鋼鐵行業推進智能制造發展的路徑

施燦濤 楊星 高強

今年伊始，新冠肺炎疫情突襲全國，對企業生產、居民生活造成了一定沖擊，鋼鐵企業作為重要的生產企業也不例外。面向高質量發展的迫切要求，鋼鐵行業應視此次防控疫情的生產情況，抓緊做好數字化、網絡化、智能化升級工作，以“精準、高效、優質、低耗”為目標，全面提升企業抗風險能力。

智能制造在鋼鐵工業的實踐運用

1.無人化和少人化應用優勢凸顯

不少鋼鐵企業已經認識到要擺脫傳統人工對產能和效率的束縛，以確保企業的生產運作不會受到人員變動的影響的重要性。此次疫情客觀上使無人化和少人化應用的優勢更加凸現。如在計量環節采用無人計量或遠程計量方式實現進出廠和廠內倒運業務全過程自動化，在原料環節應用無人堆取料機實現從卸料、運輸到裝料的全過程無人化。此舉既減少了人員聚集，又能最大限度地保障生產。

2.系統之間高度集成使得企業管理績效提升

鋼鐵企業智能制造以傳統五級架構為基礎，其中過程控制系統（PCS）、制造執行系統（MES）、企業資源規劃（ERP）之間的集成化程度對于日常業務的高效處理有著重要影響。集成化程度高，能夠更好地支撐關鍵業務的線上流程化、自動化處理，及時識別問題、解決問題。同時，通過對設備運行數據實時監測并分析，及時發現設備存在的隱患，減少設備故障引發的生產停工，保障生產順利運行。

存在的問題

1.兩化融合發展水平不均衡

《中國兩化融合發展數據地圖（2018）》（簡稱《數據地圖》）數據顯示，2018年我國鋼鐵行業兩化融合指數為51.2，略低于全國兩化融合指數，主要原因在于不同規模企業的兩化融合發展水平相差很大。其中，大型鋼鐵企業兩化融合發展水平較好，兩化融合指數達56.2，中型企業及小微企業兩化融合基礎較為薄弱，兩化融合指數分別為46.2和38.2，遠低于大型鋼鐵企業，拉低了整個行業的兩化融合水平。可見，目前我國鋼鐵企業兩化融合發展水平參差不齊，存在兩極分化現象。

2.成套智能制造標準體系缺失

鋼鐵行業是我國自動化程度最高、制造工序流程最長的行業之一，在大數據、物聯網、人工智能和工業互聯網等新一代信息技術方面已有不同程度的應用，但由于缺乏成套的行業智能制造標準體系的引領和指導，導致鋼鐵行業在智能制造發展過程中缺乏清晰的路徑。

3.系統集成程度有所不足

業務系統之間的高效集成是企業實現資源整合、優化調度的基礎。目前，很多鋼鐵企業都建設了制造執行系統、企業資源計劃系統與過程控制系統，但在系統建設或升級過程中過度注重局部優化，忽略了系統之間的集成，各個系統之間存在信息孤島，對企業高效運轉支撐尚有不足。因此，我國鋼鐵企業應進一步加強系統集成能力實現過程控制、生產制造與經營管理自上而下的管控集成，提高企業生產制造過程的整體協同。

4.智能決策水平有待提高

鋼鐵企業智能制造的核心是對信息資源的高效開發，目標是提高資源的全局利用率，重點在于實現決策的智能化。數據作為新型生產資料，是實現企業智能決策的關鍵要素，但很多企業過于注重業務系統建設，對數據價值挖潛不足。也有一些大中型企業建立了用于數據可視化的綜合管控平臺，但主要是對不同來源的數據進行集中展示，尚未實現數據的綜合利用，距離智能決策還有一定差距。

5.供應鏈協同水平亟需提升

供應鏈集成主要體現在企業通過電子商務平臺的建設進一步建立與客戶和供應商的綜合集成。《數據地圖》顯示，2018年我國鋼鐵行業應用電子商務的比例超過了50%，但實現產供銷集成的企業比例為19.8%，實現產業鏈集成的企業為5.4%。可見，鋼鐵企業在供應鏈協同方面提升空間較大，鋼鐵企業只有有效整合供應鏈上下游的物流、信息流及資金流，實現全鏈條的互聯互通，精準對接供需兩端，才能更好地增強自身“免疫力”。

建議

1.統一規劃，明確方向

鋼鐵行業的智能制造建設需要統一規劃，做好頂層設計，明確發展方向。企業應以此次疫情為契機，建立科學的決策機制與流程系統，構建有效的組織管理體系，加大企業運營的智能化、信息化和自動化投入，注重協同創新，提升企業運營效率。

2.完善標準，加強引導

標準的制定有助于推進智能制造產業健康有序發展，但目前基于鋼鐵行業的智能制造標準體系尚未形成，導致鋼鐵企業在智能制造發展過程中缺乏清晰的路徑，因此必須完善智能制造標準體系建設，發揮標準在推進鋼鐵企業智能制造發展中的基礎性和引導性作用。

3.夯實基礎，穩步推進

面對高質量發展的迫切要求，鋼鐵企業應當夯實智能制造基礎。如可在重復性強、勞動強度高的作業、以及高溫惡劣環境作業等環節開展“機器換人”，提高生產效率。但在推行無人化和少人化過程中，必須要慎重、妥善解決好人員培訓安置問題。與此同時，必須明確智能制造發展方向，根據企業自身情況，在經濟型、適用性和可靠性的基礎上穩步推進智能制造建設步伐。

4.數據利用，高效決策

加強數據管理和應用意識，推動大數據在鋼鐵企業經營決策中的應用，對產品數據、設備運行數據、質量數據、能耗數據、客戶數據和外部數據等進行動態監測，充分利用大數據和人工智能等技術手段實現對關鍵數據的統一和集中管理，提高數據分析的實時性和可視化，深入挖掘數據價值，提高企業智能決策水平。

5.協同生產，加快變革

加快構建行業互聯網平臺，有效連接上下游企業，打通、開放和共享業務系統，實現產業鏈協同，提高資源有效配置能力。同時，鋼鐵企業要不斷吸收先進的理念和技術，并通過平臺共享，向服務型制造轉型，帶動鋼鐵產業的數字化變革。

6.信息安全，防治結合

隨著鋼鐵企業智能化進程的不斷推進，對于系統的安全防護等級要求也不斷提高。鋼鐵企業要根據自身信息系統安全現狀與特點，按照預防監測和安全防護相結合的原則，在人防、技防和組織管理等方面進行重點管控，整體提高企業網絡信息安全的保障能力。