钢铁行业智能化与绿色化的几点建议
 
 
 

通过对36家钢铁企业的调研，按照智能制造能力成熟度1级~5级分析，钢铁企业智能制造能力成熟度分布在1.8分~3.5分（满分为5），企业间差别很大，需要因企施策。

 　　“钢铁行业产能过剩，需要结构调整、淘汰落后产能；低品位矿和以煤为主的能源结构导致环境承受巨大的压力，需要绿色、低碳、循环发展；同质化、低成本竞争无法满足客户个性化、多样化需求，这就需要发展智能制造，满足客户多样化定制需求。”5月18日，在“高质量发展·钢铁强国之路”JIT+C2M高峰论坛上，中国工程院院士、原副院长，中国金属学会理事长干勇表达了上述观点，并阐述了我国钢铁行业智能制造和绿色发展的方向。

 　　智能制造是迈向钢铁强国的主攻方向

 　　干勇指出，智能制造是中国迈向钢铁制造强国的主攻方向。他介绍了对36家钢铁企业的调研结果。结果显示，钢铁企业两化融合为开展智能制造奠定了一定基础。钢铁工业两化融合逐步深入，形成了较完整的多层次的过程控制（PCS）-制造执行系统（MES）-企业资源计划（ERP）体系，但距智能制造要求还有很大差距，需要不断提升数字化、网络化、智能化水平。而且，按照智能制造能力成熟度1级~5级分析，钢铁企业智能制造能力成熟度分布在1.8分~3.5分（满分为5），企业间差别很大，需要因企施策。调研结果主要体现出以下几个问题：

 　　一是工艺过程数学模型的适用性差。根据现场条件建立起的数学模型存在可靠性问题，模型对外在因素变化的适应性有待提高，而且模型无法形成闭环控制，企业新增过程的需求还未得到满足。

 　　二是全流程计划调度水平不高。生产计划调度是生产管控的核心内容，目前只有12.5%的计划排产不需要人工干预，生产计划覆盖范围从分厂尚未扩展到全流程，生产计划需要综合考虑以下情况：交货期、质量、生产效率、物流周转、能耗、综合成本等多目标优化，上下游、生产-能源-物流等动态协同调度有待加强。

 　　三是全生命周期质量管控尚待打通。质量管控过程主要依靠人工衔接，缺乏事前、事中管控，重结果、轻过程。各环节之间形成信息孤岛，缺乏时空关联，质量相关数据没得到充分利用。有机衔接用户需求、产品研发、工艺设计、生产制造、交付使用、服役周期等各环节的动态、闭环的全生命周期质量管控尚待形成。全生命周期质量管控系统技术需求有待满足。

 　　四是供应链协同存在较大差距。目前，企业信息化的企业资源计划、用户关系管理、供应链管理各系统之间缺少信息融合。没有建立与战略客户协同业务的企业占比为46.88%，没有建立与战略供应商的协同业务的企业占比达50%，为战略客户提供跨产业链供货能力并有相应系统支撑的企业占比37.50%。贯通上游（如矿山企业）、下游（如钢铁制品企业）企业间的产业链，实现信息协同、资源协同、业务协同、市场协同的能力有待加强。