北京向南驅車400多公里，有一座別樣的AAA級旅游景區——位于河北邢臺的德龍鋼鐵有限公司。很難想象，一家集燒結、煉鐵、煉鋼、軋鋼為一體的大型鋼鐵聯合企業，竟然可以實現“零揚塵、無污水流出、無黑煙（近零）”排放。

　　從高污染、高能耗，到低排放、高質量，鋼鐵行業這一系列的轉型升級，智能制造新模式的應用功不可沒。

　　“鋼鐵行業智能發展的趨勢不可阻擋，鋼鐵企業要抓住機遇、順勢而為。”在6月20日召開的“2019（第二屆）鋼鐵智能制造創新實踐研討會”上，冶金工業規劃研究院院長李新創表示，鋼鐵企業必須把智能制造融入鋼鐵企業全流程和智能決策過程中，做到“精準、高效、優質、低耗、安全、環保”，全面提升發展質量。

　　壓力轉為機遇

　　一直以來，鋼鐵企業都面臨著無處不在的壓力與挑戰。

　　德龍鋼鐵有限公司首席信息官郭玉賓表示，鋼鐵企業不僅面臨去產能、去杠桿、產業集中度提高的壓力，還面臨國內鋼鐵企業的競爭所帶來的企業管理水平快速提高的壓力，而作為高耗能、高污染的企業，環保和降低能耗方面的壓力更為突出。

　　“鋼鐵企業如何把壓力和挑戰轉化為機遇，迫在眉睫。”郭玉賓表示，正是瞄準了智能制造的發展方向，德龍鋼鐵斥資上億元推動數字化建設，成功探索出低成本、高成效的生產數據集成模式，打造了產銷一體、管控銜接，財務業務一體化的鋼鐵行業數字化樣板工程。

　　冶金工業規劃研究院項目經理高強表示，鋼鐵企業智能制造的總體思路就是以智能制造標準體系的構建、平臺建設，提升鋼鐵企業數字化、網絡化、智能化水平，打造鋼鐵行業智能制造解決方案為著力點，促進互聯網、云計算、大數據、人工智能在企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程和全產業鏈的綜合集成應用，推進鋼鐵行業智能化轉型升級。

　　在德龍鋼鐵，覆蓋制造全流程的實時數據采集與可視化生產管控系統已建成，郭玉賓介紹，該系統的數據采集超過2萬個點位，基于新一代物聯網技術，可實現生產計劃、投料、能源消耗、工藝過程、質量、物流等方面的一體化管理與控制，生產實績直達生產管理者，大幅提升生產管理的精細化程度和協同效率。

　　“我們還建成生產能源指揮中心，實時監控風、水、電、氣等能源介質的生產、輸配和消耗數據。通過數據綜合利用，支撐能源平衡及動態優化，實現系統性的節能降耗。”郭玉賓說。不僅如此，德龍鋼鐵還基于對煉鋼排放煙氣的激光分析、爐口火焰的圖像識別以及聲吶化渣等技術，建立轉爐終點預報數字化模型。通過模型煉鋼與人工經驗煉鋼相結合，提高命中率、縮短冶煉周期、提高產量、降低成本，智能化煉鋼取得階段性突破。

　　“我們要充分利用新一代信息技術，落實兩化深度融合，推動鋼鐵行業智能升級，進而實現鋼鐵行業高質量發展。”李新創感嘆，智能制造是鋼鐵行業轉型升級的現實需要，也是鋼鐵行業高質量發展的有力保障。

　　避免走入誤區

　　不過，在鋼鐵企業推進智能制造的過程中仍然存在很多問題。高強指出，按照智能制造能力成熟度1~5級分析，鋼鐵企業智能制造能力成熟度在1.8~3.5之間（滿分為5），企業間差別很大，大型鋼鐵企業智能制造水平發展較高，但在研發方面尚未形成以產學研用為主的創新研發體系，自主創新研發積極性不高。

　　另外，鋼鐵智能化應用也還處于初級階段，工藝過程數學模型的適用性差、全流程計劃調度水平不高、全流程周期質量管控尚待打通、供應鏈協同存在較大差距、管控一體化水平待提高、底層裝備網絡化基礎較弱。

　　與會專家還指出，目前面向鋼鐵行業進行智能制造專項服務的服務機構雖然很多，但市場較為混亂，缺乏政府的引導，處于無序狀態。同時缺乏既熟悉鋼鐵工藝流程，又掌握先進信息技術，還具備企業管理知識的專業人才，缺乏專業人力資源儲備。

　　在多位專家看來，智能制造是系統工程，不能一蹴而就，切忌急功近利，需扎實推進管理優化。為避免企業在智能制造過程中走入誤區，數字化和網絡化是基礎，智能化才是技術深水區，因此，企業首先應打好數字化、網絡化這些強基固本的基礎，進而充分挖掘智能化需求。

　　“智能制造需以實事求是的態度，做好技術積累，來不得半點虛假。”高強表示，智能制造涉及多學科專業，應通盤考慮，整體規劃，按需實施智能制造需搭建行業智能制造服務平臺，整合各方資源為企業提供專項服務。

　　李新創強調，未來要進一步加強政策支持、建立完善的鋼鐵行業智能制造標準體系、加快人才培養、加強國際合作，推動鋼鐵行業在新時代實現高質量的智能轉型與升級。