很多人都在讨论一个问题：如何衡量钢铁企业的智能化水平。今年6月份，在安徽省马鞍山市召开的钢铁行业能源中心建设、运行与升级研讨会上，中国金属学会原常务副理事长王天义提出了一个观点：与机器人数量这一指标相比，能源利用效率更能反映钢铁企业的智能化水平。
为什么把能源管理智能化作为切入点？
对于盲目提升自动化水平的企业来说，王天义的观点给他们提了个醒。但也有人认为：能源管理应该服从于生产的需要。与生产组织的顺畅相比，能源利用效率是第二位的。为什么要突出能源利用效率呢？
能源管理服从于生产需要是对的。但能源利用效率不仅重要，而且动态性更强、管理难度更大。如果能把能源利用效率提高到极致，生产管理水平不可能不好。
中国工程院院士殷瑞钰很久之前就指出：钢铁行业最重要的发展方向是智能化和绿色化。事实上，智能化是保障绿色化的重要手段，而绿色化是促进智能化的重要牵引力。从原理上讲，智能化强调快速响应，而能源管理恰恰也强调实时优化、快速响应；智能化强调跨部门、跨地域的全局优化，而能源的生产与使用恰恰也涉及钢厂的每个车间、岗位和设备。这种实时性强、复杂且涉及空间面积大的问题，特别适合用智能化的手段去解决。
在此次会议中，人们对钢铁行业未来的发展目标达成了很多共识：能源效率提高的途径是从单体、单个作业区的节能发展到系统、全局性的节能，从事前计划发展到实时控制与预测，从以远程监控为主发展到日益智能化的自动控制。这些共识都体现了对智能化的需求。特别是还有很多人提出，能源管理的指导思想，应该从服务于生产，发展为实现与生产、设备、环保的协同优化。换句话说，能源管理的智能化可以作为钢铁企业全面智能化的切入点。
能源管理智能化面临哪些困难？
与此同时，人们对困难也有相当一致的认识。如数据不完整、不准确、不一致，难以建立准确的模型；需求不清晰，各种KPI（关键绩效指标）矛盾和各种部门之间的矛盾；数据不连接，难以支撑跨工序的优化、能源与生产的协同；设备不具备远程操控能力等。
笔者注意到：在上述困难中，有些主要是投资问题，如增加测量点、升级设备等。只要资金到位，这些问题就很容易解决。但是，还有些问题并不是简单的投资问题。例如，企业各种KPI的矛盾，这是永远存在的。这些矛盾，不仅涉及部门利益，还会随着市场、政策、设备状态等因素动态变化。此外，在数据采集过程中也总会遇到各种各样的问题，数据的不一致性是永恒的难题。
在互联网的时代，人们希望把钢厂的生产、能源、设备、环境进行全局优化。互联网通过信息传递，可以消除不确定性。换个角度，却是“把不确定性转化为复杂性”，这导致问题本身变得空前复杂。
我们设想一下，如果动态优化涉及全厂，异常变化因素就会时刻存在——今天这个设备出现故障，明天那个生产厂存在问题，后天原料和能源价格又发生了变化。这样，今天的KPI可能就不适用于明天。如果用“头痛医头，脚痛医脚”的办法解决这些问题，很可能是“按下葫芦浮起瓢”。要解决这些问题，必须得有新的思路。
殷瑞钰认为，要解决复杂问题，就要把复杂问题简单化、模糊问题清晰化。解决上述问题的本质，就是要应对变化。这些变化，可能是市场变化引发的，也可能是现场变化引发的，进而引发KPI的变化，并最终引发决策结果的变化。
过去开发系统时，企业对上述变化重视不够，而在智能时代则必须考虑并应对这些变化。在笔者看来，钢铁企业传统的计算机系统已经无法解决这些问题。例如，许多企业车间的操作台上，时常出现大批的“联络单”，要求工人进行某些特殊操作。从某种意义上说，这些“联络单”的存在，就是计算机系统灵活度不够、无法将知识有效沉淀到计算机系统的表现。在智能化的时代，解决这样的问题就要提高计算机系统的灵活性。
如何提高系统灵活性？
在解决这一问题时，人们往往忽略掉两个关键点。
一是企业不能寄希望于开发出一套非常完善的系统，一劳永逸地解决现场问题。在现实中，这是不可能做到的，因为智能化的过程非一日之功。正确的思路是通过PDCA（计划、执行、检查、处理）持续改进，逐渐提升智能化水平。
为此，我们还需要打造新的软件工具来支持这种改变，而不是指望使用前一代的工具来解决未来的问题。这就好比喷气式飞机解决不了登月的问题。如果没有新的工具，人们的期望和设想就没有办法落地。工业云、工业互联网平台、大数据等ICT（信息通信技术）就是打造新型工具的基础材料。
二是要推进全局优化，必须消除信息孤岛。工业互联网平台就起到了这样的作用。但是，人们需要的是永久地消除孤岛，而不是让新建的系统成为未来的孤岛。
任何一个计算机系统都是可以改进的。而我们强调的灵活性，本质上是指能够实现低成本、高效率、低风险的改进。例如，工业云就有极大的优势，但仅有云技术是不够的。重用数据和知识才是提高灵活性的关键。重用就是对过去工作的“继承”；尽量多的“继承”才是迅速“发展”的捷径，才能提高灵活性。通过重用能够降低数据采集的成本、风险，提高模型开发的效率和质量，减少人工作业和出错。这样，灵活性自然就提高了。
按照笔者的理解，目前的工业互联网平台分为3种：一种是适合特大型及大型企业的，其特点是通过数字孪生、数据中台等技术，解决复杂的工业知识沉淀和协同问题；一种主要针对中型企业的，通过把企业中的一些关键技术商品化，实现行业的知识共享；还有一种是面向小微企业的，其特点是极致简化和低成本。
从工具角度看，数字孪生为我们提供了一种全新的思想，适用于大型企业的工业互联网平台。优也信息科技有限公司CTO（首席技术官）林诗万在多个场合强调，数字孪生是一种方法论。其目的就是降低生产系统的复杂度，使对配置和状态不断变化的生产系统的定义和描述更简单。同时，工业互联网平台通过工业云、工业大数据技术的嵌入，让系统扩容、增加新功能变得简单。更重要的是，数字孪生技术可以促进数据采集、处理、建模等工作的分工协作，使每个层次的知识都更加容易复用。这样就可以显著提高系统的灵活性。
嵌入数字孪生技术的工业互联网平台与阿里提出的数据中台概念是类似的，通过分层来推进数据和知识的共享。比如，基于数字孪生的Thingswise平台就由4个层次构成。从某种意义上说，数字孪生就是适合工业界的数据中台。所以，有人认为，数字孪生是工业互联网平台进入2.0时代的标志。
借助新的工具，我们看到了钢铁行业未来智能化的曙光。
