硅钢片_支持定制

 □ 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

  近日，“2019（第二届）钢铁智能制造创新实践研讨会”在河北邢台召开。冶金工业规划研究院院长李新创表示，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。目前，钢铁智能制造正处于起步阶段，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着力点。

  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，集约、实时优化的智能生产新体系正逐步构建。

 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 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、、优质、低耗、、环保，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。