本核算、财务管理、人力资源、安全环保、企业运营等各个环节，重点建设MES、ERP系统、产销系统、能源管理系统（EMS），基本实现了产供销一体化、管控协同、运行协同。

钢铁企业基于IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）架构建设了企业私有云，逐步实现客户关系管理、供应链管理、物流管理。在热轧、冷轧、中厚板、加工线等工序率先实行按客户订单组织生产的模式，即在部分工序实现了个性化定制。

目前，大中型钢铁企业已基本实现“工业3.0”，向“工业4.0”发展具备一定基础，宝钢、武钢、首钢、河钢唐山、太钢、沙钢、南钢等企业智能制造实践取得良好成效，6个项目被列入工信部智能制造试点示范。

2.1 中国宝武集团

1）宝钢股份有限公司1580热轧智能工厂试点项目。

1580智能车间改造基于工业互联网数据集成、混合模型与数据分析、多目标交互优化、智能机器人等支撑技术，通过板坯无人仓、全流程质量监控、智能检测、机器人应用等，在热轧生产线开展智能车间的探索与实践，在过程控制、物能协同、劳动效率提升等多个领域实现了智能管控、预测预警、前瞻性响应、业务协同、多目标优化等智能化应用，提高生产线的制造稳定性和柔性，降低制造成本。

2）宝武韶关钢铁智能中心。

韶钢智能中心生产管控包含铁区原料、烧结、焦化、高炉、铁水输送、环保六大工序24个系统和能源介质煤气、蒸汽、发电、高炉八大系统38个单元。韶钢智能中心集成铁区及能源介质各单元控制与决策，实现跨工序、跨区域、远距离、5公里以上距离的大规模集中管控，融合自动化、物联网、大数据、人工智能等技术，为铁区及能源区生产运行实现集中应用、智能感知、智能分析、智能预测和智能决策，为安全、协同、高效、智能生产提供坚实保障，并支撑流程再造，从而推动管理创新和组织变革。

3）宝钢股份有限公司高炉控制中心。

宝钢股份高炉控制中心由宝钢股份自主集成建设，包含集中控制、智能维护巡检、远程诊断支持和多基地协同中心，不仅实现了四大高炉控制室的物理集成，更注重有机整合，通过一体化作业平台统一规范和标准，加强沟通、协作、互补，有效提高生产效率和作业水平；通过设立铁前控制室，实现高炉生产相关物流、设备信息的实时监控和采集，实现及时预警和快速响应；通过建立远程支持系统，打通各基地网络，实现专家远程集中指导，实现基地间在线诊断和技术交流共享，提高支持效率和指导时效性。

4）宝钢集团湛江钢铁1550mm冷轧智能生产线。

宝钢湛江钢铁以打造智能化、网络化、集成化、柔性化的新一代冷轧生产线为目标，以传感技术、网络技术、人工智能技术、大数据技术、工业软件技术、现代管理技术等理论交叉融合为基础，通过1550mm冷轧智能生产线和智能车间建设的探索实践，实现了覆盖制造全过程的智能传感检测、智能管控、知识自动化、业务协同多目标优化等功能智能化应用，实现了生产各环节的信息集成和信息资源的开发利用，提高了自动化作业水平，提高了制造过程的效率和质量，降低了制造成本。

2.2 首钢集团

首钢集团“硅钢冷轧智能工厂”以拥有酸洗、退火、精整等多条生产线的冷轧工厂为示范载体，应用物联网、互联网、大数据、人工智能等技术，以需求为导向，通过工艺、装备、信息系统的智能化提升，在全流程关键部位应用机器人、无人起重机、智能检测、智能磨辊等设备和制造单元，打通设备间端到端连接，应用新一代过程控制模型，提升控制水平，增强整个生产过程的稳定性和效率。在应用层面进一步细分智能工厂，构建以产品智能设计、工厂柔性制造与营销服务为核心，以智能化、装备、绿色、安全为支撑的智能工厂应用体系。

2.3 太钢

太钢“不锈钢冷轧智能车间项目”以全面提升太钢不锈钢冷轧车间决策水平、管理水平和工作效率，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，节约能耗，保障安全，绿色生产，提高客户满意度为目标。我们将智能决策、智能管理、智能控制和智能装备有机结合起来，打造智能化不锈钢冷轧车间，利用工业互联网、大数据、自动化集成、人工智能等新一代信息通信技术，构建人、机、资源互联的网络化智能工厂，通过相互沟通协作，按照智能化程序，对生产过程进行智能化组织，使整个制造过程更加智能化、高效化，从而不断提高生产效率和产品质量，打造智能化产品。

2.4 南京钢铁

南港以个性化定制为重点，利用物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术与生产制造深度融合，将数字化转型作为企业转型战略核心，运用智能制造思维深入进行企业商业模式、业务流程、生产制造、客户服务等各方面的重构，打造智慧工厂，为用户提供个性化定制服务，推动南港向智能制造、个性化定制、网络化协同、服务化转型，带动上下游供应链核心竞争力提升，实现价值链增值和高质量发展。南港智能工厂项目加速南港智能化转型，依托智能装备、智能工厂、智能互联、智能决策为框架的智能制造体系，实现销售、财务、物流、服务等业务流程一体化运作，整合、提取运营、生产、能源、设备、物流等业务数据，为构建企业大数据管理与分析系统提供全方位数据支撑。

国外钢铁企业的探索与实践

以JFE钢铁公司、大贺特殊钢厂等为代表的先进钢铁企业，正在大力发展绿色制造、智能制造等新型钢铁制造模式。

3.1 JFE钢铁公司

IoT、AI、CPS等技术的基础是数据科学，JFE钢铁长期以来一直专注于数据科学在钢铁行业的应用，推动技术发展，JFE钢铁利用大数据和先进算法的开发，提高控制精度，提出优化解决方案，将利用AI技术的不断进步，打造能够实施自主学习、自我约束，优化运营的“智能钢铁企业”，从而进一步推动高质量、高效率、省力化的工作。

3.2 美国大河特殊钢厂

大河特钢厂是北美最先进的钢铁公司，主要为美国汽车工业生产管线钢、硅钢和先进高强度钢，采用德国SMS最先进的特钢生产技术，并融合美国本土科技公司Noodle.ai开发的AI算法应用技术，实现了智能工厂。大河特钢厂通过广泛分布的传感器收集数据，并发送到BEAST平台，帮助工厂进行维护计划、生产线调度、物流作业和环境保护。在技术、生产和销售等领域取得了突破性进展，使该厂600名员工能够满负荷生产每年300万吨钢。

问题与建议

虽然我国钢铁行业在智能制造方面取得了一定的成绩，但是与国外钢铁企业的智能制造水平相比，仍然存在一些差距：一是钢铁行业智能制造水平参差不齐，企业之间差距较大，宝钢股份非常先进，而中钢股份智能制造水平较高，但还有大量钢铁企业智能制造基础有待进一步提升。二是行业基础薄弱，智能制造整体处于起步阶段，智能制造标准、软件、信息安全机制还存在缺乏行业标准、专业人力资源配套，以及产品兼容集成等问题。三是创新能力不足，我国钢铁行业在信息系统与物理系统开发和管理集成方面的创新能力还比较弱，系统的综合集成业务体系延伸到产业链前端，缺乏成熟的行业解决方案。

智能制造是一项庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，贯穿原材料采购、设计、订单、生产调度、销售、财务和服务的全过程，各个企业乃至同一企业不同工序的智能制造都有各自的特点，因此，钢铁企业既不能急功近利，也不能盲目照搬其他类型的制造方法，而应该根据自身特点理性认识、分步实施、有序推进，最终实现工业流程的整体智能化升级。