路俊萍
1 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， 引发了以智能制造为核心的新一轮产业变革，智能制造正在成为全球制造业变革和科技创新的制高点。以智能制造引导制造业高端化发展，将成为中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的关键驱动，作为制造业的重要组成部分，智能制造也将是钢铁工业实施创新驱动发展，实现转型升级目标的突破口。
在制造企业迈向智能化的转型过程中，大致经历了以下几个阶段：1）模拟化。主要是测量设备、基础仪表的完善，以及模拟信号的采集；2）自动化。主要是产线自动控制装置、动力机械的配备，PLC、DCS 的完善；3）数字化。主要是测量仪表的数字化，生产实绩的数字化，人机交互的发展；4）信息化。主要特征是信息流与业务流的协同，上下游生产工序的衔接，产线与产线的信息互联；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，制造全过程的协同优化，并最终实现整个系统的自感知、自决策、自执行、自适应。
2 国内钢企的探索与实践
改革开放以来，中国钢铁企业引进了先进的轧钢控制系统、数学模型和控制软件、传动控制系统，建设起许多热连轧、冷连轧、中厚板、宽厚板生产线，从而使得轧钢工序具有了 L0 级传动控制、L1 级基础自动化控制、L2 级过程控制、L3 级生产控制的多级的、完备的控制系统。以轧钢自动化为先导，带动了行业全工序生产自动化水平的不断发展。
先进钢铁企业已经将信息技术广泛应用于产品的研发设计、计划排程、生产制造、质量监控、设备运维、能源管控、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、企业经营的各个流程。重点建设了 MES、ERP 系统、产销系统和能源管理系统（EMS），基本实现了产供销一体、管控衔接和运营协同。近些年，先进钢铁企业以 IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）的架构建设了企业的私有云，并且逐步实施了基于 SaaS模式的客户关系管理、供应链管理和物流管理。在热连轧、冷连轧、中厚板、加工处理线等工序率先实现了按照客户订单组织生产的模式，即在一些工序中，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”，具备一定的“工业 4.0”发展基础，宝钢、武钢、首钢、河钢唐钢、太钢、沙钢、南钢等企业在智能制造实践中效果突出，并已有 6 个项目被列入工业和信息化部智能制造试点示范中。
2.1 宝武集团
1）宝钢股份 1580 热轧智能工厂试点项目。
1580 智能车间改造以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、智能机器人等为支撑技术，通过无人化板坯库、全流程质量监控、智能点检、机器人应用等，就热轧产线开展智能化车间的探索与实践，在工艺控制、物质能源协同化、劳动效率提升等多个领域，实现管控智能化、预测预警前瞻应变、业务协同多目标优化等智能化应用，提升产线的制造稳定性和灵活性，降低制造成本。
2）宝武韶钢智慧中心。
韶钢智慧中心的生产控制包括铁区原料、烧结、焦化、高炉、铁水运输、环保 6 大工序的 24个系统，以及能介煤气、蒸汽、发电、鼓风等 8 大系统的 38 个单元。韶钢智慧中心整合铁区和能介全部单元的控制与决策，实现了 5 公里以上跨工序、跨区域、远距离、大规模集控，融合自动化、物联网、大数据、人工智能的规模化、集中化应用，对铁区和能介的生产运行进行智能感知、智能分析、智能预测和智能决策，为安全、协同、高效、智能生产提供了坚实的保障，也支撑了流程再造，进而推动了管理创新和组织变革。
3）宝钢股份高炉控制中心。
宝钢股份高炉控制中心，由宝钢股份自主集成建设，它包含集中控制、智慧维检、远程诊断支持及多基地协同中心，不仅实现了 4 座高炉控制室物理意义上的合一，而且注重有机融合，通过一体化的操作平台统一规范和标准，可强化交流、协作和互补，有效提高生产效率和操作水平；通过设置铁前控制室，实时监控、收集高炉生产相关的物流和设备信息，可实现及时预警和快速响应；通过建立远程支撑系统及体系，连通各基地网络，可实现专家远程集中指导，实现基地间在线诊断及技术交流与共享，提高支持效率和指导的及时性。
4）宝钢股份湛江钢铁 1550 mm 冷轧智能化生产线。
宝钢股份湛江钢铁以构建智能化、网络化、集成化、柔性化的新一代冷轧生产线为主要目标，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、现代管理技术的交叉融合作为理论依据，通过 1550mm 冷轧智能化产线的探索实践，以及智能化车间的建设，实现了智能感知探测、管控智能化、知识自动化、业务协同多目标优化等涵盖制造全过程的智能化应用，达到了生产各环节的信息集成、信息资源的开发利用，使得自动化作业水平得到提升、制造过程的效率和质量得到提高、制造成本得到降低。
2.2 首钢股份公司
首钢股份公司“硅钢一冷轧智能工厂”是以拥有酸轧、连退、精整等多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，以客户需求为导向，通过工艺、设备、信息系统的智能化提升，在工艺全过程的关键部位，应用机器人、无人天车、智能检测、智能磨辊等装备和制造单元，打通设备端到端的连接，应用新一代工艺控制模型提高控制水平，提升全流程生产稳定性及效率。在应用层面对智能工厂进一步细分，构建以产品智能设计与工厂柔性化制造和营销服务为核心，由能源、质量、设备、绿色安全进行支撑的智能工厂应用体系。
2.3 太钢
太钢“不锈钢冷连轧智能车间项目”是以全面提升太钢不锈冷连轧车间的决策水平、管理水平与效率、提高生产效率、产品质量，降低生产成本，节约能源消耗，保障安全、绿色生产，提高客户满意度为目标，将智能决策、智能管理、智能控制与智能装备有机结合，打造不锈钢冷连轧智能车间，并运用工业互联网、大数据、自动化集成、人工智能等新一代信息通信技术，建设一个人、机器和资源联通在一起的网络化智能工厂。通过相互沟通协作，按照智能程序，智能化地组织生产过程，让整个制造过程更加智能高效，从而不断提升生产效率与产品质量，创造出智能产品。
2.4 南钢
南钢以个性化定制为主攻方向，运用物联网、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变革战略的核心，用智能制造思维深入开展企业的商业模式、业务流程、生产制造、客户服务等各个环节的重构，打造智能工厂，为用户提供个性化定制服务，推动了南钢智能化制造、个性化定制、网络化协同、服务化转型，促进上下游供应链核心竞争力的提升，实现价值链增值与高质量发展。南钢智能工厂项目加速推进南钢智能化转型，依托智能装备、智能工厂、智能互联、智能决策为架构的智能制造体系，实现销售、财务、物流、服务等业务流程的一体化运行，整合提取经营、生产、能源、设备、物流等各业务数据，为构建企业的大数据管理和分析系统提供全方位的数据支撑。
3 国外钢企的探索与实践
以 JFE 钢铁公司、大河特种钢铁厂为代表的先进钢铁企业正在大力发展钢铁绿色化、智能化制造的钢铁制造新模式。
3.1JFE 钢铁公司
IoT、AI、CPS 等技术的基础是数据科学。JFE 钢铁公司很早以来就开始着眼于钢铁领域的数据科学应用，推进技术开发。JFE 钢铁公司通过在控制领域的监控、调度中利用大数据和先进算法的开发，可提高控制精度和提出最优化方案，并将利用不断进步的 AI 技术，建设成能实施自主学习、自律实施最优化作业的“智能化钢铁企业”，从而进一步推进高品质化、高效率化、省力化工作。
3.2 美国大河特种钢铁厂
美国大河特种钢铁厂是美国北部最先进的钢铁企业，主要生产管线钢种、硅钢以及用于美国汽车行业的先进高强钢种。它借助德国西马克最先进的特种钢生产技术，并融合了美国本土科技公司 Noodl e.ai 研发的 AI 算法应用技术，实现了智能化工厂。大河特种钢铁厂通过广泛分布的传感器以收集数据发送 BEAST 平台，帮助工厂在维护计划、生产线调度、物流运营和环境保护等领域取得突破性进展，致使该厂 600 人满负荷每年可生产 300 万吨钢铁。
4 存在问题及建议
虽然我国钢铁行业智能制造取得了一定成绩，但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不均，企业间的差距很大，宝钢很先进，钢铁智能制造水平较高，但还有大量的钢铁企业的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、信息安全机制还缺少行业标准和专业人力资源匹配，还有产品兼容性及集成度方面的问题。三是创新能力不足，我国钢铁行业在信息系统和物理系统开发、管理集成方面创新能力仍然较弱，产品生产工艺设计与智能管理决策支持系统综合集成业务系统向产业链前端延伸，缺乏成熟的行业解决方案。
智能制造是一个庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，贯穿原材料采购、设计、订单、生产排程、销售、财务、服务全流程，每个企业甚至同一企业不同工序的智能化水平都存在差距。因此，钢铁企业不能急功近利、一哄而上，也不能盲目搬用其他类型制造的方法，而要根据钢铁企业自身的特点，理性认识、分步实施、有序推进，最终实现整个产业流程的智能化升级。