本報記者 樊三彩

　　近日
，中國鋼鐵工業協會發布《鋼鐵行業數字化轉型評估報告（2024年）》（下稱《報告》）。此次參評鋼鐵企業有41家，其粗鋼產量合計為3.9億噸，約占全國粗鋼產量的38%。

　　“鋼鐵企業都在大力推進數字化轉型
、智zhi能neng化hua升sheng級ji相xiang關guan工gong作zuo，大da多duo數shu鋼gang鐵tie企qi業ye已yi組zu建jian相xiang應ying的de組zu織zhi與yu團tuan隊dui
，全quan麵mian推tui進jin數shu字zi化hua轉zhuan型xing工gong作zuo，對dui規gui劃hua編bian製zhi及ji組zu織zhi落luo實shi愈yu發fa重zhong視shi
，在zai生sheng產chan製zhi造zao、運營管控
、客戶服務3大領域積極探索轉型實踐
，推動管理創新與技術創新。”《報告》同時指出，“在跨領域協同
、係統性創新方麵
，鋼鐵企業還有較大提升空間
，特別是在研發
、製造、服務的全生命周期管控以及產業鏈協同等方麵，需繼續推進人工智能深度賦能和協同創新。”

　　“近年來，企業越來越重視統籌推進，且隨著產線集中
、智能化以及5G+物聯網技術應用的逐漸普及，相關設備設施的建設規模逐年增長。但同時也要看到
，受前期基礎設施等方麵大量資金已完成投入和2023年鋼鐵企業綜合盈利能力下降等因素影響，數智化建設資金投入同比有所降低。”《報告》提出。

　　在基礎建設方麵，95.1%的企業將數字化轉型相關的發展戰略納入企業總體發展進程

，並持續投入資金實施數智化改造升級項目，2023年度投入28.6元/噸鋼
，同比降低25.7%，信息安全資金投入依然整體偏低。在信息資源方麵，數據治理工作穩步推進，75.6%的企業建立了專門的數據治理組織和專職隊伍，同比提高12.3個百分點。在組織設置方麵，分別有78%和73%的企業設立了數字化管理組織和信息安全管理組織。在IT基礎設施架構建設方麵，雲平台普及進一步加快，43.9%的企業采用雲計算架構。

　　在單項應用方麵，大多數企業已建立MES（製造執行係統）
，機器人（含無人化裝備）應用密度達65台（套）/萬人，同比提升20%。其中，機器人在檢化驗場景應用最多，主要集中在理化檢驗工序
，呈現出向產線取樣工位延伸、打造智能理化實驗室延伸的趨勢。機器人在燒結、連鑄、軋製
、精整等工序應用也逐步增多，但總體上呈現單點應用態勢，產線級整體智能協作及與主產線的深度智能融合尚未成熟。

　　在綜合集成方麵，500萬噸規模以上企業基本實現了管控銜接、產銷一體和業財無縫對接，但在自動排產等局部業務領域的係統銜接和數據共享方麵仍有待進一步提高。82.9%的企業建設了智能集控中心，同比提升1.3個百分點
，主要集中在鐵前和軋鋼。同時，63.4%的企業運用三維可視化仿真係統建設數字化工廠，智能管控向縱深發展。

　　在(zai)產(chan)業(ye)鏈(lian)協(xie)同(tong)創(chuang)新(xin)方(fang)麵(mian)，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)企(qi)業(ye)加(jia)大(da)力(li)度(du)構(gou)建(jian)與(yu)上(shang)下(xia)遊(you)客(ke)商(shang)高(gao)效(xiao)緊(jin)密(mi)銜(xian)接(jie)的(de)生(sheng)態(tai)圈(quan)，並(bing)利(li)用(yong)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)手(shou)段(duan)實(shi)現(xian)信(xin)息(xi)共(gong)享(xiang)。工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)平(ping)台(tai)建(jian)設(she)和(he)應(ying)用(yong)比(bi)例(li)達(da)95.1%，平台主要用於生產過程管控。82.9%的企業已開始探索大數據模型應用
，主要應用在工藝過程優化和產品質量性能預測方麵。企業綜合協同智能管控能力大幅提高。研發
、製造、服務3大流程的全周期融合仍在爬坡階段。

　　第一梯隊企業工業機器人

　　《報告》顯xian示shi

，鋼gang鐵tie行xing業ye數shu字zi化hua轉zhuan型xing總zong體ti發fa展zhan水shui平ping持chi續xu提ti升sheng，湧yong現xian出chu眾zhong多duo優you秀xiu的de典dian型xing案an例li與yu創chuang新xin應ying用yong，但dan行xing業ye發fa展zhan不bu均jun衡heng
，企qi業ye間jian差cha距ju較jiao為wei明ming顯xian。根gen據ju鋼gang鐵tie企qi業ye的de產chan能neng規gui模mo
、裝備技術
、生產模式、數智化應用水平等方麵情況
，41家參評企業可劃分為3個梯隊，現從以下幾方麵分析重點能力建設情況。

　　研發創新方麵。鋼鐵企業普遍應用的研發工具
，主要集中在模擬仿真、動力學分析、熱力學計算以及知識庫等關鍵領域。“研發工具類型數量差異顯著，第一梯隊平均擁有12種工具，遠超第二梯隊（平均2種）和第三梯隊（平均1種），顯xian示shi出chu梯ti隊dui研yan發fa能neng力li的de分fen化hua。研yan發fa項xiang目mu生sheng命ming周zhou期qi管guan理li的de線xian上shang化hua程cheng度du第di一yi梯ti隊dui全quan麵mian領ling先xian，第di二er梯ti隊dui在zai年nian度du計ji劃hua管guan理li和he過guo程cheng管guan理li方fang麵mian表biao現xian突tu出chu，但dan第di三san梯ti隊dui各ge方fang麵mian線xian上shang化hua程cheng度du均jun較jiao低di。”《報告》顯示。

　　數據應用方麵。“大數據及人工智能技術在鋼鐵行業已有初步運用
，但在切實發揮數據價值
、提高生產製造的智能化水平上，依舊有著較大的距離。”《報告》提出，因數據複雜度高

、模(mo)型(xing)適(shi)應(ying)能(neng)力(li)差(cha)等(deng)原(yuan)因(yin)，企(qi)業(ye)大(da)多(duo)使(shi)用(yong)了(le)數(shu)據(ju)輔(fu)助(zhu)工(gong)業(ye)機(ji)理(li)模(mo)型(xing)和(he)運(yun)營(ying)分(fen)析(xi)決(jue)策(ce)模(mo)型(xing)等(deng)應(ying)用(yong)，數(shu)據(ju)驅(qu)動(dong)的(de)知(zhi)識(shi)模(mo)型(xing)應(ying)用(yong)較(jiao)少(shao)，數(shu)據(ju)的(de)深(shen)層(ceng)價(jia)值(zhi)尚(shang)未(wei)充(chong)分(fen)發(fa)揮(hui)。

　　數據顯示
，第一梯隊企業主要采用的模型應用包括：市場預測、設備運行狀態預測、客戶畫像

、基於數據模型的工藝過程優化、產品質量性能預測。第二梯隊和第三梯隊的企業
，有較大提升空間，比如在金融風險監控等應用領域。

　　技術應用方麵。在工業機器人應用方麵，第一梯隊企業為230台（套）/萬人

，第二梯隊企業為67台（套）/萬人
，第三梯隊企業為15台（套）/萬(wan)人(ren)。在(zai)智(zhi)能(neng)檢(jian)測(ce)及(ji)感(gan)知(zhi)設(she)備(bei)方(fang)麵(mian)，應(ying)用(yong)鋼(gang)板(ban)表(biao)麵(mian)缺(que)陷(xian)自(zi)動(dong)識(shi)別(bie)的(de)企(qi)業(ye)數(shu)量(liang)最(zui)多(duo)，其(qi)次(ci)為(wei)應(ying)用(yong)鋼(gang)水(shui)成(cheng)分(fen)檢(jian)測(ce)，而(er)應(ying)用(yong)金(jin)相(xiang)自(zi)動(dong)識(shi)別(bie)與(yu)分(fen)級(ji)
、液位檢測的企業相對較少。

　　“在人工智能應用方麵，以機器視覺技術為例
，第一梯隊與第二梯隊的企業都采用了與質量控製、工業OCR（光學字符識別）
、車輛識別等AI相關的應用。伴隨技術廣泛普及
、大數據算法不斷訓練和優化，未來在廢鋼分揀

、金相自動識別等領域
，AI將持續帶來應用價值。”《報告》特別預測道。

　　業務創新方麵。《報告》分析指出，產線集控已然成為鋼鐵行業智能製造的新潮流。數據顯示，82.9%的企業構建了集監控與調度一體化的智能集控中心，同比增長了1.3個百分點。整體上，處於第一梯隊、第二梯隊企業競相建設集控中心，兩個梯隊差距不大
；由於受限於基礎設施
，第三梯隊企業增長較為緩慢。“在集控中心的管控範圍裏
，熱處理生產工序依舊是使用集控程度最低的領域。”《報告》提出。

　　第三梯隊企業應優先推動

　　根據《報告》，在企業數字化轉型與高質量發展的進程中，核心痛點與業務需求主要體現在幾個方麵：shengchanguochengxujingzhunhuakongzhi，shengchanjihuaxuziyuanzuidahualiyong，shengchanzhiliangxushixianyiguanzhiguankong
，shengchanshebeixujingxihuaguanli，cangchuwuliuxugaoxiaohuayunying，nengyuanjiezhixujizhihuashiyong
，ditanhuanbaoyushuzihuaxuxietongfazhan

，anquanshengchanxudedaobenzhibaozhang。ciwai，xinxianquan
、人才隊伍建設以及體係建設等保障條件也需得到切實落實。

　　基於此
，結合《鋼鐵行業數字化轉型工程建設指南》
，《報告》對處於不同梯隊企業的數字化轉型提出如下建議。

　　第一梯隊企業
，應打造涵蓋平台化和社會化的研發創新、生產與運營管控、用戶服務、產業鏈合作等新型能力；開展對外賦能服務，與平台合作夥伴實現網絡化協同、服務化延伸、個性化定製等業務模式創新
；探索新技術、新裝備在場景上的創新應用
，並形成係統性解決方案
；針對行業共性技術“瓶頸”
，牽頭組建創新聯合體，加大研發投入，開展聯合攻關；將創新成果、經驗分享並形成相應標準。

　　第di二er梯ti隊dui企qi業ye，在zai業ye務wu集ji成cheng與yu應ying用yong創chuang新xin等deng方fang麵mian與yu第di一yi梯ti隊dui差cha距ju不bu大da，應ying緊jin跟gen行xing業ye數shu字zi化hua轉zhuan型xing發fa展zhan新xin趨qu勢shi
，對dui優you秀xiu案an例li和he先xian進jin做zuo法fa迅xun速su做zuo出chu反fan應ying，並bing形xing成cheng適shi合he自zi身shen特te點dian的de創chuang新xin應ying用yong；在解決行業共性問題的過程中
，積極參加創新聯合體
，並與相應合作夥伴打造創新生態。

　　第三梯隊企業
，通常受規模、資金
、產品特點等因素製約
，總體投入不足
，數字化轉型具有“小步快跑”的推進特點。應強化學習
，並將數字化轉型提升為企業發展戰略，重視人才培養和機製建立；優先推動投入產出比高、產出速度快的場景應用；重點推進場景級能力打造和業務數字化、場景化、柔性化
、多樣化
、個性化運行

；關注行業成熟度高、可複製的優秀解決方案
，對本地化適宜性強的項目穩步推進。

　　“zongtishang
，qiyezaituijinguochengzhongxuzunxunguojiajixingyedebiaozhuntixi，yaochongfenjiquxingyeneidechenggonganliyujianshejingyan。congquanjushijiaochufa
，guihuadingcengsheji
，zhidingxiangjindezongtiguihua
，bingfenjieduanzhubushishi。”《報告》明ming確que
，為wei確que保bao實shi施shi效xiao果guo
，企qi業ye需xu定ding期qi開kai展zhan階jie段duan性xing評ping估gu與yu診zhen斷duan，通tong過guo自zi我wo檢jian查zha與yu糾jiu正zheng，及ji時shi洞dong察cha問wen題ti並bing進jin行xing動dong態tai優you化hua，確que保bao實shi施shi路lu徑jing與yu方fang法fa具ju備bei科ke學xue性xing與yu有you效xiao性xing
；針對行業製造特點與特定應用場景，推動數字化
、智能化技術在更廣泛範圍和更深層次上創新應用，以助力鋼鐵行業智能製造體係持續改進與完善。

　　《中國冶金報》（2025年04月29日 04版四版）