钢铁行业如何进行数字化转型

本文作者：杨芳 和君咨询 咨询师

十四五期间钢铁行业除了兼并重组、产业整合、产品转型升级，还有一个重要的命题——数字化转型。钢铁行业作为一个劳动密集型、资金密集型、技术密集型的传统制造型行业，要实现高质量发展，数字化转型是大势所趋，势在必行！

随着钢铁行业去产能任务接近完成，钢铁行业逐步由规模性调整进入质量效益性调整的新阶段，同时行业由增量竞争逐渐进入存量竞争，低成本、高效率和优质服务以及快速的市场反应能力成为钢铁企业的核心竞争力。针对钢铁行业生产流程长、工艺复杂、供应链冗长，当今正面临原材料价格波动大、设备维护成本高、工艺知识隐形程度高、下游需求日益个性化、物流成本高、安全环保压力增大等行业痛点，数字化将带来钢铁行业的全要素、全流程、全价值链的优化和升级。钢铁企业将围绕企业经营管理以及设备管理、生产管控、供应链管理、环保和能源管控等方面开展数字化转型，通过数字化手段改变整个产品的设计、开发、制造和服务，提供有数字化特征的产品和服务，通过数字化手段连接企业内部和外部环境等。

钢铁行业数字化转型趋势

（一）  供应链体系由局部协同向全局协同转变

钢铁行业传统的供应链中，库存管理是钢铁行业的一大痛点。由于上下游产业信息流不畅通，下游产业对钢材的需求日益个性化，且波动较大，物料信息难以在供应链中实现跨环节的自由流通，大大增加了企业运营成本。钢铁企业将ERP、SCM等信息系统集成用于供应链整合，建设“PLM+MES+ERP”企业运营一体化平台，通过钢铁行业订单管理模型、供应链管理模型、财务管理模型等，构建高效供应链协调体系。构建上下游信息流通渠道，结合产品需求、原料供给和产能配置，及时调整生产计划，提高产能利用率，减少库存积压，保障订单稳定到期兑现。通过与上下游企业建立互通互联的数据通道，动态监测上游原材料供给情况，辅助原材料采购决策；通过电商平台等载体搜集整理下游企业订单和产品定制信息，自动生成生产计划，对产品进行个性化加工和精准化配送。通过整理订单信息和其他钢铁企业的基本信息，动态匹配产品性能要求和钢厂的生产工艺水平，通过订单共享实现产能共享，提高钢铁行业产能利用率。通过完善ERP企业资源管理系统，深化对产供销等核心业务的数字化集成，将生产数据、质量数据、异常信息实现透明化、可视化、数字化管理。

（二）  产品和服务由标准化向定制化转变

数字化产品开发方面，通过基于数字化集成的研发体系或平台，确立以用户为中心的产品理念和服务意识。贯通市场需求、研发设计、生产制造各个环节，通过智能排单生产，为产品质量控制和追溯创造条件；数字化订制服务方面，钢铁企业抓住用户需求，结合先期研发介入、后期持续跟踪改进模式，创新技术支持和售后服务，完善物流配送体系，提供材料推荐、后续加工使用方案等一系列延伸创新服务，创造和引领高端需求；数字化运营管理方面。

（三）  生产工艺由黑箱式向透明化转变，逐渐实现智能化生产

钢铁企业的冶炼工艺、冶炼配方、设备维护、经营管理等环节的正常运转，过去只能依靠隐形程度很高的人工经验，造成工人技术水平参差不齐和产品质量波动。随着信息技术在钢铁企业的深度渗透，隐形的生产经验被挖掘、提炼，并封装显性化软件模型，实现生产工艺透明化，有效指导实际生产，提高生产效率和安全水平，实现生产的智能化。同时不断快速优化和迭代生产工艺过程，达到降本增效的目的。

生产工艺优化方面，通过人工智能等先进技术，在赛博空间对钢铁的工艺配方、工艺流程等方面进行全方位、超逼真的模拟仿真，得到产品最佳生产工艺方案，缩短产品上市周期；生产过程管控，将生产过程中涉及的工艺知识、工业经验等技术要素封装化并显性化为可调用的机理模型，结合采集的设备、环境、材料等参数，确定最优加工计划，提升生产效率；产品质量管控方面，通过部署生产质量分析模型，采用机器视觉等技术，采集和分析产品全过程质量数据，持续迭代优化闭环控制体系，实现全流程产品质量跟踪及自动控制，提升产品质量控制精度。

（四）  设备管理由传统维护向智能维护转变，实现全生命周期的数字化、智能化管理

随着智能传感器和通信技术的兴起，实时监测高炉等设备的温度、压力、流量等各种工况数据成为了现实，基于此可实现设备故障的自感知、自分析和自决策，进行设备的预测性维护，减少维护成本，提高设备的可靠性，并保障生产的通畅运转。

（五）  环保和能源管理由粗放型向清洁型和节能型转变

钢铁行业是高耗能、高污染、高排放的代表性行业，在国家大力治理环境污染时，行业面临的环保成本急剧上升。通过建设能源管控中心，实现能源生产、能源消耗数据的自动实时采集、集中监视，并基于数据进行能源智能管理、能源供需平衡、能源预测优化，生成高效的能源利用方案，减少能耗成本。通过在各工艺设备的排污口设置智能监测传感器，将实时采集的排污数据传输至工业互联网平台，综合分析钢铁企业生产过程中的有毒有害物质的排放情况，确定工艺优化和设备升级方案，减少对生态环境的污染和破坏。

钢铁行业数字化转型的难点

钢铁行业整体数字化程度低，且企业间数字化水平差距较大，部分企业已经达到了工业3.0水平，部分企业还处在信息化初级阶段。对中国钢铁行业普遍存在的痛点比较客观和准确的描述具体如下：

基础数据来源多、数据质量差。钢铁企业生产流程复杂，即使单个工序也可能存在多个工业控制系统、生产执行系统等。数据来源非常之离散。同时基础数据的持续可靠性也受到质疑。

信息化基础弱、规划少。大部分钢企在建设信息化的时候缺乏规划与统筹，并且缺少对数据与流程的统一管理，人为形成了流程与数据的“孤岛”，职能部门与业务之间信息不通，生产现场与公司之间信息不畅。

核心工艺数字化尚不成熟。一方面，关键工艺数据来源不完善。如烧结、高炉、转炉等关键设备，特别是中小型设备，如2000 立方米以下高炉，150 吨以下转炉的计量仪表配备并不齐全。主要生产原料，如熔剂、焦炭、废钢等原料的检化验样本结果不具代表性，在线实际监测仪表也因为缺乏维护导致数据不准确的问题。另一方面，核心工艺尚未真正被量化建模。比如高炉工艺本身同时存在气液固三相反应，横断面及纵断面上反应环境及物理化学参数有巨大差别，过程的指标关系不十分明确, 难以找出一个模拟目标来表达高炉过程的特征。部分国内企业也曾尝试引进国际上相对成熟的专家系统，但由于原料质量波动大、工况环境差异大以及中方技术积累不足等原因导致落地实施效果并不尽如人意。

管理能力薄弱、关键技能缺失。企业的管理者需要将自身积累的经验模型化，并量化到日常的操作标准中，并以指标体系来推动日常工作的开展，以结果与过程的偏差为导向对下属与员工进行辅导与技能培养。在生产工艺、质量管理、设备管理等重要环节应用数据分析技术是生产数字化的核心要求。但大量企业将数字化等同于自动化与设备升级，忽视了对于自身分析能力的提升，没有采用经验与数字化结合的方法，将工作“完全外包”给软件供应商或是咨询公司。脱离了生产经验与关键管理人员能力的同步提升，钢铁企业的数字化转型最终流于形式且停滞不前。

钢铁行业数字化转型的建议

钢铁企业应把数字化转型定位为企业级战略，进行顶层设计，全局谋划，总体规划、分步实施、集约管控、集成应用、平台赋能、生态落地、持续迭代。通过组织转型激发组织活力，通过文化转型创造转型氛围，遵行战略与执行统筹、自主与合作并重的原则。从数字化愿景与目标，到数字化文化与组织，到数字化技术支撑、数字化场景重构，最终实现数字化驱动与变革。

钢铁行业数字化转型，要以价值创造、企业盈利、降本增效、管理标准化、生产自动化、智能化、安全、节能、环保为依据；结合市场与工艺需求变化，通过数字化工具方法提高解决问题的效率与可靠性；在推动数字化转型中以精益理念进行业务需求梳理，将需求转化为模型、软件与工具，支持业务流程持续改进，并通过合作构建可持续的数字化生态圈，推进数字化转型。

来自 十四五战略规划

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