本報(bào)記者 樊三彩
近日，中國(guó)鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估報(bào)告（2024年）》（下稱(chēng)《報(bào)告》）。此次參評(píng)鋼鐵企業(yè)有41家，其粗鋼產(chǎn)量合計(jì)為3.9億噸，約占全國(guó)粗鋼產(chǎn)量的38%。
“鋼鐵企業(yè)都在大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)相關(guān)工作，大多數(shù)鋼鐵企業(yè)已組建相應(yīng)的組織與團(tuán)隊(duì)，全面推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，對(duì)規(guī)劃編制及組織落實(shí)愈發(fā)重視，在生產(chǎn)制造、運(yùn)營(yíng)管控、客戶(hù)服務(wù)3大領(lǐng)域積極探索轉(zhuǎn)型實(shí)踐，推動(dòng)管理創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新。”《報(bào)告》同時(shí)指出，“在跨領(lǐng)域協(xié)同、系統(tǒng)性創(chuàng)新方面，鋼鐵企業(yè)還有較大提升空間，特別是在研發(fā)、制造、服務(wù)的全生命周期管控以及產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等方面，需繼續(xù)推進(jìn)人工智能深度賦能和協(xié)同創(chuàng)新。”
500萬(wàn)噸規(guī)模以上參評(píng)企業(yè)
基本實(shí)現(xiàn)管控銜接、產(chǎn)銷(xiāo)一體和業(yè)財(cái)無(wú)縫對(duì)接
“近年來(lái)，企業(yè)越來(lái)越重視統(tǒng)籌推進(jìn)，且隨著產(chǎn)線(xiàn)集中、智能化以及5G+物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的逐漸普及，相關(guān)設(shè)備設(shè)施的建設(shè)規(guī)模逐年增長(zhǎng)。但同時(shí)也要看到，受前期基礎(chǔ)設(shè)施等方面大量資金已完成投入和2023年鋼鐵企業(yè)綜合盈利能力下降等因素影響，數(shù)智化建設(shè)資金投入同比有所降低。”《報(bào)告》提出。
在基礎(chǔ)建設(shè)方面，95.1%的企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的發(fā)展戰(zhàn)略納入企業(yè)總體發(fā)展進(jìn)程，并持續(xù)投入資金實(shí)施數(shù)智化改造升級(jí)項(xiàng)目，2023年度投入28.6元/噸鋼，同比降低25.7%，信息安全資金投入依然整體偏低。在信息資源方面，數(shù)據(jù)治理工作穩(wěn)步推進(jìn)，75.6%的企業(yè)建立了專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)治理組織和專(zhuān)職隊(duì)伍，同比提高12.3個(gè)百分點(diǎn)。在組織設(shè)置方面，分別有78%和73%的企業(yè)設(shè)立了數(shù)字化管理組織和信息安全管理組織。在IT基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)建設(shè)方面，云平臺(tái)普及進(jìn)一步加快，43.9%的企業(yè)采用云計(jì)算架構(gòu)。
在單項(xiàng)應(yīng)用方面，大多數(shù)企業(yè)已建立MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)），機(jī)器人（含無(wú)人化裝備）應(yīng)用密度達(dá)65臺(tái)（套）/萬(wàn)人，同比提升20%。其中，機(jī)器人在檢化驗(yàn)場(chǎng)景應(yīng)用最多，主要集中在理化檢驗(yàn)工序，呈現(xiàn)出向產(chǎn)線(xiàn)取樣工位延伸、打造智能理化實(shí)驗(yàn)室延伸的趨勢(shì)。機(jī)器人在燒結(jié)、連鑄、軋制、精整等工序應(yīng)用也逐步增多，但總體上呈現(xiàn)單點(diǎn)應(yīng)用態(tài)勢(shì)，產(chǎn)線(xiàn)級(jí)整體智能協(xié)作及與主產(chǎn)線(xiàn)的深度智能融合尚未成熟。
在綜合集成方面，500萬(wàn)噸規(guī)模以上企業(yè)基本實(shí)現(xiàn)了管控銜接、產(chǎn)銷(xiāo)一體和業(yè)財(cái)無(wú)縫對(duì)接，但在自動(dòng)排產(chǎn)等局部業(yè)務(wù)領(lǐng)域的系統(tǒng)銜接和數(shù)據(jù)共享方面仍有待進(jìn)一步提高。82.9%的企業(yè)建設(shè)了智能集控中心，同比提升1.3個(gè)百分點(diǎn)，主要集中在鐵前和軋鋼。同時(shí)，63.4%的企業(yè)運(yùn)用三維可視化仿真系統(tǒng)建設(shè)數(shù)字化工廠(chǎng)，智能管控向縱深發(fā)展。
在產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新方面，越來(lái)越多的企業(yè)加大力度構(gòu)建與上下游客商高效緊密銜接的生態(tài)圈，并利用信息技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)信息共享。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)和應(yīng)用比例達(dá)95.1%，平臺(tái)主要用于生產(chǎn)過(guò)程管控。82.9%的企業(yè)已開(kāi)始探索大數(shù)據(jù)模型應(yīng)用，主要應(yīng)用在工藝過(guò)程優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量性能預(yù)測(cè)方面。企業(yè)綜合協(xié)同智能管控能力大幅提高。研發(fā)、制造、服務(wù)3大流程的全周期融合仍在爬坡階段。
第一梯隊(duì)企業(yè)工業(yè)機(jī)器人
應(yīng)用密度達(dá)230臺(tái)（套）/萬(wàn)人
《報(bào)告》顯示，鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型總體發(fā)展水平持續(xù)提升，涌現(xiàn)出眾多優(yōu)秀的典型案例與創(chuàng)新應(yīng)用，但行業(yè)發(fā)展不均衡，企業(yè)間差距較為明顯。根據(jù)鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能規(guī)模、裝備技術(shù)、生產(chǎn)模式、數(shù)智化應(yīng)用水平等方面情況，41家參評(píng)企業(yè)可劃分為3個(gè)梯隊(duì)，現(xiàn)從以下幾方面分析重點(diǎn)能力建設(shè)情況。
研發(fā)創(chuàng)新方面。鋼鐵企業(yè)普遍應(yīng)用的研發(fā)工具，主要集中在模擬仿真、動(dòng)力學(xué)分析、熱力學(xué)計(jì)算以及知識(shí)庫(kù)等關(guān)鍵領(lǐng)域。“研發(fā)工具類(lèi)型數(shù)量差異顯著，第一梯隊(duì)平均擁有12種工具，遠(yuǎn)超第二梯隊(duì)（平均2種）和第三梯隊(duì)（平均1種），顯示出梯隊(duì)研發(fā)能力的分化。研發(fā)項(xiàng)目生命周期管理的線(xiàn)上化程度第一梯隊(duì)全面領(lǐng)先，第二梯隊(duì)在年度計(jì)劃管理和過(guò)程管理方面表現(xiàn)突出，但第三梯隊(duì)各方面線(xiàn)上化程度均較低。”《報(bào)告》顯示。
數(shù)據(jù)應(yīng)用方面。“大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在鋼鐵行業(yè)已有初步運(yùn)用，但在切實(shí)發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值、提高生產(chǎn)制造的智能化水平上，依舊有著較大的距離。”《報(bào)告》提出，因數(shù)據(jù)復(fù)雜度高、模型適應(yīng)能力差等原因，企業(yè)大多使用了數(shù)據(jù)輔助工業(yè)機(jī)理模型和運(yùn)營(yíng)分析決策模型等應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)模型應(yīng)用較少，數(shù)據(jù)的深層價(jià)值尚未充分發(fā)揮。
數(shù)據(jù)顯示，第一梯隊(duì)企業(yè)主要采用的模型應(yīng)用包括：市場(chǎng)預(yù)測(cè)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)、客戶(hù)畫(huà)像、基于數(shù)據(jù)模型的工藝過(guò)程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量性能預(yù)測(cè)。第二梯隊(duì)和第三梯隊(duì)的企業(yè)，有較大提升空間，比如在金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控等應(yīng)用領(lǐng)域。
技術(shù)應(yīng)用方面。在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用方面，第一梯隊(duì)企業(yè)為230臺(tái)（套）/萬(wàn)人，第二梯隊(duì)企業(yè)為67臺(tái)（套）/萬(wàn)人，第三梯隊(duì)企業(yè)為15臺(tái)（套）/萬(wàn)人。在智能檢測(cè)及感知設(shè)備方面，應(yīng)用鋼板表面缺陷自動(dòng)識(shí)別的企業(yè)數(shù)量最多，其次為應(yīng)用鋼水成分檢測(cè)，而應(yīng)用金相自動(dòng)識(shí)別與分級(jí)、液位檢測(cè)的企業(yè)相對(duì)較少。
“在人工智能應(yīng)用方面，以機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為例，第一梯隊(duì)與第二梯隊(duì)的企業(yè)都采用了與質(zhì)量控制、工業(yè)OCR（光學(xué)字符識(shí)別）、車(chē)輛識(shí)別等AI相關(guān)的應(yīng)用。伴隨技術(shù)廣泛普及、大數(shù)據(jù)算法不斷訓(xùn)練和優(yōu)化，未來(lái)在廢鋼分揀、金相自動(dòng)識(shí)別等領(lǐng)域，AI將持續(xù)帶來(lái)應(yīng)用價(jià)值。”《報(bào)告》特別預(yù)測(cè)道。
業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面。《報(bào)告》分析指出，產(chǎn)線(xiàn)集控已然成為鋼鐵行業(yè)智能制造的新潮流。數(shù)據(jù)顯示，82.9%的企業(yè)構(gòu)建了集監(jiān)控與調(diào)度一體化的智能集控中心，同比增長(zhǎng)了1.3個(gè)百分點(diǎn)。整體上，處于第一梯隊(duì)、第二梯隊(duì)企業(yè)競(jìng)相建設(shè)集控中心，兩個(gè)梯隊(duì)差距不大；由于受限于基礎(chǔ)設(shè)施，第三梯隊(duì)企業(yè)增長(zhǎng)較為緩慢。“在集控中心的管控范圍里，熱處理生產(chǎn)工序依舊是使用集控程度最低的領(lǐng)域。”《報(bào)告》提出。
第三梯隊(duì)企業(yè)應(yīng)優(yōu)先推動(dòng)
投入產(chǎn)出比高、產(chǎn)出速度快的場(chǎng)景應(yīng)用
根據(jù)《報(bào)告》，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程中，核心痛點(diǎn)與業(yè)務(wù)需求主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面：生產(chǎn)過(guò)程需精準(zhǔn)化控制，生產(chǎn)計(jì)劃需資源最大化利用，生產(chǎn)質(zhì)量需實(shí)現(xiàn)一貫制管控，生產(chǎn)設(shè)備需精細(xì)化管理，倉(cāng)儲(chǔ)物流需高效化運(yùn)營(yíng)，能源介質(zhì)需極致化使用，低碳環(huán)保與數(shù)字化需協(xié)同發(fā)展，安全生產(chǎn)需得到本質(zhì)保障。此外，信息安全、人才隊(duì)伍建設(shè)以及體系建設(shè)等保障條件也需得到切實(shí)落實(shí)。
基于此，結(jié)合《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程建設(shè)指南》，《報(bào)告》對(duì)處于不同梯隊(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出如下建議。
第一梯隊(duì)企業(yè)，應(yīng)打造涵蓋平臺(tái)化和社會(huì)化的研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管控、用戶(hù)服務(wù)、產(chǎn)業(yè)鏈合作等新型能力；開(kāi)展對(duì)外賦能服務(wù)，與平臺(tái)合作伙伴實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、服務(wù)化延伸、個(gè)性化定制等業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新；探索新技術(shù)、新裝備在場(chǎng)景上的創(chuàng)新應(yīng)用，并形成系統(tǒng)性解決方案；針對(duì)行業(yè)共性技術(shù)“瓶頸”，牽頭組建創(chuàng)新聯(lián)合體，加大研發(fā)投入，開(kāi)展聯(lián)合攻關(guān)；將創(chuàng)新成果、經(jīng)驗(yàn)分享并形成相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。
第二梯隊(duì)企業(yè)，在業(yè)務(wù)集成與應(yīng)用創(chuàng)新等方面與第一梯隊(duì)差距不大，應(yīng)緊跟行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展新趨勢(shì)，對(duì)優(yōu)秀案例和先進(jìn)做法迅速做出反應(yīng)，并形成適合自身特點(diǎn)的創(chuàng)新應(yīng)用；在解決行業(yè)共性問(wèn)題的過(guò)程中，積極參加創(chuàng)新聯(lián)合體，并與相應(yīng)合作伙伴打造創(chuàng)新生態(tài)。
第三梯隊(duì)企業(yè)，通常受規(guī)模、資金、產(chǎn)品特點(diǎn)等因素制約，總體投入不足，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有“小步快跑”的推進(jìn)特點(diǎn)。應(yīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并將數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，重視人才培養(yǎng)和機(jī)制建立；優(yōu)先推動(dòng)投入產(chǎn)出比高、產(chǎn)出速度快的場(chǎng)景應(yīng)用；重點(diǎn)推進(jìn)場(chǎng)景級(jí)能力打造和業(yè)務(wù)數(shù)字化、場(chǎng)景化、柔性化、多樣化、個(gè)性化運(yùn)行；關(guān)注行業(yè)成熟度高、可復(fù)制的優(yōu)秀解決方案，對(duì)本地化適宜性強(qiáng)的項(xiàng)目穩(wěn)步推進(jìn)。
“總體上，企業(yè)在推進(jìn)過(guò)程中需遵循國(guó)家及行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)體系，要充分汲取行業(yè)內(nèi)的成功案例與建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。從全局視角出發(fā)，規(guī)劃頂層設(shè)計(jì)，制訂詳盡的總體規(guī)劃，并分階段逐步實(shí)施。”《報(bào)告》明確，為確保實(shí)施效果，企業(yè)需定期開(kāi)展階段性評(píng)估與診斷，通過(guò)自我檢查與糾正，及時(shí)洞察問(wèn)題并進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，確保實(shí)施路徑與方法具備科學(xué)性與有效性；針對(duì)行業(yè)制造特點(diǎn)與特定應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)數(shù)字化、智能化技術(shù)在更廣泛范圍和更深層次上創(chuàng)新應(yīng)用，以助力鋼鐵行業(yè)智能制造體系持續(xù)改進(jìn)與完善。
《中國(guó)冶金報(bào)》（2025年04月29日 04版四版）
