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中国铁合金网讯：目前，我国钢铁工业正处于发展战略的转型期，智能制造是实现行业战略转型的重要抓手。随着“工业4.0”时代的来临，制造技术正逐步从自动化、数字化、网络化向智能化方向发展。实现钢铁工业智能化制造是对企业经营理念、组织模式、产品结构等深层次的改革和转型。当前，我国钢铁行业正在制定《钢铁行业智能制造三年行动计划》、《钢铁行业智能制造标准体系建设指南》,这将有力地激发行业发展战略转型的新动能。
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前言
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于产品设计、研发、制造、销售、服务等制造过程的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造技术，是培育我国经济增长新动能的必由之路，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新势态，实现制造强国具有重要的战略意义。
与离散制造业有着显著差别,流程制造业是一类由不同功能但又相互关联、相互支撑、相互制约的多种工序和多种装备及相关设施构成的、工序串联并集成运行的复杂过程系统。钢铁工业实现智能制造需根据流程制造业的特征，其智能制造的涵义应该是以企业生产经营全局的制造过程智能化、制造流程绿色化、产品质量品牌化为核心目标研发出来的信息物理系统（CPS）。随着全球范围内智能制造技术的快速发展，国内外大型钢铁企业都将智能制造作为行业发展的重点方向，以期通过智能制造达到为企业提质增效、减员增效、节能减排、转型升级、增强竞争力的目的。
目前，我国钢铁工业在“两化深度融合”方面领先于其他行业，为推进智能制造奠定了良好基础。在取得卓越进步的同时，也应看到我国钢铁行业面临的“大而不强”及产能过剩、产品同质化、新产品研发周期长、劳动生产率低、质量不稳定及企业整体微利等新的挑战。实现钢铁智能制造需解决工业大数据分析和信息物理系统在智能决策和智能工厂中的广泛应用，管理理念与体制机制也需要进一步改革，以适应智能制造的新业态。
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智能制造标准化建设的必要性
“十三五”期间，钢铁行业把智能制造作为“两化深度融合”的主攻方向,加快推进钢铁制造技术与信息化、智能化的融合发展。一批智能制造关键共性技术在钢铁生产场景的应用取得显著成效，钢铁行业的创新能力显著增强。期间，钢铁领域智能制造相关的专利申请数量达到1516项；国家重点研发计划专项项目八项；项目成果获得冶金科学技术奖一等奖五项、二等奖六项。冶金数字矿山、热轧智能车间等九个项目被工信部评为智能制造试点示范项目；五个项目被列入工信部智能制造新模式项目；《钢铁行业工业互联网平台》、《“5G+工业互联网”试点示范项目》、《钢铁材料产业链应用大数据平台》等14个项目被工信部评为工业互联网试点示范和大数据产业发展试点示范项目。一批优质钢铁企业品牌脱颖而出，中国钢铁的全球竞争力不断增强。
“智能制造、标准引领”，标准化工作是实现钢铁行业智能制造的重要技术基础。为了充分发挥标准在推进钢铁行业广泛应用智能制造成熟技术的引导性作用，指导当前和未来一段时间钢铁行业智能制造标准化工作，解决标准缺失、滞后、交叉重复等问题，中国钢铁工业协会、冶金工业信息标准研究院、全国钢标准化技术委员会在2020年5月组织编制完成《钢铁行业智能制造标准体系建设指南》，并成立了冶金智能制造标准化工作组，通过构建先进适用的钢铁行业智能制造标准体系，积极引领行业智能制造水平整体提升。
截至目前，工作组已收到百余份钢铁智能制造标准化项目申报建议书。计划到2022年底，制定100项以上钢铁行业智能制造标准，到2025年，累计制定300项以上钢铁行业智能制造标准，建立起较完善的行业智能制造标准体系。“十三五”期间，钢铁行业工业化与信息化融合的广度和深度不断加强，为“十四五”时期高质量发展打下了坚实基础。但在推进钢铁行业智能制造标准化过程中还存在一些问题和困难，主要包括：
1）行业推动两化融合、实施智能制造的水平不均衡。宝武、首钢等钢铁企业两化融合水平较高，成为率先推进智能制造的典范企业，但大部分钢铁企业两化融合水平尚有待提高。
2）行业智能制造基础相对薄弱，创新能力有待提高。目前钢铁行业智能制造相关技术的基础研究较为薄弱，缺乏原始理论与技术创新，缺少智能制造行业标准。
3）智能制造标准化缺失制约行业规范和有序发展。由于缺乏行业智能制造标准体系的引领和指导，行业在推进智能制造过程中缺乏清晰路径。
4）缺乏高端人才培养机制，智能制造研发人才不足。受传统学科培养体系影响，企业中大多数专业技术人才是按专业方向培养的，钢铁企业中缺乏懂钢铁工艺流程、先进信息技术、大数据分析、企业管理等复合型人才，缺乏专业人才的培养储备、绩效考核体制机制。
5）缺乏智能制造样板工厂引领，发展目标有待完善。目前我国钢铁行业仍然缺乏智能制造样板工厂，大多数钢铁企业还处于局部探索阶段，智能制造给企业创造的价值和效益还未得到充分体现。
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智能制造标准体系建设的几点建议
钢铁行业智能制造标准体系建设是一项复杂的系统工程，其核心是制定“质量、成本、服务和绩效”四大要素，实现以多层次、全方位协同优化为目标的智能制造标准体系。钢铁智能制造需要站在产业发展战略的新高度，做好顶层设计，构建钢铁智能制造技术的标准化体系，充分挖掘信息物理系统和工业大数据分析等技术的潜在优势。
建议“十四五”时期，重点开展以下几方面工作：
1）建立健全钢铁行业智能制造标准体系。2021年将发布《钢铁行业智能制造标准体系建设指南》，按照“共性先立、急用先行”原则，以解决实际问题为切入点，以保障行业智能制造技术应用为着力点，全面开展基础共性标准、关键技术标准、行业应用标准研究，构建完善的钢铁行业智能制造标准体系。
2）推进行业智能制造标准化建设的进程。针对钢铁生产流程连续、工艺体系复杂、产品中间态多样化的流程制造业特点，制定钢铁行业智能制造术语与定义、标识、数据分类与编码、智能工厂评价等基础共性标准；5G技术应用、工业网络、工业软件、边缘计算、人工智能、数据治理等关键技术标准；无人行车、框架车无人驾驶控制系统、工业机器人应用等智能装备标准；工厂设计与数字化交付、智能工厂参考架构、数字孪生模型、产品与工艺数字化研发设计、产品全生命周期管理、全流程一体化协同管控、物料与物流调度、工艺参数在线检测与预测、全流程产品质量与成本管控、能源监控与平衡调度、环保与生产安全等智能工厂标准；网络协同制造、设备网络化运维、供应链全局优化决策等智能服务标准。
3）发挥标杆引领作用，提升智能制造水平。“十三五”期间，钢铁行业承接了20余项工信部智能制造试点示范和智能制造新模式等项目，这些项目多数已完成了项目验收。2021年，工信部将遴选一批智能化改造成效突出、智能化水平高、推广应用价值大的标杆项目和工厂，总结试点示范经验和新模式。
4）推进产学研用协同，突破关键共性技术。依托行业骨干企业，联合高校、科研院所、下游用户、智能制造公共服务平台等多方资源，推进“产学研用”协同创新，提升钢铁工业数字化、网络化、智能化水平。
5）构建行业智能制造协同发展的生态体系。探索以柔性、远程、协同、共享为特征的新型制造模式，在设计、研发、制造、销售、服务等方面实现产品全生命周期管理的模式创新，通过EVI、战略合作伙伴等形式提升产业链、价值链的协同创新能力。
6）推动行业智能制造与环保、安全协同发展。通过智能制造技术的深入应用，提升钢铁行业绿色制造、安全保障能力建设。支持企业通过大数据分析、智能感知技术、精准控制等手段，实现事故预测预警、事故风险评估，避免重大事故发生。
7）加强人才培养建设，打造一流研发团队。通过智能制造能力提升工程，打造钢铁行业智能制造人才队伍，鼓励有条件的企业和科研单位依托重点研发项目和示范应用工程，培养一批钢铁工业智能制造领军人才和青年拔尖人才。
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结语
在“十三五”和“十四五”交替的重要时间节点上，我们当前面临难得的机遇。我们要聚焦钢铁行业面临的新形势，定位新的创新发展目标和任务，抓住智能制造和绿色制造两大关键要务。深入实施钢铁行业智能制造工程，推动产业链和创新链深度融合，促进各类创新要素向企业集聚，打造从标准、工艺、装备、产线、产品到系统解决方案供应商的完整生态环境，提升供给体系的创新力和关联性，解决各类“卡脖子”和瓶颈问题。钢铁行业深入推进高端化、智能化、绿色化发展，实现由大到强的战略性转变，要将钢铁行业智能制造标准体系建设作为一项重要工作，加快钢铁行业智能制造标准研制，完成钢铁行业智能工厂评价导则等系列指导性标准发布，加强标准的创新发展与国际化，积极参与甚至主导智能制造相关的国际标准，发挥标准引领作用。 （徐钢 徐金梧 刘斓冰 ）
内容来源：世界金属导报
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