钢铁行业打造制造新模式 行业两化融合指数达51.2

　　目前，钢铁行业已在基础自动化、过程自动化和企业经营管理系统等方面取得进步，为钢铁行业智能制造奠定了较好基础。钢铁企业智能制造水平仍不均衡，自主创新能力较弱，智能化应用处于初级阶段，面对激烈的市场竞争，国内钢企迫切需要推进智能化以实现降本增效，保持产品竞争力。

　　钢铁行业打造制造新模式

　　当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。

　　李新创指出，“钢铁行业是国民经济最重要的基础行业，推动其在新时代结构调整与转型升级，是实现钢铁强国，进而落实制造强国战略的重要举措。云计算、大数据等技术将实现大规模应用，工业互联网平台成为重要的着力点。”

　　智能制造是钢铁行业转型升级的现实需要，也是钢铁行业高质量发展的有力保障。但是，我国钢铁智能制造存在的问题：一是钢铁企业智能制造水平不均衡，自主创新能力较弱;二是数字化网络化亟待补课，智能化应用处于初级阶段;三是行业智能制造专业服务机构无序，智能制造专业人才匮乏。

　　目前，长期困扰我国钢铁工业健康发展的深层次矛盾尚未有效解决，在优化产能结构、强化绿色发展、稳定产品质量、提高资源利用效率等方面，钢铁工业仍然任重道远。

　　德龙钢铁有限公司董事长丁立国表示，面对新一轮的挑战和机遇，德龙钢铁将紧紧围绕国家相关产业政策，立足“质量、高端、绿色、生态”的思路，着力打造行业内永久性标杆企业。

　　德龙钢铁紧紧围绕制造强国战略、建设制造强国的行动纲领，致力于打造“绿色+智能”的钢铁行业智能制造新模式，以“绿色德龙”支撑企业可持续发展，以“数字德龙”助力企业高质量发展。

　　行业两化融合指数达51.2

　　当前，钢铁行业在基础自动化、过程自动化和企业经营管理系统等方面取得进步，为钢铁行业智能制造奠定了较好基础。钢铁行业现已打造了9家智能制造试点，智能车间、智慧矿山、大规模定制等试点示范项目取得一定成果。

　　《中国两化融合发展数据地图(2018)》显示，2018年，我国工业企业两化融合水平达到52.8，钢铁行业两化融合指数达到51.2，关键工序数控化率达到68.7%，应用电子商务的企业比例超过50%。尽管面临着产能过剩、结构失衡、能源环境等巨大压力，但总体上看，大型钢铁企业在实现物流、信息流、资金流同步方面取得了显著进步。积极探索大数据在研发、生产能源管控、质量控制等方面的应用，有效支撑了行业整体制造水平和能力的提升，集约高效、实时优化的智能生产新体系正逐步构建。

　　为把握新的发展机遇，民营钢铁企业也在加速布局智能制造。天津荣程、邢台德龙、四川德胜、河北鑫达、山东石横特钢、东海特钢等钢铁企业竞相推进智能制造，积极探索企业智能升级的解决方案。

　　以德龙钢铁为例，该公司致力于打造“绿色+智能”的钢铁行业智能制造新模式。环保方面，2018年该公司投入了7.35亿元，重点实施了17项国际领先的深度治理工程，其中超低排放改造已经完成验收。该公司不仅获得了工信部首批绿色工厂的称号，甚至还成了国家3A级旅游景区。

　　在智能化方面，德龙钢铁加快发展先进制造，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。“当前，德龙钢铁的智能制造基础体系已经搭建完成。”德龙钢铁有限公司董事长丁立国表示，通过与冶金规划院合作，德龙钢铁成功探索出低成本、高效率的生产数据集成模式，打造出产销一体、管控衔接、财务业务一体化的钢铁行业数字化样板工程，并向多家钢铁企业输出了管理理念和信息技术。

　　事实上，面对激烈的市场竞争，国内钢企迫切需要推进智能化以实现降本增效。比如，原料成本占钢铁企业成本的60%到70%，基于人工经验的配料无法取得最经济的配比，但系统利用运筹学算法，在同等条件下5秒即可得出稳定生产的最优方案。

　　德龙钢铁首席信息官郭玉宾透露，以德龙钢铁APS系统的原材料配比与成本测算为例，该系统提供的方案指导采购决策和生产配料，年可降低综合成本达亿元以上。

　　与会专家指出，尽管我国钢铁企业推进智能化发展的热潮兴起，但也存在一些不容忽视的问题。比如，钢铁企业智能制造水平不均衡，自主创新能力较弱;数字化网络化亟待补课，智能化应用处于初级阶段;面向钢铁行业进行智能制造专项服务的机构虽多，但市场较为混乱。可以说，钢铁行业的“智造”转型刻不容缓、任重而道远。

　　因此，专业机构也要在行业的智能转型中发挥作用。以冶金工业规划研究院为例，该院着力搭建全行业智能制造服务平台，为众多钢铁企业提供智能制造发展规划咨询和实施服务，其iSteel体系在数十家钢铁企业成功应用。“钢铁企业必须把智能制造融入钢铁企业全流程和智能决策过程中，做到精准、高效、优质、低耗、安全、环保，全面提升发展质量。”李新创表示，未来应进一步加强政策支持，建立完善的钢铁行业智能制造标准体系，加快人才培养、加强国际合作，推动钢铁行业在新时代实现高质量的智能转型与升级。

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