钢铁行业数字化转型：推动高质量发展与绿色制造的必由之路

发布时间： 2024-10-15 文章分类：企业协同管理

阅读量： 0

企业数字化转型解决方案

数商云企业数字化转型解决方案，为企业提供一站式数字化升级路径，涵盖数据整合、业务流程优化、供应链管理等多个方面，助力企业提升运营效率，降低成本，实现智能化、高效化转型。

在全球化竞争加剧的今天，钢铁行业面临着前所未有的挑战与机遇。传统制造业的粗放式增长模式已难以为继，而数字化转型成为钢铁企业生存与发展的必然要求。通过构建坚实的数字化基础设施、引入人工智能和机器学习技术、优化生产流程和管理模式，钢铁行业正逐步实现从传统制造业向智能制造的跨越。本文将深入探讨钢铁行业数字化转型的现状、挑战、实践案例以及未来发展趋势，旨在为钢铁企业的数字化转型提供借鉴与参考。

一、钢铁行业数字化转型的背景与必要性

近年来，钢铁行业产能过剩、价格波动、成本上升等问题日益突出，行业经济指标呈下行趋势。供需错位、库存高企等问题使得钢铁企业面临严峻的市场竞争。在这样的背景下，数字化转型成为钢铁企业应对市场冲击、提升核心竞争力的关键路径。

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是企业文化和组织结构的重塑。通过数字化转型，钢铁企业能够实现生产流程的实时监控、分析与优化，提高生产效率，降低能耗，提升产品质量。同时，数字化转型还能助力企业实现信息共享、流程透明，提升供应链管理的灵活性和运营效率。

二、钢铁行业数字化转型的现状与挑战

尽管数字化转型已成为钢铁行业的共识，但在实际操作中，钢铁企业仍面临诸多挑战。

信息系统多，互通难

由于历史原因，钢铁企业的信息系统建设往往缺乏统一规划，导致各系统架构不一，烟筒式系统繁多，互通困难。不同厂家开发的信息系统硬软件独立，维护工作量大，难以实现数据的高效集成与共享。

缺乏统一标准与数据规范

钢铁企业在数据采集和存储方面缺乏统一的标准和规范，导致不同生产设备的接口和采集协议不同，数据集成难度大。此外，数据格式差异大，系统间数据共享成本高，影响了数据的有效利用。

数据未充分清理，难以驱动智能决策

许多钢铁企业虽然建立了大数据中心，采集了大量数据，但数据未经加工处理，异常或无效数据多，无法充分发挥数据的价值。大部分决策仍依赖人工干预，无法由数据驱动，影响了决策的科学性和准确性。

人工智能门槛高，落地难

人工智能技术在钢铁行业的应用过程中，面临着需求碎片化、多样化的问题。过去的模型参数量小、泛化性差，一个模型大多只能对应单个场景，开发成本高、升级难。此外，算法训练需要将生产单位的数据导出到开发环境进行训练，存在数据泄露等安全性问题。

三、钢铁行业数字化转型的实践案例

面对数字化转型的挑战，一些钢铁企业积极探索，取得了显著的成效。以下是一些典型的实践案例。

永钢集团的数字化转型

永钢集团近年来牢牢把握行业发展趋势，加快推进智能制造和数字化转型，实现了钢铁制造全流程一体化集控与优化。永钢的智能工厂项目涵盖了质量管控、计划调度、生产作业、设备管理、能源管理、安全管理、环保管理等多个业务环节，通过集成400余个工业模型和百余件专利，实现了生产效率、能源利用率的显著提升。

永钢的数字化转型不仅体现在生产环节，还贯穿了管理和服务的全过程。永钢成立了普钢、优钢、特钢3个事业部，以管理的差异化来促进生产、销售的有效提升。通过线上服务平台，永钢提供更加个性化的服务，如产品定制、订单跟踪和技术支持，提升了客户体验。

在绿色发展方面，永钢也取得了显著成效。永钢与同济大学、河海大学等高校合作，构建了先进的污水深度处理系统和雨污分流系统，实现了废水的“零排放”。永钢还规划建设了循环经济产业园，开展钢渣、冶金尘泥、建筑垃圾等固废的资源化利用，被评为“全国水效领跑者”和“绿色工厂”。

首钢京唐的5G智慧工厂

首钢京唐作为我国第一个实施城市钢铁企业搬迁、完全按照循环经济理念设计建设的大型钢铁企业，积极探索新技术的应用，以进一步提升企业竞争力。2020年，首钢京唐率先建设了5G专网，充分利用5G技术的大带宽、低时延和广连接特性，为智慧园区、视频监控、巡检以及单体设备远控等业务提供了强有力的支持。

随着业务的深入发展，首钢京唐于2023年底启动了5G专网改造项目，以提升5G专网的独立性和运营高效性。通过引入中兴通讯的NodeEngine算力基站和i5GC解决方案，首钢京唐实现了对工控业务的高可靠性承载。特别是在炼钢部车间，项目团队创新性地采用了4.9G和2.6G双频基站覆盖双发选收技术，确保了天车远控业务的稳定运行，大大提高了生产效率和安全性。

华为与钢铁行业的合作

华为自2020年起与钢铁行业开展交流与合作，逐步理解行业的需求，并深度参与到行业的智能化进程中。华为基于自身对资源行业的理解以及30多年的技术积累，为钢铁行业打造了人工智能解决方案。该方案以具备通用人工智能能力的盘古大模型作为底座，结合行业知识和场景数据进行训练微调，有效应对碎片化和多样化需求，并大幅缩减研发、定制、部署、调优等工程化过程中的人力、时间、费用等成本投入。

在过去一年中，盘古钢铁行业大模型已在多个钢铁企业商用，基于大模型开发的创新应用不断地在工厂落地并取得了较高的收益。例如，通过大数据+AI，实现合金辅料添加自动计算、LF炉送电吹氩自动规划、钢水成分实时预测，避免人工操作带来的随意性和不确定性。通过机器视觉+AI，实现7x24小时实时自动皮带智能检测，降低人工巡检的频次和强度，异常问题第一时间自动告警，可以有效降低皮带故障引起的停机停产风险。