大数据信息化钢铁企业

㈠ 低迷的钢铁行业是否将被互联网颠覆 “互联网 + 钢铁” 的机会在哪

请你看看权威专家的分析，对你的思路有所裨益。“互联网+”与钢铁如何融合
原创 2016-07-27 《中国冶金报》 冶金传媒

《中国冶金报》记者 郭俊国

在经济发展新常态下，“互联网+”与钢铁应当有怎样的“亲密接触”？“互联网+”在钢铁行业有着怎样的新任务？钢铁行业发展的新动能是什么？钢铁行业电子商务创新发展应当有怎样的新思考？

带着这些问题，7月23日，在由中国冶金报社主办的2016（第二届）中国钢铁产业链电商高峰论坛上，工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏详细解读了“互联网+”助力钢铁行业供给侧结构性改革的新任务、新动能和新思考。

新任务：推进钢铁行业供给侧结构性改革

“钢铁行业的供给侧结构性改革，要考虑‘三去一降一补’，同时考虑如何培育新的动能。”安筱鹏表示，推动钢铁行业与互联网的融合是促进形成新动能的重要的手段和途径。

安筱鹏指出，《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》明确，制造业是国民经济的主体，是实施“互联网+”行动的主战场。具体来讲，在互联网与各个环节的融合中，制造是关键环节，制造业是主战场，制造企业是主力军，构建一个智能制造的生态系统是制高点。

互联网有自身的发展规律。目前互联网正在从消费环节向制造环节扩散，遵循由易到难的规律，从人人互联到人物互联，再到物物互联。目前，工业互联网的发展面临着挑战，传统的工业网络是各自封闭、诸侯割据的；同时，工业互联网也面临着思维方式的碰撞，互联网与制造业的融合带来了新旧思维的碰撞和新旧秩序的更替，以及新规则的重建。

安筱鹏分析认为，从互联网与消费领域和制造领域的融合的特征来说，消费环节更多的是价值传递，制造环节更多的是价值创造；消费领域的融合带来的是交易效率的提高，制造领域融合带来的是生产效率的提升；消费领域既要考虑“踩刹车”又要考虑“踩油门”，处理好业务创新与加强监管的关系，制造领域与互联网融合，更多的是如何鼓励、支持，更多的是考虑如何“踩油门”的问题；消费领域的融合关系到各种社会利益如何调整，制造领域的融合将带来国际巨头传统势力范围的重构；消费领域活跃主体主要是互联网企业，而制造与互联网融合的主力军仍是制造企业。

新动能：深化钢铁行业与互联网融合发展

安筱鹏介绍，从2009年开始，工信部对29个行业的两化融合水平进行了分期分批的评估。基于评估的结果、经验和结论，工信部组织编制了《工业企业信息化和工业化融合评估规范》（以下简称《评估规范》）。基于《评估规范》，企业两化融合水平分成了基础建设阶段、单项应用阶段、综合集成阶段和协同创新阶段4个阶段。在《评估规范》中，综合集成是企业两化融合迈向中高级阶段的标志，其中，包括产品设计与制造集成管理、经营管理与生产控制的集成管理、产供销的集成管理、财务与业务的集成管理、决策支持的集成管理等方面。

综合集成是推进两化融合的核心理念，德国的工业4.0的核心理念也是推进企业横向集成、纵向集成、端到端集成。因此，工业4.0和两化融合在核心理念、主要任务和具体做法等诸多方面，是殊途同归、如出一辙、异曲同工的。

深化制造业与互联网融合是当前两化深度融合的主要任务。“过去几年，钢铁行业大企业的信息化水平走在了相关行业的前列。”安筱鹏结合工信部两化融合服务平台上5万多家制造企业两化融合的评估数据，详细介绍了中国钢铁行业在这方面的进展情况和主要特点。
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一是钢铁行业基础自动化全面普及，已成为新技术、新产品、新工艺持续创新的基础。装备和工艺信息化水平是提升产品创新能力、提高产品质量、保证生产过程优化控制的关键环节，产品创新能力的提升越来越依赖信息技术支撑下的新工艺、新流程、新设备和新技术。中国钢铁行业基础自动化在烧结、炼铁、炼钢等主要生产工序和流程中应用已得到广泛普及，关键工序数控化率、生产设备数字化率分别达到64%、47%。
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二是钢铁行业精细化、集约化管理水平大幅提升，提高了企业经营决策质量。信息技术正融入钢铁行业的生产、经营、管理、营销等各个环节，其能源管理和质量管理普及率明显高于其他传统行业，企业资源管理和制造执行系统在重点企业全面普及，信息技术和信息资源已经成为钢铁工业装备、工业能力、工业素质、工业活动的内生要素，实现了决策的及时、高效和科学。
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三是钢铁行业的大型企业整体处于单项覆盖向集成提升发展的阶段，综合效益开始体现。“综合集成是企业迈向中高级阶段的重要标志。”安筱鹏表示，从行业整体的两化融合水平来看，钢铁行业在传统行业中，大概处于中游水平。企业的信息化投入与收益之间是有阶段性的，企业的信息化建设只有从单项应用迈进综合集成之后，企业信息化的收益才会呈现指数化的增长。
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四是钢铁行业大型企业智能制造就绪度高。根据中国两化融合服务联盟发布的全国企业两化融合发展数据地图报告，企业智能制造就绪度是指智能制造就绪企业与全部企业的比率。其中，智能制造就绪企业是指同时满足关键工序数控化率不小于50%、实现管控集成和产供销集成，处于集成提升或创新突破阶段的企业。钢铁行业大型企业智能制造就绪度为14%，在10个传统行业中位居前列（仅次于汽车工业）。

新思考：推动钢铁行业电子商务创新发展

安筱鹏介绍，工信部也在推动制造业与互联网融合试点示范，并从供给侧的角度来考虑如何在制造企业的“双创”平台、工业大数据服务平台、工业电子商务平台、行业系统解决方案和信息物理系统等方面推动和支撑制造企业的研发设计、生产制造、经营管理和营销服务，特别是工信部准备推动工业电子商务的试点示范，重点在两个方面，其一是制造企业自身的销售采购平台，其二是工业电子商务的第三方平台。

关于如何推动钢铁行业电子商务的创新发展，安筱鹏提出了以下建议：
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一是加速普及在线采购，构建高效、透明、协同、低成本的新型采购体系。在线采购可提高企业采购效率，降低采购成本，是降成本的重要手段。同时，电子商务已经成为钢铁企业增强市场开拓能力和客户服务能力的重要手段。

根据中国两化融合服务平台上5万多家制造企业两化融合的评估数据，目前，钢铁行业大型企业在线采购额占比为18.19%，中型企业为32.74%，远高于小型企业的14.21%。但与此同时，钢铁行业大企业在线采购额占采购额的比例（18.19%），在钢铁、建材（21.5%）、医药（22.3%）、采矿业（24.3%）、石化（36.2%）、机械（28.6%）六大行业中，比例最小，仍有很大的提升空间。
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二是推动线上线下销售一体化，建立以客户为中心的产销一体化营销体系。随着客户对交货周期、产品质量、库存配送要求越来越高，钢铁产业正在从以生产为中心向以客户为中心转变。建立产销一体化的营销体系，是快速响应市场变化、去库存的有效手段，并已成为钢铁企业核心竞争力的重要组成部分。

与大企业已建立起的完整的线下销售网络体系相比，中小企业对线上销售网络体系的需求更加迫切，线下渠道向线上渠道转型的步伐更快。目前，钢铁行业网上销售率平均为14.45%。其中，大型企业为12.77%，中型企业为16.68%，小型企业为17.97%。
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三是积极培育第三方电子商务交易平台，推动传统钢贸流通体系变革。当前，钢铁第三方电子商务平台迅猛发展。据有关机构统计，截至2015年底，我国钢铁电子商务平台已累计300余家，在全国大宗商品电子商务平台中占比48%。在成交量1000万吨以上的钢贸商中，第三方平台交易量超过70%。第三方交易平台推动钢厂直营，促进生产流通一体化；跨越多级代理商，大幅缩减钢铁流通层级，简化交易过程；融合物流、加工、金融等多方服务主体，实现商流、资金流、信息流的统一，加快构筑新型钢铁流通生态圈。
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四是引导电子商务平台从“产品”交易向“能力”交易转变，构建产业新生态。互联网拓展了交易的空间和对象，降低了交易的成本，实现从信息交互的互联网到产品交易的互联网，再到能力交易的互联网的转变。信息技术的发展，尤其是移动互联网的发展解决了能力交易的交易主体（谁和谁交易）、交易对象（交易什么）和交易过程（怎么交易）3个最基本的问题。要积极推动钢铁行业与互联网融合发展，促进交易对象从产品向能力拓展，有效提高闲置设备、空间、人员的利用率，积极化解过剩产能，促进钢企服务化转型；同时使大量中小企业可以低成本、低门槛地使用一些更优质的制造资源，加快形成大中小企业协同共进的新型生产体系。

安筱鹏认为，对于钢铁行业的第三方交易平台，未来的发展有3个阶段：第一个阶段，通过流通环节的电商化构建新型的钢铁流通体系；第二个阶段，引进制造环节的互联网化，钢铁行业实现生产、加工、物流的智能化，并与电商的数据进行对接，实现加工配送等能力的在线交易；第三个阶段，随着技术、数据、业务流程以及组织结构的不断优化和发展，会出现一个面向新型能力、面向上下游企业提供解决方案的新的产业生态。
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五是培育定制化生产等新型能力，催生钢铁行业转型升级的新动能。定制化生产是工业4.0的逻辑起点。安筱鹏表示，面对钢铁行业当前供大于求、产能过剩的的形势，在市场竞争加剧的背景下，需要加快培育钢铁行业定制化等新业态、新模式，这也是去产能、去库存的重要手段。钢企要提高附加值高、制造周期长、工艺要求复杂的汽车板、家电薄板、不锈钢板、硅钢片等产品的制造水平和供给能力，建立面向市场、以用户需求为导向的个性化生产组织体系，根据产品市场行情和盈利水平，调整产品结构，优化配料，快速生产出满足客户需求的产品，缩短交货周期，提高产品质量，优化库存配送，提高市场应变能力。

㈡ 碳中和促钢铁行业技术创新，你怎么看

2020年12月，中央经济工作会议中明确要求将“做好碳达峰、碳中和工作”作为2021年的重点任务之一，并提出要抓紧制定2030年前碳排放达峰的行动方案，支持有条件的地方率先达峰。围绕碳达峰、碳中和的目标节点，2021年全国工业和信息化工作会议指出，钢铁行业作为能源消耗高密集型行业，要坚决压缩粗钢产量，确保粗钢产量同比下降。作为钢铁行业履行碳达峰、碳中和的关键手段，氢冶金技术已经成为绿色低碳发展钢铁冶炼的重要抓手。

新技术助力低碳排放

钢铁生产过程中的碳排放主要来自三个过程：一是将铁矿石还原成生铁；二是将生铁进一步脱碳制成粗钢；三是将粗钢加工成型获得钢材产品。其中，第一步的还原过程中产生了占整个钢铁生产过程高达90%的碳排放量。因此，降低还原过程的碳排放，对于钢铁行业的低碳可持续发展至关重要。在氢冶金技术中，将原本完全依靠碳还原的炼铁工艺，采用氢气替代碳作为还原剂，从而大大降低了碳还原剂的消耗和二氧化碳等污染物的排放。

按照制氢生产、炼钢利用和减碳支持三个方面来讲，氢冶金技术的重点是制氢生产技术。制氢过程是一次能源向二次能源的转化，考虑到实际生产和应用环节，其还涵盖了氢能储存、氢能运输设备和技术。国内外钢铁企业都开展了煤基法、气基法、电解法、核能制氢等多种制氢方式的研究开发。相比而言，我国钢铁企业并不落后。目前，电解水制氢的工艺尚不完善，专利申请较少，也未形成保护壁垒，而电解水所带来的污染最小，降低碳排放、实现碳中和的作用最大，具有可持续发展意义。瑞典钢铁公司、德国西门子奥钢联、意大利特诺恩集团、美国米德雷克斯技术公司等多家欧美企业，都开展了电解制氢的绿氢项目。结合我国的资源条件和技术条件看，国内的光伏、风电等清洁能源替代化石能源发电已经初具规模，国内钢铁企业也完全具备开展“零排放发电+电能制氢”的绿氢项目的能力。

在炼钢利用方面，也就是在使用氢气还原铁的生产阶段，应更多地考虑如何提高氢气还原效率和炼铁炼钢生产率，从而达到进一步节能减排的效果。在目前的原材料体系和工艺条件下，各钢铁企业都尝试了不同的混合气、气煤混合等还原剂成分组合，以及调整控制还原工艺的参数，来实现还原铁效果的突破。前景最为明朗的是，二次资源的回收利用已经成为氢冶金相关技术领域的确定性研发方向和发展机会，由于我国钢铁产业链较为完善，“三废”资源回收利用具有超大规模市场和相关政策支持，使得钢铁企业能够在氢冶金工艺中利用二次资源提高生产线的综合生产率和资源利用率，通过对废气、废水、废料的循环利用，不仅能够实现节能减排，也能够降低生产成本，提高产品毛利率。并且，随着产业链核心部件的系统升级，以及5G、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的发展，钢铁企业应把握信息技术在氢冶金相关技术领域的应用机遇，利用新的计算机控制系统和方法合理调配氢气用量，提高还原反应效率，进一步降低能耗，提高产率和产品质量。

在减碳支持方面，随着碳中和目标的逐步落实，除了制氢生产和炼钢工艺的研发投入，钢铁企业还需要对相关支持设备和配套技术进行改进，保障氢气生产、使用、储存的安全性，淘汰落后产能的生产线，优化企业资源调配。由于国家层面对高能耗低附加值的钢产品将进行常态化产量压减，势必刺激钢材产品市场价格上涨，同时，由于碳排放已经逐步成为钢铁企业生产成本的重要因素，企业应当积极利用发展趋势，大力开展技术研发，拓展专利权等知识产权价值利用空间和融资渠道，利用碳排放权交易开展兼并重组，促进企业的整体低碳转型，提高行业竞争力。

“头部企业”注重“氢”专利

企业研发投入在形成无形资产之前，所产生的费用均作为研发费用在年报报表中列报，当研发项目满足了无形资产确认条件，将被计入报表的无形资产项目，因此，可以从钢铁企业的研发费用和无形资产列报情况以及氢冶金技术研发能力和进展作出比较。下表中列出了部分国内钢铁企业上市公司的部分经营数据和专利申请情况，其中专利申请量是以2001年1月1日至2021年3月31日的公开数据为基础，考虑到部分公司的2020年年报尚未公布以及2020年的疫情影响，表中的研发费用和无形资产以2019年年报数据为基础。

隶属于宝武集团的宝钢股份由于其在业内的绝对实力，其具备了远超过其他公司的无形资产和研发实力，也拥有着最多的氢冶金专利申请量。河钢集团是研发费用与无形资产比例最高的钢铁企业，尽管其目前的专利申请量并不突出，但结合媒体报道的其与意大利特诺恩集团的氢冶金合作项目，以及其与中科院、钢铁研究总院、东北大学组建的氢能技术与产业创新中心等，可以预期，河钢集团将围绕低碳发展和氢能源开发与利用进行一系列工艺变革和产业链布局。

㈢ 钢铁企业的质量管理方式论文

钢铁企业的质量管理方式论文

中国钢铁行业近年来正面临着内外环境的巨大变化，用户对产品质量的要求越来越高，尤其是汽车工业、高端家电等行业对钢材产品的质量要求日趋严格，产品的个性化需求越来越多，同时国内钢铁企业面临的行业竞争也日渐加剧。各钢铁企业都高度重视质量管理工作。但传统的质量管理方式已经难以满足当前用户对产品质量的要求，而充分利用大数据提高质量管理的效率，从而提升企业的产品竞争力，已被越来越多的钢铁企业管理者所认同。

一、目前钢铁企业质量管理普遍存在的问题

国内大部分钢铁企业的信息化系统都是分阶段、分产线和不同区域分步实施上线的，其功能不够系统和完善。客户的个性化需求无法全部在质量设计中体现；生产质量实绩数据散落于不同的信息系统内，上下工序间的质量信息不能实现贯通和共享，对产品实现过程的信息和质量信息跟踪追溯困难；对产品实现的过程质量控制缺乏有效的监控，无法进行跨工序的跟踪、传递、追溯和改进验证，过程发生异常时信息无法及时获取和采取应对措施；不能完全实现过程参数判钢，判定效率低下，代表性不强，准确度不高；研发和工艺技术人员无法完整、快速获取全工序的过程数据，系统不能为质量设计和分析改进提供支持，导致质量设计和改进的效率低、效果不理想等诸多问题。钢铁企业要实现与市场、用户的无缝衔接，提升企业的竞争力，就要对质量管理工作进行创新，提高企业在“质量设计、质量判定、质量改进”等质量管理方面的工作效率和效果，满足客户个性化需求；有必要将散落在各产线、各系统中的生产质量数据采集并整合在一个大数据平台上，在此平台上构建一个集“客户需求识别→基于个性化需求的质量设计→过程质量监控→包含过程参数的质量判定→全工序质量分析与改进”为一体的质量管理信息化系统，以支撑生产的全流程质量管控及多业务协同。

二、建立企业级的大数据管理应用平台

建立企业级的大数据管理应用平台，即工厂数据库。根据质量管理业务的要求，建立质量数据采集规则，将产品实现过程的全部数据，包括原辅材料采购、炼钢、连铸、热轧、冷轧、产品出厂以及销售、用户使用等的产品全生命周期内的所有质量信息采集到大数据管理应用平台上，对质量数据进行集中统一管理。1.数据采集数据采集可分为过程实时数据采集和产品质量数据采集。按设定的采集要求，主要对包括企业信息化系统和现场检测仪表的数据进行自动采集。对不能自动采集的一些常见事件、状态等，在各数据采集服务设置相应的手工数据输入页面，由操作人员根据实际情况录入相应的数据。数据归集是对已收集到的生产过程数据和跟踪数据以确定的格式进行整理归集。炼钢和连铸以生产炉次号为采集主对象，以铸坯号为归集目标，记录生产炉次所对应的生产线上实时生产过程数据。热轧按批（卷）号和长度为跟踪单元进行精确地生产过程数据归集。冷轧覆盖酸洗、热镀锌以及彩涂等生产线，其数据归集以准确物料跟踪为基础，以钢卷号和带钢长度为跟踪单元，记录生产线上带钢所对应的测量点位置的实时生产过程数据，将生产过程数据与钢卷号、带钢长度进行匹配。2.数据处理数据处理是根据工艺特性和分析需求所定制的规则，使数据成为有效的信息。建立相应的数据之间的关系，并按存储模型的要求进行存储。大数据管理应用平台可以将过程参数匹配到板坯或钢卷的相应位置上，以实现对各产线质量数据的采集和匹配（即将时间轴转换为位置轴）。

三、大数据下的质量管理应用与创新

通过构建企业级的大数据管理应用平台，对产品实施过程质量信息采集、质量设计、质量监控、在线质量判定、过程质量追溯、质量分析和改进。实时监控产品的质量情况，以评价各产线质量水平。在质量管理信息化系统中建立相关产品和冶金规范库，作为质量判定和改进的依据。通过质量管理应用软件和分析工具解决质量控制、工艺优化和质量分析改进等问题。

1、基于大数据下的质量设计

利用大数据管理应用平台建立集中统一的产品规范数据库和冶金规范数据库，实现产品质量设计标准化和模块化。产品规范库模块是指对产品质量设计规范数据库及工艺设计规则的模块化管理。产品和冶金规范库的建立需要明确产品本质属性定义、产品的使用要求、用户特殊需求等事项，对产品从炼钢到最终成品进行的工艺路径设计、生产工艺目标控制参数设计、产品质量控制要求及性能取样判定标准等产品过程控制的规范化管理。贯彻产品质量是设计出来的理念，基于大数据管理应用平台中的历史数据开展产品质量设计，在成分设计、工序参数选择、工艺路线确定等环节，通过历史数据来确定最佳的产品设计和过程设计。ERP系统完成产品设计，质量信息化管理系统完成过程设计和客户特殊需求的补充设计。即与ERP下达的质量设计结果在相互校验、补充完善后，形成完整的产品制造过程控制目标、检验与判定标准。质量设计的结果可以自动按照规定格式形成质量计划、控制计划等技术文档。质量管理信息化系统支持对质量设计的规则基于历史数据进行验证，即质量设计完成后，用历史数据对质量设计的规则进行验证，从而可以准确地对未来产品的接单能力做出评估。

2、利用大数据对过程质量实施监控和评价

（1）基于实时的大数据平台，依据冶金规范中的参数值，应用SPC判异规则，对影响产品质量的重要工艺参数实施在线监控及预警。建立过程质量预警系统，及时向现场操作及质量管理岗位提供制造过程重要工艺参数变化及预警信息，对质量异常事件自动进行报警。

（2）对关键工艺参数采用SPC规则进行监控，进行关键工艺参数分析，通过维护判异准则，自动生成控制图，形成评价报告。

（3）开发产线质量评价模型，综合过程参数、产品指标参数、生产装备情况，定期自动对产线进行质量控制能力指数评价，以利于产品质量的持续改善。

（4）针对一些无法直接测量的工艺质量参数，采用软件测量模型进行预报后，并统一纳入监控参数进行监控。

（5）建立专家质量诊断系统，在产线出现质量问题时，利用大数据快速定位导致问题出现的工序及关键工艺参数，提出预诊断报告书。

3、应用大数据实现质量自动判定

产品质量的自动判定：包括铸坯分级判定、过程产品判定和热轧、冷轧、涂镀等产品的出厂检验判定。当产品生产完成后，质量管理信息化系统根据预先维护的质量检验判定规则对产品进行自动质量判定。判定使用的数据包括订单信息、钢种信息、产品的理化检验结果、过程质量参数、过程异常事件、产品外形尺寸、表面质量数据等。

（1）铸坯质量分级判定：依据板坯质量判定规则，对炼钢的转炉、合金微调站、LF炉、RH、连铸等各工序的工艺参数，以及铸坯表面质量的检查结果，完成板坯质量分级判定，最终的综合质量结果会匹配到每一块板坯。

（2）产品表面缺陷自动判定：钢卷的表面质量自动判定是基于表面检测系统对表面缺陷的准确识别和维护一套完善的表面缺陷检判规则，最终实现对表检仪检测出的`缺陷进行自动判定。

（3）出厂产品的质量判定：依据产品质量判定规则，对采集热轧各产线表面质量检查仪的系统数据和图片，并准确识别各种缺陷，实现自动判定。根据冷轧各产线表面质量检查仪的系统数据和图片，依据判定标准并结合客户特殊需求，实现自动判定。

4、工序质量追溯和表面缺陷跟踪

基于大数据管理应用平台，实现了从炼钢、连铸、热轧、冷轧、涂镀等产品的全流程工艺质量追溯和分析。可按物料、订单、时间、钢种等多种条件追溯，获取多工序的过程参数、质量参数，进行工艺质量数据追溯分析、工艺设定数据追溯、产品质量数据追溯、同批次物料工艺参数对比追溯分析、跨工序工艺质量参数追溯分析等，以找出制造过程工艺、质量参数等差异，定位问题的原因。

5、大数据基础上的质量持续改进

应用大数据管理应用平台和统计分析工具，建立质量管理、质量设计、工艺优化质量数据分析平台，为工艺技术人员持续改进产品质量和新产品开发提供支持。通过大数据管理应用平台，实现了对客户技术档案的管理，包括客户的基本信息、客户的原材料采购信息、客户的产品信息、客户的质量反馈及客户的特殊需求等信息的管理。也可以基于客户服务系统的质量异议数据库，对质量异议进行统计和分析，对发生质量异议的产品进行全流程的质量追溯。建立了高效、便捷的数据分析工具及KPI报表生成工具，以便于对质量状况进行分析。可以按照班、日、周、月、年自动生成统计报表。大数据下的企业质量管理创新，实现了质量管理的精细化和高效化，大大提高了质量管理的效率和水平。大数据管理平台，采集从原辅材料进厂到产品运达用户使用全过程的质量数据，实现了质量数据的集中统一管理和高效利用；在大数据平台上基于数据和分析进行的质量设计、质量监控、质量判定和质量分析改进更加严谨精准和及时规范，有利于满足用户提出的个性化需求，为从根本上实现品种结构的转型升级提供基础保障。但也需要特别指出，实时采集的数据与钢卷的精确匹配极为关键，匹配的准确性将直接影响缺陷跟踪的准确性，最终影响质量追溯、处置的准确性和产品质量分析改进的效果。

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㈣ 互联网+给钢铁提供了什么样的发展方向

中国钢铁产业始终是支撑我国经济发展的中流砥柱！

传统的钢厂生产正面临着：

多工具、长流程的流程工业，生产设备内部的各种化学反应、物理变化和重要参数等都从外部无法看出；

钢轨质量检测只有到后续冷态才能检查出多个缺陷的问题；

铁水运输所采用的方法均为人工，信息沟通缓慢、且岗位工作劳动强度大、有一定的危险性，且小火车运输的方式整个过程耗时约半小时，铁水热量损失过大，不利于节能减排；

基于大型服务器的数据仓库和数据分析技术难以满足异构数据源数据的应用转化要求。

……

“十四五”中提出 到2025年，产业基础进一步夯实，产业链现代化水平明显提升，产能利用率保持在合理区间。装备水平大幅提升，先进水平焦炉产能占比达到70%以上，先进炼铁、炼钢产能占比均达到80%以上。中国钢铁已经并继续实施产能更新计划，使用了世界先进的工艺、装备、流程和技术，尤其是当前中国钢铁行业以绿色低碳和智能制造为引领，为钢铁技术创新、先进节能减排技术、智能制造技术提供了广阔的市场空间，钢铁工业体系完整性和先进性进一步强化，产业基础高级化是提升中国钢铁全球竞争力，全面建成钢铁强国的必要条件。

钢铁是制造业的基础。钢铁产品的品种、规格及形态非常多，产品需求量非常大，产品的用户数量和用户种类非常多。这些特点使得钢铁生产流程、生产工艺等极其复杂。因此，钢铁行业推进数字化转型，实施智能制造，比其他行业更具复杂性和艰巨性。我们要充分认识这一点，才能少走弯路。

已有不少企业开始通过大数据、5G、可视化、GIS 相关技术引入钢铁行业，全连接、全协同打通数据孤岛，才能加快整个行业的转型升级步伐。

智慧钢厂解决方案与传统的生产运作完全不同，大屏幕上除了工业摄像头的实时显示，还有依托可视化软件打造的 3D 模拟全流程动画的实时显示。

融合 5G 技术的铁水罐车远程操控与智能调度系统，对铁水罐温降实现了精准管控，从炼铁到炼钢工序之间的铁水物流、时间流、信息流实现全程无缝对接，开启铁水罐运行效率全面提升的智慧管控时代。

通过现场的大量数据进行流程分析，整合钢铁厂全场风貌，以及烧结、炼铁、炼钢、轧钢等重要工序。并通过自主研发的 HT for Web 强大的 2D、3D 渲染引擎，通过搭建场景和动画驱动制作了与炼铁、炼钢的工作原理对称的数字化镜像。为生产、经营、决策提供更详细和深入的数据，优化钢铁生产经营中的各个环节。

在应用方面，应用场景主要集中于工业现场的生产过程优化，涉及企业管理的运营决策优化、企业间协同的资源配置优化、产品全生命周期的管理服务优化。帮助提升生态服务能力和数据治理水平、释放数据要素潜力，为下一步钢铁行业数字化转型实现新飞跃孕育新动能。

㈤ 干货 - 钢企决策智能系统案例分享

钢铁行业是我国重要的原材料行业之一，亟需实现由“大”到“强”的升级。此前文章中，我们分享了傲林 科技 交付团队视角下，传统企业数字化转型的主要困难痛点，本期我们分享钢铁行业的数字化转型案例。

某大型钢铁集团是一家产能过千万、纳税过百亿的大型钢铁联合企业，作为国内钢铁领军企业，后续准备进一步贯彻执行新旧动能转换的要求，计划通过减量置换，打造先进钢铁生产基地。经过多年的信息化建设，企业纵向已经建立了L1~L4层的自动化和信息化系统，横向实现了采购、库存、生产、销售、物流、财务等环节端到端的信息化全覆盖。

但该钢铁集团信息化系统同样面临着新的挑战：

1.数据自采率低。 在信息化方面存在手动输入及调整的环节较多、多方输入造成数据的不一致、信息及时协同存在错位现象等问题；

2.信息闭环未形成。 数据分析存在核心数据管理无法自主升级改造、数据存取性能存在风险、数据使用方式单一、系统内信息处理闭环未能完全形成、数据分析能力相对较弱等问题；

3.优秀经验知识未固化。 大量业务数据分析依靠人工完成和个人经验判断、无法做到实时分析反馈并与业务同步，对 历史 数据资产的使用相对较少、 历史 数据尚未构成企业经营的智能化分析支撑；

4.传统架构存在风险。 系统延用了较传统的IOE类信息化技术手段，存在技术支撑风险。

以上问题都阻碍了该钢铁企业的数智化转型进程。

傲林 科技 以傲数平台、事件网两大平台产品为支撑，打通采购、生产、库存、销售、订单、营销的企业经营全流程数据，从企业经营全局进行数据分析，通过量化决策系统，帮助客户实现矿石成本平衡优化、企业量化决策优化、企业经营分析智能化，构建一套完整的决策智能辅助分析系统。

对企业内部数据与外部供应链数据、产业周期数据、宏观经济数据、竞争环境数据、工业大数据等进行全方位构建，依据时间维度，形成立体的多维数据模型，根据数据模型给出基于大数据的量化分析和洞察，以事件和风险的方式推送至PC端和手机端，为领导决策提供直接建议。

将各个部门的运营经验和关键业务节点通过人工智能技术建立数字模型，同时将不同模型通过知识图谱联系成企业整体多维度业务模型，让每一个职能部门的数据在企业的全局视角发挥作用，形成全局优化；通过不断迭代的模型训练，提供辅助决策的量化分析和最优方案，形成精益管理。

1.业务管理

对该钢铁集团的数据、流程、信息化系统、业务活动进行摸底与梳理，根据调研结果并结合该钢铁集团信息化数据可用范围，进行落地实施。

2.主数据管理，建立统一的主数据资产管理平台

主数据资产管理平台包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术。完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、数据治理、数据分析、数据交换等功能。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团主数据体系可行性实施方案（含数据采集、数据质量分析、数据源分析、数据资源普查、管理颗粒度等）。

主数据管理系统落地实施（基础环境部署、原型迭代与预览、主数据汇集、数据清洗、转换、数据映射、主数据质量管理实施、系统性能调优等）。

3.数据湖，建立统一的数据集成平台

实施方案包括：

梳理该钢铁集团信息化系统数据湖建设可行性实施方案（含数据基础设施、数据接入范围、模型和数据集成标准等，合理规划数据存储颗粒度，构建维度层次结构形成统一数据中心。通过多层级ETL的抽取、转换、清洗、加载功能，实现各类数据源的有机结合、确保数据来源质量，保证信息的完整性、一致性）。

数据湖管理系统落地实施（通过各信息化系统的前置数据抽取功能的配置管理，及时获取并整合各专业系统的管理数据）。

4.综合运营决策，建立统一展示平台

通过对关键指标的直观展示，使经营者能完整、及时、全局、高效地获取公司的经营信息，并达到业务信息穿透透明化的目的。

实施方案包括：

梳理该钢铁集团综合运营决策与业务经验固化相关内容（含指标体系、现有业务流程、ERP系统对接、CRM系统对接、成本分析与成本计算等，合理界定业务系统与经营分析系统功能划分）。

综合运营决策系统落地实施（主题数据归纳及处理、算法模型设计与开发、 历史 数据深度学习与模型优化、管理控制台定制、信息化系统互动对接定制等）。

5.采购库存优化，建立采购库存优化辅助决策服务与应用

考虑到该钢铁集团采购与原燃辅料库存优化是个重要且急需提升的部分，将单独规划和实施相应辅助模块。

通过对该钢铁集团铁前生产数据，铁前设备维保数据，采购数据，库存数据，钢铁原燃辅料采购价格指数、物流数据、配矿方案、铁前质量数据、成本计算模型、生产计划数据、生产实绩数据、产成品等其它数据进行综合建模分析与深度学习优化，形成动态智能推荐的原燃辅料采购优化辅助方案、库存动态最优方案、以及应付账款结构优化等方案。

通过以上5个维度的建设，成功提升了该钢铁集团的经营决策能力：管理人员可以随时掌握公司的运营情况，为该钢铁集团公司高层领导和业务部门分析人员的日常数据分析与决策提供依据。同时可以降低用户操作难度，减少用户培训成本，为公司管理层提供快速且丰富的人、财、物等方面的统计分析数据和决策支持，使其能够更加着眼于业务优化和管理，以进一步提升该钢铁集团公司的业务运作效率和决策能力。

除提升了该钢铁集团的经营决策能力外，还实现了以下价值收益：

•公司经营管理的透明化与全局性业财融合分析。 多角度对比年度目标和 历史 数据是否保持持续、稳健发展。

•公司经营决策的辅助支撑。 效益的预测、模拟、以及辅助优化建议，市场波动影响分析等。

•合同订单生命周期的协同。 以合同订单全生命周期为主线，拉通产供销协同以及问题发现。

• 产供销的决策辅助。 在合理资金占用条件下的供产平稳、市场变化下的产销动态平衡等支撑。

作为大型复杂流程工业，钢企的全流程工序内部生产数据获取困难，绝大部分为过程不透明的“黑盒”。而基于傲林 科技 事件网络技术构建的企业级数字孪生体，使钢铁企业的采购、生产、销售等全流程都得以透明化，通过对企业数字孪生体的模拟仿真，使用人工智能模型获得优化策略，并把相关指令反馈到各生产经营部门去落地执行，形成了企业整体智能化优化的闭环。 通过为该钢铁集团提供数字化决策和运营支撑能力，有效增强了企业软实力及全行业竞争力，打造了钢铁行业数字化转型标杆。

㈥ 钢云电子商务所说的钢铁云平台是什么意思

钢云电子商务有限公司的钢铁云服务平台，其实就是运用先进的云计算和大数据回技术，为中国钢铁答企业提供在线服务的信息化专业平台。
这样可以很好的解决钢铁仓储物流业的流程不规范、缺乏监督管理等问题。
的钢铁云服务平台，其实就是运用先进的云计算和大数据技术，为中国钢铁企业提供在线服务的信息化专业平台。
这样可以很好的解决钢铁仓储物流业的流程不规范、缺乏监督

㈦ 专家：钢铁行业与现代物流业融合面临重大机遇

二是定制化。要进一步深化物流外包,引导钢铁企业和物流企业深化合作,适应生产方式变革和环保治理趋势,提供精益化、定制化、绿色化物流服务,依托物流服务开发产品、贸易、金融等增值服务,从提供产品制造向提供产业服务转变,提升制造产业价值链。

三是智能化。要推进全程数字化、可视化,鼓励钢铁企业和物流企业加大信息化投入,促进物流信息对接和系统集成,推动物联网、大数据、云计算等现代信息技术应用,加快人机智能交互、工业机器人、智能工厂、智慧物流等技术和装备的应用,培育工业互联网,提高敏捷制造能力。

四是网络化。要加强钢铁物流枢纽建设,加快发展铁路为核心的多式联运体系,支持铁路专用线入港、入企、入园,利用物流枢纽集聚大量资源,利用多式联运提高运输效率,为钢铁企业提供高效便捷的物流服务,降低钢铁企业物流成本,支撑钢铁产业高质量集群发展。

五是国际化。要推动国际产能和装备制造合作,鼓励钢铁企业深化对外投资合作,设立境外分销和服务网络、物流配送中心、海外仓等,建立全球供应链风险预警系统,建设全球化的供应链体系,提高全球供应链安全水平。

中国物流与采购联合会副会长、钢铁物流专业委员会主任虞钢在论坛上则指出,当前我国钢铁物流服务能力和水平与钢铁业加快转型升级的需求之间,现代物流服务体系与现代化经济体系之间,还存在许多不平衡、不充分的地方。这是我国经济进入工业化中后期,产业形态向中高端发展后出现的新问题。

我国钢铁流通和物流行业要顺应供给侧结构性改革,紧紧抓住行业发展主要矛盾,利用新时代发展的战略机遇,积极推动行业转型升级和提质增效的主线,满足国民经济对行业发展的新要求。

虞钢表示,钢铁流通和物流行业改革集中于三个方面:

一是增强有效供给,提升流通服务质量。钢铁流通和物流供应链企业要通过深化服务提升钢铁物流转型速度和质量。钢铁流通和物流是支撑产业转型的生产服务业。要大力发展钢铁物流个性化服务,打造专业化程度较高的流通交易中心,加强电子商务服务高端制造型企业,大力发展钢铁物流与集成服务,更要大力发展现代物流供应链服务,有实力的大型钢铁流通企业可以利用自身雄厚的资金、知名的品牌等综合优势,掌控现代钢铁物流全产业链条,满足一体化、集约化的综合服务需求。

二是创新流通模式,加快钢铁物流信息化。这两年,我国钢铁电子商务交易平台数量在全国大宗商品电商企业中占比将近30%,钢铁电商平台线上钢材交易量占总交易量超过10%,钢铁电商已经成为国内发展最快的电商领域,传统钢材贸易流通模式与电子商务融合发展成为大势所趋。钢铁电子商务迅速发展是商业模式的创新和转型,也会带来钢铁产业采购模式、营销模式、管理模式和盈利模式的深刻变化,需要行业积极采取措施和顺应时代发展趋势。

三是重塑供应链关系,实现金融合作共赢。长期以来,我国钢铁业的生产和流通环节存在明显脱节。钢铁生产和流通分割导致物流供应链金融创新难以有效融合,随着钢铁流通市场纷繁复杂,生产商直供比例加大,流通企业大批退出,导致供应链关系紧张,供应链物流金融创新难以实现。新时代到来,加快产业转型升级的关键是,企业间的竞争已经上升到供应链与供应链之间竞争,因此要重塑钢铁供应链关系,打破钢铁生产和流通环节的隔阂,实现共创共享,形成联动融合的新型钢铁流通交易生态圈。

㈧ 钢铁企业如何利用物联网技术推进智能制造

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命，也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下，我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》）。“十三五”期间，我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段，也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。

专家同时强调，推进钢铁行业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，系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法，不能急功近利、一哄而上，而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进，即针对我国钢铁行业和智能制造的特点，逐步推进制造过程智能化。诸如，在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用，促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时，在此基础上全面实施高级计划排程（APS）系统，实现敏捷制造和精准交货。

专家表示，在推进企业决策智能化方面，目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用，目标是提高资源的全局利用效率，其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率，钢铁企业应采用系统优化的思想，建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型，实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用，关键在于健全钢铁行业信息化基础设施，整合冶金数据资源，突破钢铁行业大数据核心技术，提升钢铁大数据分析应用能力，提高数据安全保障能力，培养复合型大数据人才，组织实施制造业大数据创新应用试点，以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级，培育发展冶金产业新业态。

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