钢铁行业数字化发展的思考与建议

钢铁行业作为我国工业“老牌、硬核”代表，是典型的传统流程型工业，电炉/（高炉-转炉）-精炼-连铸-轧制工艺过程都是“黑箱”过程，具有流程复杂、信息源众多、数据碎片化、生产不确定性因素多等特点，数字化是钢铁行业由“黑箱”变“透明”，由可控性差到智能预判、全过程优化的有力手段。数字化的介入迎来了钢铁行业“由重转轻”的新机遇。

钢铁行业数字化现状

近年来，钢铁行业数字化建设成效显著。一是数字化水平明显提升。两化融合水平从2015年的47.7提升到2021年的59.9，增幅达25.6%。2022年1月，工业和信息化部、国家发展改革委、生态环境部联合发布《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》提出“开展钢铁行业智能制造行动计划，推进5G、工业互联网、人工智能、商用密码、数字孪生等技术在钢铁行业的应用”，钢铁行业的数字化信息化步伐进一步加快。据统计，2022年钢铁工业关键工序数控化率达到72.5%，生产设备数字化率达到53.8%。

二是钢铁企业智能制造的示范工厂和优秀场景不断增多。为贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》，工业和信息化部先后组织开展智能制造试点示范、智能制造标准应用试点、智能制造系统解决方案揭榜挂帅等重点项目，其中在工信部智能制造试点示范行动中，钢铁企业的示范工厂和优秀场景不断增多。2021年度全国110家示范工厂和241个优秀场景中，钢铁行业的首钢、石钢、南钢、青岛特钢、承德建龙等7家示范工厂和鞍钢、唐钢、湘钢、德龙等12个智能制造优秀场景入选。2022年度全国99家示范工厂和389个优秀场景中，钢铁行业的宝钢湛江、宝武鄂钢、永锋临港、中天钢铁等12家示范工厂和河钢承德分公司、鞍钢、永钢、陕钢汉中、宁钢等29个智能制造优秀场景入选。2023年度全国212家示范工厂和911个优秀场景中，钢铁行业鞍钢、攀钢西昌钢钒、江苏永钢、河北天柱、华菱湘钢等12家示范工厂和泸州鑫阳、华茂特钢、抚顺新钢铁等35个智能制造优秀场景入选。2023年11月29日，工业和信息化部办公厅发布《2023年5G工厂名录》，涵盖300个遴选出的5G工厂，其中黑色金属冶炼和压延加工业有20家，占比6.67%。

三是数智化的发展不断带动钢铁企业降本增效。南钢智慧运营中心，“基于5G全连接的JIT（Just In Time）+C2M（Customer-to-Maker）智能工厂”，使供应链有效优化，南钢订货周期由45—60天缩短至15天，人均生产效率提升5—10倍；本钢上线钢铁产业一体化经营与制造管理系统，实现热轧热装率提高12%、在制品库存降幅达21%、吨钢修理费平均降低17%、设备综合效率提升4%；永锋临港应用中冶赛迪自主研发的CISDigital工业互联网平台架构，打通全厂、全流程数据系统，实现永锋临港基地全口径人均产材2000吨，成本比永锋本部低160元以上。

存在问题

数字化成绩喜人的同时，还应意识到我国钢铁行业数智转型的“深广全”程度仍有欠缺，仍需统筹规划和深度研究。截至2023年12月，代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平的灯塔工厂共有153家，我国仅有2家钢铁企业入选，分别是宝钢上海基地（2020年）和中信泰富特钢江阴基地（2023年），与家电类、新能源类3C电子类等工厂相比，钢铁企业数字化转型仍需要统筹规划和持续深度推进。

目前钢铁行业数字化的主要问题和挑战如下，一是行业整体数字化水平参差不齐。中小型民营钢铁企业只停留在生产信息链接于MES系统，同时数据采集和信息跟踪仍存在生产车间延迟反馈以及数据无法自动传输或传输障碍等一系列数字化基础问题，数字化的优势并未有效提高生产效率，影响行业全局数字化水平。二是缺乏钢铁行业数字化验收评价标准。行业发展，标准先行。企业的数字化交付标准、数字化能力评判标准、钢铁工业互联网应用架构标准仍未形成成熟的体系，还需集中交叉学科人才研究编制，形成成熟的数字化评价标准和认证体系。三是生产现场经验技术的传承未能与数字信息有效承载。实际生产过程中，一线专业人员技能主要依赖经验积累，缺乏统一的数据模型或经验技能积累沉淀的数字承载平台，无法让老师傅、老专家的经验技术实现新时代的数字传承和深度学习。搭建技术经验数据库或形成钢铁领域专用的知识大模型（如构建钢铁GPT），对于行业培训新人、行业技术的积累传承再学习、行业技术革新都有十分重要的意义。四是生产数据仍存在孤岛问题。钢铁冶炼有100多道复杂的工艺流程，且全流程工艺内部均为“黑箱”，其数据繁多且接口不统一、数据分散且自动获取有难度、关键设备数字化率难以保证，控制系统匹配不顺畅等问题急需联合攻关打破数字孤岛，提高数据信息控制水平。五是钢铁+通信跨行业高效联合有待提高。钢铁行业数智化的实现离不开通信行业的配合，目前钢铁行业工控系统网络仍存在工业网络的延时较高、数据中心的算力较低、生产端的边界安全隔离不稳定、可视化的运维管理体系和云边端协同机制不健全等问题，都需要钢铁企业联合IT信息技术攻关，以实现钢铁数字化生产侧（业务）、平台侧、应用侧的完美接洽。六是钢铁数字化复合型人才储备不足。钢铁行业数字化人才涉及跨学科实践且学科专业差异较大，复合型人才需要既懂冶金流程化工艺，又懂数字化发展技术的能力，人才储备存在一定难度，需加大力度宣传和培养钢铁数字化复合型人才，借助人才力量推动钢铁行业数字化、智能化发展步伐。七是数字化硬软件装备系统国产化速度仍需加快。在数字化方面，我们不仅追求在传感器侧（硬件）实现国产化，也要努力实现在工业采集系统等软件侧实现全面国产化。企业生产的数据若经过非国产软件，就丧失了数据牢牢握在自己手中的权利；同时很多工业软件模块是基于国外的基础软件进行的二次开发，面对日益复杂的国际局势，若国外软件被禁用，将会对我国重点产品安全造成严重影响。

未来建议

随着工业4.0和中国智造2025的持续推进，钢铁企业的发展顺应发展浪潮，才能有条不紊地迈向世界高端制造行列，实现钢铁行业真正将技术、人才、全数据要素赋能企业数智化发展。

一是加强钢铁企业数字化转型案例试点推广工作。分析国外钢铁企业先进数字化转型案例，了解头部数字化企业厂商解决方案，结合数字化设备厂商形成联合方案并在部分钢厂实施试点工作，形成“案例申报-调研评估-示范验收-推广宣传”的数字化专项案例模式。鼓励企业加强智能装备的引进和应用，推行生产自动化和数字化转型。推动建立以钢铁行业智能制造的开创性技术为核心，提升企业智能化和自动化水平，形成多部门联合行动，多学科交叉互助，为钢铁企业数字化建设提供技术支持，开展智能制造示范推广关键数字技术创新应用。

二是加强关键数字技术创新应用，推动数字化人才培养。运用数字化技术，从钢铁生产的源头实现绿色化，鼓励头部企业实施钢铁数字化建设基础研究的“攀登”计划，加强新兴环保技术研发和应用的推广，优化生产过程和资源利用，通过精细化控制和能源管理系统，实现能源的高效利用、减少废弃物的产生、减少碳排放和资源消耗，助力钢铁行业朝着低碳环保和可持续发展的方向转型。同时，加强钢铁企业与科研院校冶金、材料、通信等相关专业的研发合作，建立人才培养基地，制定人才梯队培养计划，统筹一体推进人才培养，培养一批冶金数智领域复合型人才。

三是推进智能化铁-钢-铸-轧技术的集成和应用。推进钢铁生产集控平台建设，建立铁水预处理-转炉-精炼-连铸-轧制多工序大数据中心，将现场技术经验以数据的形式承载在数据中台上，推行钢铁领域的垂直大模型，并据此对现有控制模型进行改善或开发新工艺控制模型。针对不同工序的冶炼功能建立或开发基于机理和关键控制技术的模型系统，实现全生产周期深度学习的钢铁生产新模式。