北京向南驱车400多公里，有一座别样的AAA级旅游景区——位于河北邢台的德龙钢铁有限公司。很难想象，一家集烧结、炼铁、炼钢、轧钢为一体的大型钢铁联合企业，竟然可以实现“零扬尘、无污水流出、无黑烟（近零）”排放。

　　从高污染、高能耗，到低排放、高质量，钢铁行业这一系列的转型升级，智能制造新模式的应用功不可没。

　　“钢铁行业智能发展的趋势不可阻挡，钢铁企业要抓住机遇、顺势而为。”在6月20日召开的“2019（第二届）钢铁智能制造创新实践研讨会”上，冶金工业规划研究院院长李新创表示，钢铁企业必须把智能制造融入钢铁企业全流程和智能决策过程中，做到“精准、高效、优质、低耗、安全、环保”，全面提升发展质量。

　　压力转为机遇

　　一直以来，钢铁企业都面临着无处不在的压力与挑战。

　　德龙钢铁有限公司首席信息官郭玉宾表示，钢铁企业不仅面临去产能、去杠杆、产业集中度提高的压力，还面临国内钢铁企业的竞争所带来的企业管理水平快速提高的压力，而作为高耗能、高污染的企业，环保和降低能耗方面的压力更为突出。

　　“钢铁企业如何把压力和挑战转化为机遇，迫在眉睫。”郭玉宾表示，正是瞄准了智能制造的发展方向，德龙钢铁斥资上亿元推动数字化建设，成功探索出低成本、高成效的生产数据集成模式，打造了产销一体、管控衔接，财务业务一体化的钢铁行业数字化样板工程。

　　冶金工业规划研究院项目经理高强表示，钢铁企业智能制造的总体思路就是以智能制造标准体系的构建、平台建设，提升钢铁企业数字化、网络化、智能化水平，打造钢铁行业智能制造解决方案为着力点，促进互联网、云计算、大数据、人工智能在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用，推进钢铁行业智能化转型升级。

　　在德龙钢铁，覆盖制造全流程的实时数据采集与可视化生产管控系统已建成，郭玉宾介绍，该系统的数据采集超过2万个点位，基于新一代物联网技术，可实现生产计划、投料、能源消耗、工艺过程、质量、物流等方面的一体化管理与控制，生产实绩直达生产管理者，大幅提升生产管理的精细化程度和协同效率。

　　“我们还建成生产能源指挥中心，实时监控风、水、电、气等能源介质的生产、输配和消耗数据。通过数据综合利用，支撑能源平衡及动态优化，实现系统性的节能降耗。”郭玉宾说。不仅如此，德龙钢铁还基于对炼钢排放烟气的激光分析、炉口火焰的图像识别以及声呐化渣等技术，建立转炉终点预报数字化模型。通过模型炼钢与人工经验炼钢相结合，提高命中率、缩短冶炼周期、提高产量、降低成本，智能化炼钢取得阶段性突破。

　　“我们要充分利用新一代信息技术，落实两化深度融合，推动钢铁行业智能升级，进而实现钢铁行业高质量发展。”李新创感叹，智能制造是钢铁行业转型升级的现实需要，也是钢铁行业高质量发展的有力保障。

　　避免走入误区

　　不过，在钢铁企业推进智能制造的过程中仍然存在很多问题。高强指出，按照智能制造能力成熟度1~5级分析，钢铁企业智能制造能力成熟度在1.8~3.5之间（满分为5），企业间差别很大，大型钢铁企业智能制造水平发展较高，但在研发方面尚未形成以产学研用为主的创新研发体系，自主创新研发积极性不高。

　　另外，钢铁智能化应用也还处于初级阶段，工艺过程数学模型的适用性差、全流程计划调度水平不高、全流程周期质量管控尚待打通、供应链协同存在较大差距、管控一体化水平待提高、底层装备网络化基础较弱。

　　与会专家还指出，目前面向钢铁行业进行智能制造专项服务的服务机构虽然很多，但市场较为混乱，缺乏政府的引导，处于无序状态。同时缺乏既熟悉钢铁工艺流程，又掌握先进信息技术，还具备企业管理知识的专业人才，缺乏专业人力资源储备。

　　在多位专家看来，智能制造是系统工程，不能一蹴而就，切忌急功近利，需扎实推进管理优化。为避免企业在智能制造过程中走入误区，数字化和网络化是基础，智能化才是技术深水区，因此，企业首先应打好数字化、网络化这些强基固本的基础，进而充分挖掘智能化需求。

　　“智能制造需以实事求是的态度，做好技术积累，来不得半点虚假。”高强表示，智能制造涉及多学科专业，应通盘考虑，整体规划，按需实施智能制造需搭建行业智能制造服务平台，整合各方资源为企业提供专项服务。

　　李新创强调，未来要进一步加强政策支持、建立完善的钢铁行业智能制造标准体系、加快人才培养、加强国际合作，推动钢铁行业在新时代实现高质量的智能转型与升级。