钢铁智能制造仍存诸多问题 市场竞争新优势亟待培育

　　参考中国报告网发布《2017-2022年中国钢铁冶炼产业运营现状及十三五投资决策分析报告》

　　当前，物联网与现代信息技术正在深刻改变着社会、企业的运作模式，为钢铁行业的竞争力重构创造了新的机会。在日前举行的2017（第八届）中国钢铁发展论坛上，冶金工业规划研究院院长李新创指出，当前，我国钢铁产业发展拥有全球最大、最活跃的内需市场，已经成为中国制造业门类中最具全球竞争力之一，实现了好规模、好产品、好价格、好服务、好品牌，行业发展也由过去的粗放式管理、精细化管理开始向智能化管理转变，钢铁企业应紧抓新一代信息技术发展应用的历史机遇，培育市场竞争新优势。

　　钢铁智能制造仍存诸多问题

　　李新创认为，我国传统行业的稳定发展和新兴行业的兴起，将使我国钢材消费长期处于活跃状态，但钢铁发展的时代主题已经由“增量、扩能”向“减量、调整”转变。可以看出，我国钢铁减量发展的过程必然是较长时期的过程、流程调整的过程、优胜劣汰的过程、多元并举的过程、创新发展的过程。其中，作为钢铁智能制造的重大科技专项攻关项目，智能车间、智慧矿山、大规模定制等试点示范项目，对于引领钢铁智能制造的发展方向具有重要作用。

　　李新创表示，钢铁智能制造的价值体现在其能够帮助企业顺应市场趋势的变化，实现向个性化定制和制造服务化转型，满足客户的个性化需求，最终给企业带来实实在在的效益。近年来，信息技术在生产制造、企业管理、物流配送、产品销售等方面应用不断深化，钢铁工业关键工艺流程数控化率超过65%，企业资源计划装备率超过70%。

　　但是，我国钢铁智能制造存在诸多问题，主要有：一是行业智能制造标准缺失，市场无序发展现象初显。标准的制订是智能制造实现互联互通和信息融合的必要前提，但基于行业的智能制造标准尚未有序开展，国内外的系统实施企业由于对智能制造理解的差异及构建产品竞争壁垒的需要，在产品兼容性及集成度方面较差。

　　二是投资回报率难以量化，企业智能升级动力不足。在企业投资意愿方面，国有钢铁企业基础设施较好，智能化改造热情较高，但中小钢铁企业尤其中小民营企业基础设施较差，人工作业比例较高，在钢铁去产能及环保监管的大背景下资金压力较大，智能化改造升级的动力不足。

　　三是核心知识产权掌控不足，原始创新应用比例不高。在研发方面尚未形成以产学研用为主的创新研发体系，原始创新研发积极性不高，政策扶持力度有待加强。

　　四是智能制造体系认识不深，工业软件地位有待加强。钢铁行业的

　　“新四基”中，硬件装备投入比例较大，但工业软件投入比例相对较低，重视智能化硬件建设轻智能集成升级问题突出。

　　智能制造系统需要迭代更新

　　李新创介绍，我国钢铁产业以《中国制造2025》为契机，通过智能改造，实现节能减排，提质增效；通过智能工厂，实现对工厂的实时优化控制；整合产业链资源，实现供需精准匹配，助力供给侧改革。但钢铁企业的智能制造是一个持续推进的过程，企业战略演进、管理理念、生产组织模式不断优化、经验积累促进知识转化，都需要对智能制造系统进行迭代更新。

　　对于我国钢铁行业发展智能制造，李新创建议：

　　一是健全钢铁智能制造标准体系，夯实智能转型基础。加快钢铁智能制造相关标准体系建设，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。

　　二是大力发展国产工业软件，推进软件集成应用。开展钢铁工业软件服务企业的认定工作，制定更加优惠的工业软件产业财税、投融资、知识产权扶持政策。加大国家各类专项资金对钢铁工业软件基础研发、产业化、推广应用的扶持力度。

　　三是走自主研发为主，产学研用结合之路。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。以市场需求为导向，汇聚钢铁产业链企业、高校、科研机构、终端用户等各方资源，共同推进面向应用的钢铁智能制造相关研究与推广，形成开发合作、协同发展的大数据技术、产业和应用生态体系。

　　四是创新产业推进机制，构建协同发展平台。创新合作机制和方式，支持第三方机构作为公共服务平台，整合各方资源，有效的推动钢铁行业智能制造的协同发展。

　　五是聚焦民营企业智能转型，打造中等水平企业示范试点。推动钢铁智能制造的过程中，中等水平企业更需要通过智能制造来实现转型升级，用实际效益驱动企业智能转型，为行业提供可借鉴、可操作、可复制、可推广的智能制造范式。

　　六是支持第三方实施机构，推进行业智能制造。以规划院、设计院等为主的第三方实施机构由于具有公正独立、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，推进智能制造的复制和推广。

　　李新创强调，我国钢铁行业通过智能制造实现数据采集自动化、业务流程规范化、信息系统集成化、运营状态可视化、管理决策智能化，从而达到全局最优化和利润最大化。

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