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专题解读

新科技支撑智能制造 新时代锻造钢铁强国

  国际金融危机让世界重新认识到,以制造业为核心的实体经济才是保持国家竞争力和经济健康发展的基础,美国、德国、英国、法国、日本等发达国家纷纷实施“再工业化”战略,中国也于2015年提出了“中国制造2025”战略规划,着力推进制造强国建设。钢铁工业是国民经济的重要组成部分,智能制造是制造业实现转型升级的关键所在,大力发展钢铁智能制造,建设钢铁强国,是落实制造强国战略的重要举措。因此,必须把握变革趋势和来源:nba买球正规网站 时间窗口,充分利用新一代信息技术,落实两化深度融合,推动钢铁工业智能升级,努力抢占新一轮产业竞争制高点。

  一、新时代钢铁工业面临新的发展形势

  十九大报告指出,我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,要建设现代化经济体系,必须把发展经济的着力点放在实体经济上。制造业是实体经济的主体,钢铁工业是制造业重要的基础原材料产业,实体经济的快速发展,离不开钢铁工业的支撑。

  近年来,伴随国家供给侧结构性改革的深入推进,我国钢铁工业深化去产能,不断提高竞争力,生产经营情况得到明显改善。当前,我国钢铁工业已经成为最具全球竞争力的产业之一,实现了好产品、好价格、好规模、好服务、好品牌“5G”水平,拥有全球最大、最活跃的内需市场,最全、最完整的产业体系,最多、最丰富的人才资源,最新、最先进的技术装备,最快、最及时的客户服务。总体判断,我国钢铁领先世界的来源:nba买球正规网站 时间跨度将超过曾经的英国、美国,可能达到百年之久。

  中国特色社会主义进入新时代后,贯彻新发展理念、建设现代化经济体系对我国钢铁工业发展提出了新的要求。随着供给侧结构性改革的深入推进,钢铁工业从原来的“增量、扩能”的快速发展期,进入了“减量、调整”时代。但减量不是不发展,而是在减量发展阶段推进钢铁工业绿色化、有序化、品质化、标准化、差异化、服务化、智能化、多元化、国际化“九化”协同发展,重塑价值链,不断提高钢铁工业竞争力。党的十九大在“贯彻新发展理念,建设现代化经济体系”部分明确指出,要加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。可见,智能制造已然成为钢铁工业转型升级的现实需要和必然选择。

  二、新科技支撑钢铁智能制造

  对于钢铁工业而言,智能制造是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于钢铁产品、制造、服务全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成,实现钢铁制造的数字化、网络化和智能化,不断提升钢铁企业的产品质量、效益和服务水平,推进钢铁创新、绿色、协调、开放、共享发展。

  (一)先进制造技术

  先进制造技术(Advanced Manufacturing Technology, AMT)是传统制造技术不断吸收信息技术和现代管理等方面的成果,并将其综合应用于产品设计、制造、检测、管理、销售、使用、服务的制造全过程,以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产,提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称。先进制造的典型模式包括CIMS、准时生产、并行工程、精益生产、敏捷制造、虚拟制造等。先进制造技术面向工业应用,不是以追求技术的高新为目的,而是注重产生最好的实践效果,以提高效益为中心,以提高企业的竞争力为目标,这与钢铁工业的需求不谋而合。

  (二)新一代信息技术

  新一代信息技术主要以互联网、大数据、人工智能为代表。互联网是数字世界中数据与数据间的生产关系,大数据代表现实世界的数字孪生(Digital twin),是数字世界中的生产资料,人工智能在数字世界中充当生产力,利用大数据这一生产资料,通过互联网这一生产关系,发挥改造数字世界能力的角色。

  1. 互联网变革生产关系

  互联网始于1969年美国的阿帕网,是网络与网络之间所串连成的庞大网络,通过通讯协议将世界连接成逻辑上的单一巨大国际网络;物联网是在互联网的基础上,将世界万物具备感知功能并相互连接形成的一张巨大物联网络。

  “互联网+钢铁”带来的是钢铁产业生态调整和价值重构。互联网技术在应用上主要分为两个层次:以钢铁电商为代表的互联网应用在2011年开始广泛兴起,利用其在零售电商的经验和技术,结合钢铁产业链特性,打造产供销一体化、金融物流为增值服务的钢铁电商平台;以物联网技术为核心的工业互联网应用,多应用于设备的识别、诊断以及生产过程监控分析。互联网、物联网等技术的应用使得企业掌握了大量的生产经营数据,为大数据分析、人工智能奠定了数据基础。

  2. 大数据成为生产资料

  大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产,大数据技术则是从各种各样类型的海量数据中快速获得有价值信息的能力。大数据代表现实世界的数字孪生,其在钢铁工业中的典型应用主要在以下几个方面:产品创新、生产过程优化、工业供应链优化、产品销售预测和需求管理、产品质量管理分析等。

  产品创新:客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新做出贡献。

  生产过程优化:基于物联网技术的应用,通过大数据技术虚拟建模整个生产流程,并改进生产流程。

  工业供应链优化:基于互联网技术的深度应用,整合全产业链的信息,实现钢铁企业大规模定制化生产。

  产品销售预测与需求管理:利用企业历史交易数据及行业数据分析当前产品需求变化和组合形式,制订企业产品结构和销售计划。

  产品质量管理分析:利用工业大数据技术,基于订单、设备、工艺、计划等生产历史数据、实时数据及相关生产优化仿真数据,采用聚类、规则挖掘等数据挖掘方法及预测机制建立多类基于数据的生产优化特征模型,为在线工序质量控制、工艺参数优化提供指导性意见。此外基于质量特征值的在制品质量跟踪方法,建立与工位节点设备、人员、工艺、物料等动态实时信息的多维视图,挖掘质量缺陷分布规律,为在制品的质量跟踪与追溯管理提供依据。

  3. 人工智能升级生产力

  人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能目前主要在高炉专家系统、智能炼钢、钢材质检分析等方面有较多应用,如百度利用人工智能技术实现首钢钢板缺陷分类模型的预测,与宝钢合作实现“智能钢包”应用,平均降低出钢温度10℃,可以节约能源成本70亿元,钢包烘烤能效下降50%,大约可以节约150亿元。

  三、我国钢铁工业两化融合现状分析

  钢铁工业智能化的初始形态是信息化,在这一阶段实质上并不算真正意义上的智能化,但是作为智能化的先导形态,却是智能化发展的不可或缺的基础阶段。

  钢铁工业的信息化主要经过三个阶段:部门信息化、企业信息化和深度信息化。部门信息化即各部门根据业务情况应用信息系统,如财务管理系统,这一阶段存在大量的信息孤岛;企业信息化即企业信息化五级架构体系基本完成,各业务系统间互联互通,企业形成集成化的信息系统架构体系;深度信息化即企业通过关键业务环节以及应用系统之间的协同和集成,实现智能化决策,并利用数据挖掘技术,对企业内部进行深度挖潜,最终实现智能制造。

  目前,我国大部分钢铁企业都处于部门信息化向企业信息化过渡阶段,存在信息系统缺乏统一规划、信息集成度低、系统功能不完善、数据管理不规范、产品标准不统一等问题,亟需对现有系统进行优化升级和再建设。在信息系统和物理系统的开发、管理、集成方面,创新能力仍然较弱。产品生产工艺设计与智能管理决策支持系统的综合集成、业务系统向产业链前端延伸,缺乏成熟的行业解决方案。

  在推进智能制造的过程中,有些企业投入资金较高,并且仅有少数钢铁企业获得了国家政策资金支持,这使得行业内将智能制造与巨额投入划上等号,出现了“示范性强,推广性弱”的现象。相比之下,还有很多钢铁企业,更关注投资回报率,该部分企业在装备水平、管理模式、两化融合基础等方面与前者也存在较大差异,造成前者的智能制造之路对于后者而言很难复制和借鉴。

  根据《中国两化融合发展数据地图(2017)》数据显示,我国冶金行业智能制造就绪率仅为4.8%,大型钢铁企业智能制造就绪率为18.3%,钢铁工业智能制造之路依然任重而道远,需要更多有实力的实施企业参与其中。

  四、我国钢铁工业智能制造发展路径

  钢铁工业应该分阶段、有重点、有序开展智能改造升级。钢铁智能制造可以同步推进实施四个路径:一是着重实现钢铁制造过程的智能化;二是实现企业决策的智能化;三是整合行业数据资源,重点推动大数据的集成应用;四是实现钢铁产业链各节点的互联互通,重点推进产业的协同应用。

  

图1 钢铁智能制造实施的四个路径

  1. 推进制造过程智能化

  推进钢铁制造过程智能化,需要在重点领域试点建设智能工厂/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。同时,在此基础上全面实施高级计划排程(APS)系统,实现敏捷制造及精准交货。

  2. 推进企业决策智能化

  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,利用人工智能技术,实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

  3. 推进大数据集成应用

  健全钢铁工业信息化基础设施,整合冶金数据资源,突破钢铁工业大数据核心技术,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,培育发展冶金行业新业态。

  4. 推进产业协同应用

  推进产业协同应用,需要制定互联网与钢铁工业融合发展的路线图,发展基于互联网的个性化定制、云制造等新型制造模式,推动形成基于消费需求动态感知的研发、制造和产业组织方式,建立优势互补、合作共赢的开放型钢铁产业生态体系,培育智能监测、远程诊断管理、全产业链追溯等工业互联网的新应用。

  五、发展建议与保障措施

  (一)抓好三个层面的科技攻关,加强关键共性技术研发

  抓好国家层面的重大科技专项、行业共性技术研发、企业层面技术革新三个层面的科技攻关,提升数字化、智能化高端装备、柔性制造工艺技术、智能控制技术的融合连接应用和对制造业生产加工全过程的有机组织和有效管理、研发、设计和集成制造。

  (二)打造钢铁企业智能升级示范,建立钢铁智能制造标准体系

  我国具有冶炼能力的钢铁企业有500多家,其在产能规模、产品类别、管理模式、两化融合基础等方面,具有较大的相似性,打造钢铁企业智能升级示范,在行业内更具有可复制性和推广性,对推动钢铁工业的转型升级具有重要意义。

  依托钢铁企业智能制造示范项目,构建钢铁智能制造综合标准化试验验证平台,加快钢铁智能制造相关标准体系建设。钢铁工业应鼓励通信设备、装备制造、软件开发、工业自动化、系统集成等领域企业和科研院所联合参与标准制定,制定可以与市场标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

  (三)支持国内第三方实施机构,自主研发集成应用解决方案

  鼓励国内企业自主研发符合中国实际的钢铁智能制造集成应用解决方案。以规划院、设计院等为主的第三方实施机构具有公正独立、行业权威等身份属性,在系统实施过程中更多考虑企业的战略目标、先进理念的输出、先进技术的共享,因此更易推进智能制造的复制和推广。