钢铁行业智能化制造怎么开展

A. 中国特色智能制造落地需要具备哪些要素

智能制造是制造业发展的大方向，大趋势。长远角度来讲，智能制造是必然的选择。那么智能制造该如何落地呢？国内智能制造专业研究机构中发智造总结，智能制造落地需要具备“一二三四”四类共十大要素：

1.智能制造落地的一大条件：时机

智能制造的时机，笼统地讲，无非两个——

其一，产业发展滞后，市场萎靡不振、利润微乎其微，已经到了不得不改革的地步，改则生，不改则亡。

其二，产业发展前景良好，竞争饱和，急需引入新的发展方式，打破当下市场格局与竞争方式。智能制造改革已经成为获得先机的必要手段。

2.智能制造落地的两大关键：智能、制造

智能制造，指的是智能化的生产方式与制造流程，这里有两个关键，其一，关注的领域必须是制造领域的制造环节，而不是生产、经营、营销、生活。

其二，必须是实现智能化生产与制造。智能是一个相对前言，尚不成熟的高新科技，智能制造主体，必须明确智能制造的现状，以及每个阶段能够达到的智能程度，野册不要做大且空的妄想。

3.智能制造落地的三个要素：资金、技术、规划

一句话概括，就是增加多少投入，应用何种技术，在哪一阶段，实现到何种程度的“智能制造”。

4.智能制造落地的四大主体：企业、行业、地区、国家

不同主体在讨论智能制造落地问题时，自然有着不同的考虑。

企业实现智能制造，一方面要考虑自身的实力，可以投入多少人力物力财力来实施智能制造改革方案；另一方面，要考虑智能制造的前景问题，是否对当下生产经营活动造成影响，是否可以在维持经营的同事，开展智颂知宏能制造落地行动，短期盈利与长期发展两不误。

行业实行智能制造，一方面要靠产学研三个方力量的共同配合，产业提供环境，学界提供理论支持，研究机构提供解决方案；另一方面则需要示范带动，乃至市场倒逼——即行业有可能已经到了必须改革的临界点，优先迈出改革步伐的，在行业中收获改革的红利，再利猛虚润刺激和行情倒逼的局势下，促使行业形成改革浪潮，全面实现智能制造。

地区和国家想要实现智能制造落地、改革与升级，必然要为智能制造企业优化环境，提供政策支持，比如税收优惠、用地支持、财政奖补等等；还要出台一系列的指导意见，引导、规范地区、国家领域内的智能制造落地方案，形成良性发展的局面，避免失序、失控、有失公平的现象。

B. 智能制造业发展趋势有哪些，请举例说明

这个很多
最常见的是以计算机技术为基础的自动机器人
还有各种高自动化生产流水线

C. 什么是智能制造实施智能制造的目标是什么

智能制造是指利用先进的信息技术、自动化技术、机器人技术、传感器技术等现代科技手段，实现生产过程的智能化、自动化、数字化和网络化，从而提高生产效率、降低成本、提高产品质量和灵活性，实现可持续发展的制造模式。
实施智能制造的目标包括：
1.提高生产效率：通过智能化、自动化和数字化的手段，实现生产过程的高效率和唤磨高质量。
2.降低成本：通过智能化、自动化和数字化的手段，实现生产过程的低成本和高效益。
3.提高产品质量：通过智能化、自动化和数字化的手段，实现产和芹斗品质量的稳定和提高。
4.提高生产灵活性：通过智能化、自动化和数字化的手段首御，实现生产过程的灵活性和适应性。
5.实现可持续发展：通过智能化、自动化和数字化的手段，实现生产过程的环保、节能和资源利用的可持续发展。

D. 钢铁行业未来发展前景如何

2018年，全国钢材产量为11.06亿吨，与去年同期相比增长5.53%；2018年我国钢材需求量回升，销售量为10.90亿吨。综合来看，随着钢铁行业的复苏，钢材产能逐渐提高，2018年钢材供需基本平衡实际基本持平。

2018年中国钢材生产情况：钢材产量全面回升，河北、江苏、山东居前三

2010-2017年，我国钢材产量从8.03亿吨增长到10.48亿吨。2010-2014年，钢材产量呈现上升趋势。2014年钢材产量为11.25亿吨创历史记录；2015-2017年受国家供给侧改革、去产能以及房地产投资增速下滑影响，钢材产量呈下滑趋势，2017年钢材产量为10.48亿吨，同比增长0.8%。2017年生铁产量为7.11亿吨，粗钢产量为8.32亿吨。

2018年，全国钢材产量为11.06亿吨，与去年同期相比增长5.53%，全国粗钢产量为9.28亿吨，与去年同期相比增长11.54%；生铁产量为7.7亿吨，与去年同期相比增长8.30%。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国钢铁行业发展前景与投资战略规划分析报告》。

E. 钢铁业将怎样适应《中国制造2025》总体要求

就是将钢铁制造流程与互联网高度融合，形成一个全世界的资源，全世界的技术，全世界的市场，全世界的客户，高效率的工艺，低消耗的能耗，低排放的环保。“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。
1
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%。
2
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。
3
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。
4
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：
1
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。
2
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%。
3
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。
4
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。

F. 宝钢股份：发力智慧制造，未来“城市钢厂”值得期待

扫描下二维码，每一块钢板都能追溯出“前世今生”；厂区里，无人驾驶的运输车在有序运送钢卷；偌大的冷轧热镀锌“黑灯工厂”机器不停运转，现场工作人员屈指可数……这是近日记者在宝钢股份采访时看到的一幕幕场景。

宝钢股份宝山基地冷轧厂C008热镀锌智能车间（图片均由宝钢提供）

作为中国宝武的核心旗舰子公司和中国钢铁业的引领者，宝钢股份面对国内钢铁行业产能过剩、降本增效、节能减排等挑战和中国制造2025战略的提出，力求通过践行智慧制造战略，提升成本、品质和服务竞争力，形成竞争新优势，继续引领中国钢铁行业成功转型升级并实现可持续高质量发展。

智慧工厂，助力常规作业“零人工”

2019年上半年，宝钢股份硅钢事业部第四智慧工厂建成投产，它不仅是硅钢事业部推进智慧制造的试验田，也是宝钢股份“ONE MILL”理念的策源地。

宝钢股份硅钢事业部第四智慧工厂

有着“钢铁产品皇冠上的明珠”之称的硅钢，一直以来都是宝钢股份手中的一张“王牌”。而硅钢的研发过程异常艰苦卓绝，当时的宝钢股份，随着竞争力的不断提升，已为全球同行所瞩目，被国际钢铁“巨头”视为在中国本土的第一竞争对手，而取向硅钢技术是他们仅存的“秘密武器”。“就算你想花大价钱购买，人家也不卖。”宝钢股份硅钢事业部总经理刘宝军苦笑道。

“不能一直被国外企业卡脖子！”面对国外钢铁企业的技术封锁，宝钢从1997年就着手开始了取向硅钢制造工艺技术研究。2008 年5月15日，第一卷合格取向硅钢的产出，标志着宝钢历经十年艰辛，通过自主集成创新，掌握了代表钢铁业顶级制造能力的取向硅钢工艺技术。

如今，以建设“未来钢厂”为目标的智慧工厂投产运行，昭示着宝钢股份硅钢的自主创新之路越走越宽。刘宝军说，“对硅钢而言，智慧制造的目的，是构建智慧时代下与未来钢铁、未来钢厂高度契合的‘智慧决策中心+智慧工厂’的新型管理模式，从而实现组织变革、流程再造、管理创新，进而形成新的品牌溢价能力，使得宝钢股份取向硅钢产品从技术领先发展到全面领先。”

第四智慧工厂在组织架构上实现了由“厂部→分厂→作业区→班组”这一传统的金字塔型四层结构向“一个智慧决策中心+若干个智慧工厂”网络型结构的跨越；通过智慧链接，应用大量数字化、网络化、智能化技术，解决了生产全要素分段式管理的弊端，实现了无缝的全流程一贯制智慧管理；取消现场操作室，生产运行由原“机旁散点”式作业变革为“集中操作+异常干预”的新形态；实行操检融合，进行岗位再造，借助智能诊断和远程运维，配套“操作室一律集中”的新模式。

记者在智慧大屏上看到，质量信息、能耗指标、订单状态……钢卷的所有信息都能被找到。同举裂亩时，硅钢智慧决策系统将市场用户需求导入，为研发人员自动生成最优方案，为制造端自动设计生产工艺、安排生产计划，最终实现面向用户的实时交互服务。市场、源漏研发、制造、用户服务全流程的智慧决策系统被打通，集中控制模式得以实现，大大提升了现场劳动效率，减少了人员的工作负荷。

走在第四智慧工厂车间里，完全看不到钢铁工人的身影。第四智慧工厂成功研发的20套机器人、7套质量检测、5套智能识别、3套自动配液、2套远程诊断系统以及2套无人库区助力常规作业的“零人工”；自主开发的质量检测控制正森系统，通过对10万张以上缺陷样本40层神经网络的深度学习，实现质量检查、判定、分析、改进的“AI”化，让第四工厂最高端取向硅钢的质量控制“如虎添翼”；依托5G技术支撑，实现用户服务的实时交互，让硅钢产品用户服务实时在线。

谈及未来，刘宝军说，在硅钢事业部智慧制造的蓝图中，构建了“一个智慧决策中心+若干个智慧工厂”的网络型新组织。硅钢事业部开发的硅钢智慧决策系统，才是其智慧制造的“CPU”。智慧决策系统覆盖了产品从市场、研发、制造、用户使用的整个生命周期，打通了实验室、制造现场和用户使用之间的数据交互。“一个智慧决策中心+若干个智慧工厂”的有机结合，真正实现了硅钢产品市场、研发、制造、用户全过程的PDCA“智慧决策”新流程。而第四智慧工厂则是若干个智慧工厂中已经先期投运的一个。

宝钢股份硅钢事业部第四智慧工厂

百尺竿头，更进一步。在第四工厂建设的基础上，目前硅钢事业部第三、第二、第一智慧工厂已在规划落实中，而无取向硅钢产品结构优化工程将建成更高质量的第五智慧工厂，进一步挖掘、丰富智慧制造内涵，进而带来潜力巨大的改革空间。

云仓储、无人车、智慧港，物流也可以这么智慧！

在智慧物流方面，宝钢股份起步较早。近年来，在无人仓库、少人港机、智能库场、车辆调度、无人框架车等方面进行攻关，取得了显著的成效。实现了产成品从末端库出库、框架车智能调度和无人运输、成品库无人仓储、码头港机智能远程作业等全流程智慧管控，宝钢股份运输部部长助理蒋伟将其总结归纳为“云仓储、无人车、智慧港”。

据蒋伟介绍，目前宝钢股份已建成两个产成品无人化智能仓库，分别占地面积6万平方米左右，是目前国内最大的无人化仓库。“无人化智能仓库经过了十余年的技术攻关，期间实现了无人化仓储技术多次优化和升级。采用小波浪鞍座布置，通过机器学习最大化利用三维存储空间，增加堆存面积25%以上，劳动生产率提升70%以上。自动化作业率大于99.7%，平均单卷作业时间3分30秒，已经低于人工作业时间。”

宝钢股份宝山基地产成品自动化智能仓库（一期）

蒋伟提到，宝钢股份智慧仓库在此次疫情期间发挥了重要作用。6万平方米的产成品智能仓库（一期）内，无人吊机用“钢爪”将一卷卷银色的成品钢卷精准调运，与一辆辆驶来的无人驾驶重载框架车紧密协作，不断将一卷卷成品钢材运往全天候成品码头。在这个无人仓库里，智慧化的运作有效提升了物流效率，每天10万吨的钢卷在这里周转并发往全球。在产成品智能物流管控中心，仅需要少数几名操作人员，戴着口罩、分开而坐，就可以完成对整个厂区物流的监测操控。

宝钢股份宝山基地产成品物流智能管控中心

行驶在宝钢股份上海宝山基地厂区的无人重载框架车，已成为一道靓丽风景。蒋伟说，宝钢股份自2015年开始在无人驾驶领域进行 探索 和研究，目前已率先在钢铁冶金行业实现了工业化运行，与无人仓库、智能化码头实现全物流链的无人化应用贯通。无人框架车采用磁钉定位、全球导航卫星系统定位及惯性导航等多传感器融合技术，“能够识别周围环境，避让障碍物，结合需求随时做出动作决策，完成自由行驶、跟车、变道、停车、穿框架、停车入位等操作策略，实现高精度、高智能的自主导航与无人驾驶。”

宝钢股份无人重载框架车

如今，在宝钢股份钢制品自动化码头，配置了2台少人化行车、3台少人化港机、6台无人框架车，实现仓库至码头无人化运输和少人化装船，年作业量在450万吨以上。

蒋伟介绍，自动化码头管控系统是一种基于边缘计算的运输流量控制系统，实时跟踪区域范围的行车、港机和框架车设备作业信息，动态平衡全港区车辆、道路、仓库和码头资源，实现上下游联动。少人化港机是目前国内唯一商业化应用于件杂货码头的先进装备，实现了定点装船无人化，“一个人就能控制两台以上港机，减少了50%以上的人员配置，也减轻了员工的劳动强度，大家都说‘让世代弯腰操作的港机司机直起了腰’。”

据悉，未来宝钢股份将持续在出厂物流AI管控、工艺铁路机车无人化、港机少人化无人化、厂内钢制品无人运输等领域拓展，智“绘”未来。

智慧制造赋能业务，做全球钢铁行业引领者

宝钢股份运营改善部高级经理沈立明告诉记者，早在2014年，宝钢股份就开始了对智慧制造的 探索 ，并组建虚拟团队对钢铁制造的核心环节——热轧开启了试点。2015年，宝钢股份组织开展智慧制造的系统筹划和战略布局，进一步推进智慧制造。

在沈立明看来，智慧制造会颠覆人们对传统钢铁企业的认识，是钢铁企业转型升级的一条主干道。“如果不抓住这个机会，就必然被淘汰。正是出于这种对智慧制造重大意义的深刻认识，宝钢股份全力以赴进行 探索 和尝试，成为国内钢企中的第一个‘吃螃蟹者’。”

沈立明还提到，在智能制造成为宝钢股份重点战略之一的大背景下，宝钢股份中央研究院于2017年成立了智能制造研究所，研发队伍中95%以上为硕士和博士，致力于研发面向钢铁领域极致产品质量和极致生产效率的关键瓶颈技术，Bao Vision-WSIS技术就是其中之一，即宝钢热态高速线材表面检测技术，目的是实现钢铁制造全流程产品表面质量的智能化管控，通过软件定义和机器决策的方式来保证产品表面质量。目前，该技术在行业内获得了较为广泛的应用和推广。

毋庸讳言，智慧制造的目的是提质增效，通过智能化手段赋能业务，提升了各项业务运行效率，同时让员工从现场解放出来，进一步改善了劳动环境和工作条件，切实保障了员工职业 健康 。如宝钢股份建设厚板连铸智能产线，机组产能提升10%，劳动生产率提升30%，吨钢能耗下降12%，质量提升超过30%，加工成本降低25%。而宝钢股份热轧1580智能产线，智慧化改造之后，也实现了工序能耗下降7.6%，废次降下降15%，劳动效率提升11%。

站在新的 历史 方位上，宝钢股份将继续大力推进改革创新和绿色智慧制造，积极融入全球价值链、产业链、供应链，加快培育领跑全球钢铁行业数字化转型的“中国品牌”和“金字招牌”，为中国宝武打造成为全球钢铁业引领者作出更大的贡献。

(责编：唐小丽、韩庆)

G. 什么是智能制造如何发展

智能制造（Intelligent ，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思。和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过雹歼程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

谈起智能制造，首先应介绍日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。许多发达国家如美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等参加了该项计划。该计划共计划投资10亿美元，对100个项目实施前期科研计划。

毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。有人甚至提出这样的问题，下个世纪会实现智能自动化吗？而如果只是在企业的某个局部缓解实现智能化，而又无法保证全局的优化，则这种智能化的意义是有限的。

从广义概念上来理解，CIMS（计算机集成制造系统），敏捷制造等都可以看作是智能自动化的例子。的确，除了制造过程本身可以实现智能化外，还可以逐步实现智能设计，智能管理等，再加上信息集成，全局优化，逐步提高系统的智能化水平，最终建立智能制造系统。这可能是实现智能制造的一种可行途径。

互联网是个神奇的大网，智能制造和大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就晌肆芹可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

共有几种先进制造模式：

多智能体（Multi-Agent）系统

Agent原为代理商，是指在商品经济活动中被授权代表委托人的一方。后来被借用到人工智能和计算机科学等领域，以描述计算机软件的智能行为，称为智能体。1992年曾经有人预言：“基于Agent的计算将可能成为下一代软件开发的重大突破。"随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛应用，多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法，也为系统集成、并行设计，并实现智能制造提供了更宴毕有效的手段。

整子系统（Holonic System）

整子系统的基本构件是整子（Holon）。Holon是从希腊语借过来的，人们用Holon表示系统的最小组成个体，整子系统就是由很多不同种类的整子构成。整子的最本质特征是：

●自治性，每个整子可以对其自身的操作行为作出规划，可以对意外事件（如制造资源变化、制造任务货物要求变化等）作出反应，并且其行为可控；

●合作性，每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为，也可以对其他整子提出的操作申请提供服务；

●智能性，整子具有推理、判断等智力，这也是它具有自治性和合作性的内在原因。整子的上述特点表明，它与智能体的概念相似。由于整子的全能性，有人把它也译为全能系统。

整子系统的特点是：

●敏捷性，具有自组织能力，可快速、可靠地组建新系统。

●柔性，对于快速变化的市场、变化的制造要求有很强的适应性。

除此之外，还有生物制造、绿色制造、分形制造等模式。

制造模式主要反映了管理科学的发展，也是自动化、系统技术的研究成果，它将对各种单元自动化技术提出新的课题，从而在整体上影响到制造自动化的发展方向。

展望未来，21世纪的制造自动化将沿着历史的轨道继续前进。

H. 一分钟了解智能制造未来的十大方向

在智能制造的关键技术当中，智能制造的十项技术之间是息息相关的，制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。那么，智能制造十大方向是怎样的？

1、智能产品

智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。

2、智能服务

基于传感器和物联网(IoT)，可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机罩历会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。

3、智能装备

制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。智能装备具有检测功能，可以实现在机检测，从而补偿加工误差，提高加工精度，还可以对热变形进行补偿。以往一些精密装备对环境的要求很高，现在由于有了闭环的检测与补偿，可以降低对环境的要求。

4、智能产线

很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等，实现自动化的加工、装配和检测，一些机械标准件生产也应用了自动化生产线，比如轴承。但是，装备制造企业目前还是以离散制造为主。很多企业的技术改造重点，就是建立自动化生产线、装配线和检测线。美国波音公司的飞机总装厂已建立了U型的脉动式总装线。自动化生产线可以分为刚性自动化生产线和柔性自动化生产线，柔性自动化生产线一般建立了缓冲。为了提高生产效率，工业机器人、吊挂系统在自动化生产线上应用越来越广泛。

5、智能车间

一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显着提高设备利用率(OEE)。因此，无论什嫌耐么制造行业，制造执行系统(MES)成为企业的必然选择。

6、智能工厂

一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间要实现信息共享、准时配送、协同作业。一些离散制造企业也建立了类似流程制造企业那样的生产指挥中心，对整个工厂进芹闷春行指挥和调度，及时发现和解决突发问题，这也是智能工厂的重要标志。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。大型企业的智能工厂需要应用ERP系统制定多个车间的生产计划(ProcTIon planning)，并由MES系统根据各个车间的生产计划进行详细排产(procTIon scheling)，MES排产的力度是天、小时，甚至分钟。

7、智能研发

离散制造企业在产品研发方面，已经应用了CAD/CAM/CAE/CAPP/EDA等工具软件和PDM/PLM系统，但是很多企业应用这些软件的水平并不高。企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。流程制造企业已开始应用PLM系统实现工艺管理和配方管理，LIMS(实验室信息管理系统)系统比较广泛。

8、智能管理

制造企业核心的运营管理系统还包括人力资产管理系统(HCM)、客户关系管理系统(CRM)、企业资产管理系统(EAM)、能源管理系统(EMS)、供应商关系管理系统(SRM)、企业门户(EP)、业务流程管理系统(BPM)等，国内企业也把办公自动化(OA)作为一个核心信息系统。为了统一管理企业的核心主数据，近年来主数据管理(MDM)也在大型企业开始部署应用。实现智能管理和智能决策，最重要的条件是基础数据准确和主要信息系统无缝集成。

9、智能物流与供应链

制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车(AGV)、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。WMS(Warehouse Management System，仓储管理系统)和TMS(Transport Management System，运输管理系统)也受到制造企业和物流企业的普遍关注。

10、智能决策

企业在运营过程中，产生了大量的数据。一方面是来自各个业务部门和业务系统产生的核心业务数据，比如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等数据，这些数据一般是结构化的数据，可以进行多维度的分析和预测，这就是BI(Business Intelligence，业务智能)技术的范畴，也被称为管理驾驶舱或决策支持系统。

I. 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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