钢铁工业智慧水系统发展现状与展望

第38卷㊀第12期2020年12月环㊀境㊀工㊀程Environmental EngineeringVol.38㊀No.12Dec.㊀2020钢铁行业智能制造技术发展现状王㊀冠1,2㊀焦礼静1,2㊀王惠明3㊀杨雅娟1,4㊀王㊀珲1,4∗㊀朱晓华1,4(1.中冶建筑研究总院有限公司,北京100088;2.湛江中冶环保运营管理有限公司,广东湛江524000;3.武钢集团昆明钢铁股份有限公司安宁公司,昆明650300;4.中冶节能环保有限责任公司,北京100088)摘要:智能制造是我国钢铁行业紧跟世界发展趋势㊁实现转型升级的关键所在,是制造技术㊁信息技术和人工智能技术等深度融合与创新集成,是生产组织方式和商业模式的变革㊂通过研究钢铁行业智能制造的发展现状,探讨智能化在钢铁行业中的应用与关键技术,列出了包括湛江钢铁等国内钢铁企业的智能制造发展现状,指出钢铁行业智能制造的重难点和发展前景㊂关键词:钢铁;智能制造;除尘系统;运营管理DOI:10.13205/j.hjgc.202012029DEVELOPMENT STATUS OF INTELLIGENT MANUFACTURING INIRON AND STEEL INDUSTRY IN CHINAWANG Guan 1,2,JIAO Li-jing 1,2,WANG Hui-ming 3,YANG Ya-juan 1,4,WANG Hui 1,4∗,ZHU Xiao-hua 1,4(1.Centrial Research Institute of Building &Construction,MCC Group,Beijing 100088,China;2.Zhanjiang MCC Environmental Protection Operation &Management Co.,Ltd,Zhanjiang 524000,China;3.Anning Company,Kunming Iron &Steel Co.,Ltd.,Kunming 650300,China;4.MCC Energy Saving &Environment Protection Co.,Ltd,Beijing 100088,China)Abstract :Intelligent manufacturing is the key for China s steel industry to keep up with the world s development trend andrealize transformation and upgrading.It is the deep integration and innovation integration of manufacturing technology,information technology and artificial intelligence technology,as well as the transformation of production organization andbusiness model.This paper discussed the applications and key technologies of intelligence in the iron and steel industry bystudying the development status of intelligence,and explored the key difficulties and development prospects of intelligent manufacturing in the iron and steel industry by studying the status in Zhanjiang Plant of Baosteel Corp.and other iron and steel enterprises in China.Keywords :iron and steel industry;intelligent manufacturing;dedusting system;operation management㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2020-06-01基金项目:国家重点研发计划 高温烟尘散发特性与控制关键技术研究 (2018YFC0705302);中冶建筑研究总院重大课题 钢铁企业环境除尘系统智能运营关键技术研究与应用 (XAC2018Ky01)㊂第一作者:王冠(1980-),男,硕士研究生,高级工程师,主要研究方向为钢铁行业大气污染物治理技术㊂wangguan@ ∗通信作者:王珲(1982-),男,博士,教授级高级工程师,主要研究方向为大气污染防治及监测技术㊂wanghui@0㊀引㊀言中国钢铁行业目前仍处于上升发展时期,以规模效益为代表的旧动能已经开始稍显动力不足,无法满足未来的发展需要㊂中国钢铁行业在未来的发展过程中需要不断获取新动能,使整个产业链不断向高端迈进㊂对于钢铁企业而言,除了夯实自身转型升级的硬件基础㊁不断逐步提升装备水平外,更要从基础制造向智能制造方向转变㊂实现优质㊁高效㊁绿色㊁智能制造,对我国钢铁工业转型升级实现高质量发展具有重要意义㊂1㊀背㊀景1.1㊀智能制造发展现状近年来,随着国家供给侧结构性改革的逐步推环㊀境㊀工㊀程第38卷进,我国钢铁行业生产经营情况得到显著改善,自身竞争力得到显著提高[1]㊂ 十三五 期间,国家积极推进信息化发展,中共中央办公厅㊁国务院办公厅印发了‘国家信息化发展战略纲要“,落实国家大数据战略㊁ 互联网+ 行动等相关要求,贯彻创新㊁协调㊁绿色㊁开放㊁共享发展理念,以提升国家经济社会智能化水平[2]㊂‘工业绿色发展规划(2016 2020年)“中提到,近五年是落实制造强国战略的关键时期,是实现工业绿色发展的攻坚阶段[3]㊂‘智能制造发展规划(2016 2020年)“指出:到2020年制造业重点领域企业数字化研发设计工具普及率超过70%,关键工序数控化率超过50%,数字化车间/智能工厂普及率超过20%[4]㊂所以,进一步落实‘中国制造2025“,推进信息化和工业化深度融合,抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期,以智能制造为突破口,加快信息技术与制造技术㊁产品㊁装备融合创新,全面提升企业研发㊁生产㊁管理和服务的智能化水平,实现信息化智能化发展,是我国钢铁行业未来发展的重要方向㊂1.2㊀钢铁行业智能制造技术需求德国提出的 工业4.0 概念是以智能制造为主导的第四次工业革命,将制造业向智能化转型,作为制造业的重要组成部分,中国钢铁行业应当与新一代信息技术深度融合形成新的经济增长点㊂但是,我国国内钢铁行业智能化建设中,智能化基础比较薄弱,整体行业水平相对较低㊂尽管钢铁行业智能化在国内的发展已经取得很大进步,但智能化发展速度相对缓慢,缺乏信息共享㊁大数据集成等相关核心技术㊂此外,行业智能化资金支持上相对薄弱;管理机制㊁运作机制和人才机制尚未完善,缺乏专业性强的高素质人才[5]㊂同时, 十九大 在报告 贯彻新发展理念,建设现代化经济体系 部分明确指出,要加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网㊁大数据㊁人工智能和实体经济深度融合㊂由此可见,智能制造已然成为钢铁行业转型升级的现实需要和必然选择㊂2㊀技术体系钢铁行业积极布局智能制造项目,参与了工信部实施的智能制造试点示范专项行动㊂工信部网站发布的‘工业和信息化部办公厅关于开展2018年智能制造试点示范项目推荐的通知“中提到:钢铁行业现已设置了包含宝钢㊁鞍钢㊁河钢㊁南钢㊁太钢等7家企业共9个项目智能制造试点,涵盖智能车间㊁智慧矿山㊁大规模定制等试点示范项目㊂目前,钢铁行业智能制造水平提升明显,各企业正逐步由点到面地推进智能制造进程,成果初步显现㊂1)数字化㊂2018年,我国大型钢铁行业数字化基础水平(以基础建设得分水平反映)和应用水平(以单项应用得分水平反映)分别达到64.9㊁59.4,较2015年增长2.5%㊁2.8%[6]㊂生产数字化:2018年大型钢铁行业关键工序数控化率达到78.1%,高于全国制造业水平(48.4%) 28.7百分点,较2015年增长4.5百分点,生产流程关键工序装备基本实现较为全面的数字化控制㊂能源管理数字化:2018年已有58.5%的大型钢铁企业应用数字化手段实现能源在线实时监控管理,但部分企业在能源平衡㊁调度㊁计划,尤其是预测方面,尚存在一定的提升空间㊂质量管理数字化:2018年,55.4%的大型钢铁企业应用数字化手段实现覆盖产成品㊁产成品制造过程和原材料入场等环节的质量管理,较2015年增长8.7百分点㊂2)网络化㊂底层装备网络化基础:2018年全国数字化生产设备联网率仅为39.4%,其中大型钢铁行业为54.8%,较2015年仅增长1百分点[6],故钢铁企业亟须大幅提升工业设备设施网络化水平,突破发展瓶颈㊂纵向集成:目前我国大型钢铁行业实现纵向管控集成的企业比例仅为29.5%㊂钢铁企业应进一步提升生产管控水平,实现自动化㊁过程控制㊁生产控制㊁质量管理的数据自下而上贯通,由此实现管控衔接和工序衔接,以及行程制造过程的整体协调,突破个性化高端产品制造的瓶颈㊂横向集成:2018年我国大型钢铁行业实现产供销横向集成的企业比例仅为37.1%,钢铁企业应着力突破供应链集成关键环节,形成产供销相结合的整体供应链体系,加快供应链能力和绩效的有效增长㊂3)智能化㊂2018年大型钢铁行业智能制造就绪率达到19.9%,较全国平均水平(7.0%)高出12.9百分点[8],这些企业底层装备数控化程度较高,在管理信息化与底层自动化之间及内部供应链上主要业务环节实现集成,并不断向智能工厂㊁智慧企业迈进㊂471第12期王㊀冠,等:钢铁行业智能制造技术发展现状从智能生产新体系的构建上看:目前大数据技术在大型钢铁企业中得到了广泛应用,主要包括工业污染与环保监测㊁预警,产品质量管理与分析,生产计划与排程,销售预测与需求管理,供应链分析和优化,生产流程优化,产品设计与开发等方面,其中我国42.6%的大型钢铁企业已经针对工业大数据采集分析体系开展产品质量管理与分析㊂3㊀重点应用案例3.1㊀韶钢智慧中心钢铁一体化智能管控平台韶钢打造的智慧中心整合了铁区和能介全部单元的控制与决策,实现了距离5km以上跨工序㊁跨区域㊁远距离的大规模集控和无边界协同㊂一体化管控后,高炉㊁烧结㊁焦化㊁料场㊁能介等环节各生产终端与智慧中心连接起来,通过采取 厂直管作业区 模式,现场42个中控室全部撤并,取消9个分厂(车间),作业区从64个减少到25个,操作屏从原来的454块减少到193块,人员效率提升31%,实现35万点数据的全覆盖,报表自动生成,并由手机APP自动推送,分层级按时发布给相关人员㊂智慧中心将现场生产与管控平台无缝对接,完善了现场监控手段,实现了跨厂㊁跨工序的远距离沟通,使得管理层得以专注于精细化管理㊂3.2㊀宝钢股份1580热轧智能车间改造2016年9月,宝钢正式启动1580智能车间改造项目,搭建一个自动化㊁无人化㊁智慧化的平台,实现产品的生产管理㊂宝钢股份1580智能车间改造项目,是我国钢铁业唯一正式入围国家工信部‘2015年智能制造试点示范专项行动实施方案“试点示范的项目㊂目前,宝钢产线自动化㊁信息化建设基础较好,但产线自动化率低㊁产品质量和关键消耗指标等仍有提升空间㊂宝钢将1580智能车间改造项目划分为3个阶段推进实施:智能化车间㊁模块优化㊁平台搭建㊂通过使用无人行车解决方案和全套产品㊁优化吊装及物流系统算法㊁应用互联互通系统和专家工程服务等,将生产工序能耗降低6.5%,内部质量损失降低30.6%,废次降低10%,全自动投入率提升10.5%,指标实绩优于设定目标㊂完工后的1580热轧智能车间将成为中国钢厂热轧车间中第1个真正意义上的无人行车车间,为我国钢铁工业的智能化转型提供经验㊂3.3㊀宝钢节能绿色智慧钢渣处理技术上海宝钢节能环保技术有限公司针对钢渣处理技术的智能化,以设备三维非标设计为核心,将产品设计信息㊁制造要求共同定义到该数字化模型中,实现更高层次的设计㊁制造一体化㊂同时,钢渣处理车间无人化生产以渣罐流转为中心,实现起重机无人化运行及实时动态优化调整,提高滚筒系统的定位精度和远程扒渣技术;并通过对滚筒系统的状态数据进行梳理,筛选与设计㊁生产㊁运维密切相关的数据,利用网络手段采集滚筒法渣处理系统的关键数据,实现滚筒渣处理生产线的实时监测㊁管理及设备状态预测诊断㊂从基于滚筒法的钢渣一次处理技术,到针对性的钢渣二次分选处理,最终到因地制宜的钢渣三次资源化利用,各个环节创新协同,旨在构建绿色㊁智慧相融合的钢渣全流程处理技术㊂3.4㊀武钢推进智能制造项目2017 2020年,武钢公司共投资60多亿元用于节能环保领域,全力推进 智能制造与绿色发展 ,一改传统钢铁制造业的发展模式,自动化㊁智能化的智能制造从最初的探索逐步走向成熟,生产清洁化㊁工厂园林化让企业与城市不断亲近㊁融合㊂仅2019年,武钢建成验收了67个智能制造项目,企业智能化率已接近70%,居国内行业前列㊂通过智能制造建设,武钢公司推进 四个一律 (操作室一律集中㊁操作岗位一律机器人㊁运维一律远程㊁服务环节一律上线),以无人化㊁集控化㊁一键化㊁可视化为目标,实现 千米之外 操纵, 千里之外 决策㊂以1个管控中心对多个操控中心构建智慧工厂,实现了所有操作在1个中心,所有操作一键化㊂如今,武钢公司已建成公司级管控中心和铁区㊁炼钢㊁热轧㊁CSP 共4个操控中心,生产工序实现了深度整合, AI+ 5G 的技术在4个操控中心普及,使得工程师们运用移动设备就可以监控机器运行状况并发出指令㊂3.5㊀湛江钢铁环境除尘系统智能化运营管理平台湛江钢铁生产流程涉及码头㊁原料㊁烧结㊁焦化㊁炼铁㊁炼钢㊁连铸㊁热轧㊁厚板㊁冷轧及其他配套建设的公辅等单元㊂湛江钢铁信息化建设是企业全面管理变革的过程,包括生产㊁经营㊁财务㊁质量㊁设备㊁物资㊁运输㊁消防㊁安全环保等管理业务再造,即营销方式㊁生产组织㊁人员管理㊁业务流程和信息化的重新整合[9],实现对生产的集中管理㊁统一指挥㊂湛江钢铁在国内首创将生产管制中心㊁能源管控中心㊁物流管制中心㊁设备管理中心㊁安保消防中心合并的 五部571环㊀境㊀工㊀程第38卷合一 的管控模式,实现了钢铁基地制造流程的多维物流控制,为大型钢铁企业结构优化和发展模式创新提供了技术手段㊂应环保设施运营管理的实际需要,中冶建筑研究总院有限公司作为BOO单位,率先建成1套环境除尘系统智能化运营管理平台[10]㊂该平台集生产运行监控㊁能源管理㊁环保数据中心等功能为一体,以自动化㊁工业网络㊁工业电视㊁计算机软件为基础,实现对各种信号的集中处理,以及与主体㊁点检㊁能环部㊁物流部的信号联络(图1)㊂集中监控平台由生产运行监控系统㊁能耗统计系统㊁排放监测系统㊁视频监控系统㊁电气室监测系统㊁数据中心等子系统组成,通过数据接口与主体厂部通信㊂该平台结合信息化网络技术,集成SCADA系统㊀㊀图1㊀环境除尘集中监控平台信号联络结构Figure1㊀Signal contact diagram of the centralized monitoring platform forenvironmental dust removal实现实时集中监控,并支持制作报表及对实时数据进行应用分析,利用大数据技术,通过算法模型对设备故障进行诊断,对能源用量进行实时监控㊂其开发的关键技术包括数据采集㊁远程传输㊁存储与集中显示技术等,工作平台主界面如图2所示㊂图2㊀环境除尘集中监控平台主界面Figure2㊀Main screen of the environment dedusting centralized monitoring platform1)数据采集㊂非工艺除尘的数据采集对象主要包括除尘系统㊁能源介质㊁在线监测系统㊂除尘系统主要是由PLC完成设备状态监测与控制㊁仪表数据监测㊂主要设备包括风机㊁风机电动机㊁除尘器㊁输灰卸灰阀㊁输灰刮板机㊁斗提机㊁储灰仓卸灰阀等设备,PLC采集设备的运行㊁故障㊁远程㊁电流等状态信息,实现对设备控制和连锁保护㊂能源介质包括电能㊁压缩空气㊁水㊁氧气,其计量数据作为湛江中冶环保与湛江钢铁结算的依据㊂能源数据进入PLC系统进行累计,通过在电气室内安装通信管理机,进行能耗数据采集㊂在线监测系统包括粉尘浓度仪和CEMS系统, CEMS通过数据采集仪进行无线数据传输,用于采集国控源及重点监控的除尘系统㊂2)远程传输㊂非工艺除尘的运营范围包括原料㊁烧结㊁焦化㊁高炉㊁炼钢5个单元,共计90套除尘系统㊂各单元控制室分散布置,独立控制㊂湛江钢铁由于占地面积大,各单元分散,距离远,采用光缆进行网络连接,将各单元的控制网络接入集中监控中心㊂生产运行监控系统通过画面展现生产运行情况,实现对现场设备的实时监控㊁远程操作㊁报警等功能;视频监控系统通过大屏幕展示现场的生产情况,在一些主要工位㊁吸尘点㊁区域设置摄像机,帮助操作人员及时掌握现场情况㊂3)设备运行监控与故障预警技术㊂自动化数据传输到集中监控中心后,读取并存入数据库㊂其中,自主开发的SCADA系统,完成对设备的监视与控制,历史数据查询,数据曲线,能源数据显示等功能㊂同时,平台可以对风机㊁除尘器等关键设备的运行状态进行实时监控,并首次实现设备故障诊断及预报预警功能,为除尘系统的稳定高效运营提供了技术支撑㊂4㊀结㊀语我国制造业目前尚存在各行业机械化㊁电气化㊁自动化㊁信息化参差不齐,不同地区㊁行业㊁企业间发展不平衡,发展智能制造面临关键技术装备受制于人,智能制造标准㊁软件㊁网络㊁信息安全基础薄弱,智能制造新模式推广尚未起步,智能化集成应用缓慢等㊀㊀(下转第137页)671。

浅谈钢铁工业数字化转型构建方案摘要:党中央、国务院高度重视钢铁工业转型升级，党的十九大报告指出要“推动互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合”，《钢铁工业调整升级规划》中提出要“加快推进钢铁制造信息化、数字化与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向”，国务院国资委也多次对钢铁企业提出要推进供给侧结构性改革，推进企业数字化转型升级，优化产能、提升价值的相关要求。

可见，对钢铁企业而言，数字化转型既势在必行，又任重道远。

关键字：企业数据化转型现状、构建方案与实施、建议1.钢铁行业数字化转型的现状数字化转型是产业升级进化的大势所趋，是企业创新发展的核心动力。

在中国经济“新常态”背景下，数字化转型将成为传统制造企业培育壮大新动能、实现新发展的关键所在，谁能抓住机遇，谁就能赢得发展先机。

近年来中国钢铁行业的信息化建设、管理及生产信息化方面取得了一定的成绩，部分企业开始迈入了信息化、数字化时代，但在推进企业数字化转型发展方面仍然存在诸多问题。

一是技术基础不完备。

企业在推进信息化建设时，将重点放在推动各业态的专业系统建设，缺乏全集团的整体规划与顶层设计，集团公司及各子企业信息化规划自成体系，信息化建设成果相互独立，各子企业之间缺乏有效沟通，未能形成高效的信息共享及跨领域、跨区域协同机制，导致出现集团内部发展不均衡、标准不统一、平台不一致、交互不畅通等问题。

二是人才储备不充足。

由于目前国内高尖技术专业人员严重紧缺，加上企业生产基地位置及现场环境差异，大多企业不仅难以吸引人才加入，而且企业现有人才流失颇为严重，尤其是云计算、大数据、人工智能等方面的专业人才，大多涌入互联网公司或咨询服务机构，导致数字化人才呈现断崖式缺乏，储备严重不足。

三是监管模式不先进。

大多钢铁集团属于战略管控型集团企业，后续会逐步向投资公司进行转变，但企业各层级在对下监管方面仍然以开会、检查、报表等方式为主，并未利用先进的算法模型及大数据深度分析进行智能决策，现有模式难以确保数据的实时性及信息的精准性，难以实现有效的事前预警及风险管控，从根本上没能解决企业大尺度感知及授权不失控问题。

基于钢铁企业大数据平台建设的理论与研究【摘要】本文主要围绕基于钢铁企业大数据平台建设的理论与研究展开讨论。

在首先介绍了背景和研究意义，然后概述了目前研究现状。

在分析了大数据在钢铁企业中的应用概况、建设钢铁企业大数据平台的必要性、关键技术、以及基于大数据进行钢铁生产优化管理的重要性。

探讨了数据安全与隐私保护措施。

在展望了钢铁企业大数据平台建设的未来发展，并提出了结论与建议，同时指出了未来研究的方向。

通过本文的研究，希望为钢铁企业大数据平台的建设提供理论支持，推动钢铁行业的数字化转型升级。

【关键词】钢铁企业、大数据平台、应用概况、必要性、关键技术、生产优化管理、数据安全、隐私保护、展望、结论、建议、未来研究方向1. 引言1.1 背景介绍钢铁工业是国民经济的重要支柱产业，具有广泛的应用领域和巨大的市场需求。

随着信息化建设和互联网技术的不断发展，大数据技术逐渐被引入到钢铁企业的生产制造和管理中。

钢铁企业拥有巨量的生产数据、设备数据和管理数据，通过对这些数据的分析和挖掘，可以帮助企业实现生产过程优化，提高生产效率，降低成本，提升市场竞争力。

钢铁企业大数据平台的建设已经成为行业发展的趋势和需求。

通过搭建一个完善的大数据平台，钢铁企业可以实现数据的统一管理、快速查询和分析，为企业决策提供更准确、更及时的数据支持。

大数据平台还可以帮助钢铁企业实现数据共享，加强内部协同合作，提升企业整体运营效率。

随着信息时代的不断深化，钢铁企业大数据平台建设将会面临更多挑战和机遇。

加强对钢铁企业大数据平台建设理论和技术的研究，探索更有效的解决方案，助力钢铁企业实现可持续发展和转型升级，具有重要的意义和价值。

1.2 研究意义钢铁企业是我国重要的基础产业，其发展水平直接关系到国家经济发展的稳定和持续性。

随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为企业信息化建设的重要支撑，钢铁企业亦不例外。

建设钢铁企业大数据平台具有重要的研究意义和现实价值。

3I ndustry development行业发展钢铁行业智能制造的现状及发展途径商凯涛（天津荣程联合钢铁集团有限公司，天津 300352）摘 要：随着我国经济的高速发展，对钢铁的需求量持续增加，各种钢铁企业越来越多，对钢铁企业生产提出了更高的要求。

为了进一步提升钢铁企业制造效率和质量，越来越多的高科技融入到了钢铁企业发展过程中，智能制造技术就是其中重要的一个。

通过对智能制造技术的应用，进一步提升了钢铁企业生产效率，降低生产过程中对人的依赖程度，生产的智能化程度得到了有效的提升。

为此，笔者将要在本文中对钢铁企业智能制造的现状及发展途径进行探析，希望对促进我国钢铁企业的发展，可以起到有利的作用。

关键词：钢铁企业；智能制造；发展途径中图分类号：F426.31 文献标识码：A 文章编号：11-5004（2020）20-0003-2收稿日期：2020-10作者简介：商凯涛，男，生于1987年，汉族，河北石家庄人，本科，中级工程师。

智能制造技术是时代发展的产物，其直接将制造技术与智能技术、互联网技术、云计算技术、5G 技术有效融合在了一起，可以直接贯穿到产品制造的整个过程中，是一种具有自感知、自学习、自决策、自执行的新型生产方式。

在当前钢铁企业发展的过程中，存在着产生过剩、结构失衡、能源环境压力巨大等问题，急需对钢铁行业进行转型升级。

钢铁行业目前正在面临着从高污染、高能耗到低排放、高质量的转型阶段，在这个阶段，智能制造模式发挥着非常重要的作用。

1 钢铁制造企业的智能制造现状到目前为止，钢铁企业的智能装备制造水平提升非常快速，各种企业的在智能制造环节中的力度不断增加，智能制造的成果不断显著。

已经有一些智能制造试点。

很多钢铁企业比较重视智能制造项目，在智能制造领域投入的力度越来越大，各种示范性工程逐步建立了起来。

根据相关数据显示，我国已经有7家企业总共9个智能制造试点，这些试点项目主要包括智能车间、智慧矿山、大规模定制点等项目。

智慧铁水运输系统在钢铁企业铁水运输中的应用田力男①　贺亮　王晨　郭兵　李生意（鞍钢股份鲅鱼圈钢铁分公司物流运输部　辽宁营口１１５００７）摘　要　为解决大型钢铁企业铁路铁水运输人力成本高、人工作业劳动强度大、信息化程度不高、生产效率低等问题。

联合相关单位研发了一套智慧铁水运输系统，系统由机车无人驾驶系统、智慧铁水调度、５Ｇ通讯专网、环境感知等系统组成，并与炼铁Ｌ３和炼钢Ｌ３系统进行集成。

实现铁水运输的无人化、智能化作业。

本文对该系统的组成、原理、技术方案进行介绍，同时指明了更广阔的应用推广方向。

关键词　铁水运输　智能化　无人驾驶　工业５Ｇ　环境感知中图法分类号　ＴＧ１５５．４ 文献标识码　ＡＤｏｉ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－１２６９ ２０２３ Ｚ２ ０５６１　前言铁水运输是大型钢铁企业中铁钢生产的生命线，是钢铁企业生产运营极为重要的一环。

行业现有作业流程，需要公司多部门协同作业，在生产操作、管理、效率方面存在诸多难点与痛点。

现状及共性问题如下：①铁钢界面虽已实现单点的系统建设，如高炉ＰＥＳ系统（炼铁Ｌ３）、炼钢ＰＥＳ（炼钢Ｌ３）系统等，但缺乏统一的智慧管控平台，“铁－钢－运－管”各工序间作业环节需要大量的人力沟通，导致生产缺乏高效协同。

②铁水运输混铁车周转效率低，导致在线运用混铁车数量多、铁水温降大，造成严重经济效益损失。

③铁水运输作业环境恶劣，作业人员长期暴露在高温铁水喷溅、粉尘、强噪音等恶劣环境中，存在坠落、机械碰撞、机械压伤等人身安全隐患。

④生产组织依赖人工经验，缺乏系统化和异常情况下的快速响应机制，进路选排、铁水和机车调度依靠人工经验规划。

迫切需要打造一套先进成熟的数字化、智能化系统保驾护航。

２　场景建设目标通过对钢铁行业铁水运输共性问题的分析，同时为积极响应国家《“十四五”智能制造发展规划》“实现智能制造”的大政方针，在供给冲击下深化供给侧结构性改革，在预期转弱下坚定数字化、智能化转型目标的战略意图。

24◎本刊记者 李玲宋扬 助力首钢工业智能化自主化发展新时代，立足首钢，展望外部市场，宋扬用实际行动将一张蓝图绘到底，推动首自信公司向工业智能化和智慧城市引领者目标大踏步前进北京首钢自动化信息技术有限公司（简称“首自信公司”）副总工程师、数据科学研究所所长宋扬是一名90后青年。

2016年，他毅然决然放弃高薪和舒适区，选择来到首钢这个百年企业工作。

一路走来，宋扬不忘初心、牢记使命，带领团队大刀阔斧、披荆斩棘，实现了多个零的突破，推动首自信公司向工业智能化和智慧城市引领者目标大踏步前进。

宋扬为数据科学研究所人员授课百年首钢，青年大有作为宋扬毕业于吉林大学计算机系统结构专业，硕士研究生期间，参与吉林大学的纵向课题，项目联动美国加州伯克利大学、芝加哥大学、纽约大学、伊利诺伊理工大学等院校，国外前沿技术的深入学习研究让他对于并行计算架构的研发与应用、网络拓扑的逻辑和结构设计、人工智能深度学习框架等方面的科研水平不断提升。

毕业后，宋扬放弃已签约的高薪收入职位，妻子也放弃华尔街投行工作，追随其归国。

在互联网和实体工业行业中，宋扬最终选择百年企业中国首钢集团。

宋扬出生于吉林长春，是中国一汽（中国第一汽车集团有限公司）子弟。

“首钢为汽车企业提供汽车板、家电板等产品”，从小在一汽长大的宋扬对首钢并不陌生。

首钢历经百年沧桑，在钢铁强国历史进程中，无数中国人改革探索、奋进拼搏的伟大精神，像一种无形的力量影响着这名90后年轻人的事业方向。

宋扬了解到，首钢在大数据和人工智能领域几乎空白，而自己在这个领域的研究经历和成果可以在新平台施展拳脚、大有作为。

他说：“作为一名党员，应该践行诺言——将自己的技术赋能给更为重要和更为全新的领域。

”2016年8月，宋扬以人才引进的方式正式入职首钢集团首自信公司信息事业部。

首自信公司是首钢集团旗下唯一的自动化信息化公司。

万事开头难，“入职后，最困难的是招兵买马，组建一支有技术、有战斗力的团队”，宋扬看重的人选是几位他在美国学习期间结识的同领域朋友和国内知名度较高的互联网公司的同行，但国企的薪资待遇比知名互联网大厂减半的现实，让他“挖人”的过程并不顺利。

钢铁工业用水、节水现状2023年我国钢铁企业普遍提升了对水的科学管理水平，积极采用各项节水先进技术、装备，实现了用水和节水工作的历史最好水平（部分指标达到国际先进水平）；在钢铁产量不断增长的情况下，取新水总量和吨钢耗新水均得到降低，废水主要污染物排放量也得到下降。

一、钢铁企业用水和节水科学管理不断提升用水的科学管理是：通过用制度、标准、经济、技术以及综合措施，对用水各环节进行控制和改进的过程。

用科学发展观来指导企业的用水和节水工作，根据各工序生产特点来实现优化供应，增加回收，减少浪费。

主要管理理念包括：1、设立企业专职管水机构，拥有一定专业知识的专业人员，建立企业水管理系统网络；明确各岗位的职责和权限；2、不断完善企业水管理的规章制度，包括公司一级、二级厂矿一级，以至车间班组的管理办法和实施措施；设立企业水管理的奖惩办法，充分调动企业全体员工的积极性、主动性、创造性，约束性,实现企业的全员节水局面，实现激励提高用水的效率和有关措施。

钢铁企业的用水和节水工作要实行标准化、规范化、数字化运行，消除人为因素的影响。

3、水系统的仪器仪表配置率、完好率、周检率要在95%以上这是企业水管理的基础性工作，公司、二级厂矿主要耗水设备要有完善的仪表配置。

统计的用水数据要科学、真实、稳定、及时、可靠,是企业节水工作的基础,也是制订企业节水发展规划的依据；4、建立企业浊水、净循环水系统和废水回用系统的在线监测工作制度.针对不同工作目标，采取不同的监测方式、手段和内容，这样可以节能、节水和使水资源得到充分合理地利用。

目前，钢铁企业在线监测系统普及率较高。

4.1、在线监测设备常用水质监测设备：PH计、TB、COD、BOD、DO、COND、NH3-N、TCN、TOC等单项或多项监测设备。

水质污浊多参数综合分析仪：分光度计、色—质谱联机；水质自动监测系统：自动采样、自动记录。

将监测结果由遥测系统从现场传递至控制室，保存数据，由计算机进行数据分析，并要实现在线的调控。

水系统全流程智慧管控平台在钢铁企业的应用研究摘要：我国缺乏水资源，面临严重的水和环境污染问题。

钢铁冶炼厂通常是能源和水密集型工业，取决于钢铁企业生产过程的特点，它们需要补充和消耗大量新的工业用水，同时生产大量不同种类的工业废水。

为了满足国家对水资源保护和环境水治理的日益严格的要求，企业正在不断加强工业用水系统的业务管理创新，更新节水技术措施，提高企业用水效率，减少新的水资源。

关键词：水系统管控平台；钢铁企业；应用；引言现阶段，我国面临水资源严重短缺的问题，为了节约水资源，我国针对工业废水的实际处理要求也在逐渐提高。

在这一背景下出现了零排放的理念，为工业废水的处理奠定良好的基础。

作为钢铁企业就需要格外关注水系统的实际运行，搭配相应的优化处理措施，以满足钢铁企业的生产及发展需要。

1钢铁企业水系统现状2020年全国用水量5812.9亿立方米(其中地表水资源量4792.3亿立方米,地下水资源量892.5亿立方米,其他水资源量128.1亿立方米),农业用水总量为3612.4亿立方米(占比62.1%),工业用水总量为1030.4亿立方米(占比17.7%),生活用水总量为863.1亿立方米(占比14.9%),人工生态环境用水总量为307亿立方米(占比5.3%)。

钢铁行业的新水用量约42亿立方米,占工业用水总量的4%左右;工业废水排放量约占全国污水排放量的20%,钢铁行业的废水排放量占工业废水排放量的12%左右。

钢铁行业的用水效率已处于国际先进水平,水重复利用率已达97%;“十三五”收官之年(2020年)取得吨钢耗新水2.53m3/t的优异成绩,较“十二五”收官之年(2015年)的吨钢耗新水3.53m3/t,下降28.3%。

根据全国百余家重点钢铁企业上报钢协或调研获取的粗钢产量及新水取水量数据,吨钢耗新水下降趋势明显放缓。

吨钢耗新水:钢铁企业在报告期内,按每吨粗钢合格产出量核算的钢铁工业生产中耗用新水量。

工业能耗量占全国能量的65%左右,钢铁行业能耗量占工业能耗量的10%左右,其中钢铁行业水系统能耗占钢铁企业总能耗的8%~10%左右,循环及冷却系统能耗占水系统能耗的70%左右;循环及冷却系统能耗相比发达国家仍有一定差距,低于发达国家约8%左右。

智慧钢厂解决方案实践技术创新，变革未来目录未来钢厂模型构建工业互联网，赋能智慧型制造从现状到未来之路径未来钢厂的工厂模型未来钢厂三层架构模型：“无人化工厂+平台化运营+协同化生态”未来网络型钢厂的需求与特点分布式、网络型、平台化、简流程简短的制造流程、标准的工艺配置、布局紧凑、钢种简单通过平台实现从市场、订单、制造、物流的多基地管理协同各制造基地互联互通，成为云上制造资源，并实现网络化资源配置单基地布局紧凑、占地小；多基地分布式布局，选址贴近客户，降低物流成本极端简洁紧凑和标准化的基地设计和装备选型，降低投资成本；以智能化工具和手段，极端降低资金、人力成本的运营钢铁制造基地只负责生产，通过运营管理平台对接钢铁生态圈，以平台化的管理模式协调各基地的采购、订单、配送、资金、技术支撑和管理，以及资本运营和竞争合作关系以信息化、智能化工具和手段，构建钢铁制造基地、运营管理平台、钢铁生态圈三层网络型运营架构，实现信息流、资金流、物质流的完全同步和资源的高效配置制造体系的供给能力并非由单一基地承接，而是由众多、分散在内陆地区的短流程钢铁制造基地积聚形成。

针对特定区域的用户需求及废钢资源条件，确定产品产线或组合方式，单个基地/组合基地实现对合理半径以内的用户需求覆盖未来钢厂制造能力模型营造生态精益过程改善环境弥补短板提高效率创新模式“八化”从不同的维度阐述了工作推进的目标，也构成了一个完整的能力架构模型。

“八化”能力的内涵与工业互联网的建设是完全一致的。

目录工业互联网与智能制造以产品为牵引，向下游用户端扩展，实现端到端的流程贯通，通过服务连接用户，是从制造走向服务的一种模式。

通过不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务；这是一个外溢的过程。

企业间通过价值链和信息网络实现资源整合，进行通用性赋能。

这需要一个广覆盖的平台，来适应鲜明的行业差异、迥然的企业流程、嬗变的商业逻辑。

在建设智慧铁水运输系统遇到的挑战中国金属冶炼行业：传统铁水运输环境恶劣、依赖人力，亟待智能化升级转型。

在钢铁、矿山等流程制造业领域，生产场区内的物流运输往往由大型机车承担运载任务，重载、低速，且很多时候运载的是高温或高粉尘等物品，其环境危险性和对人力的依赖对企业提出多项挑战。

随着钢铁技术装备和管理水平的不断提升，高炉和炼钢智能化系统不断升级，传统的铁水运输模式逐渐成为制约铁钢界面生产效率再提升的瓶颈，为推动企业高质量发展，铁水运输智能化升级势在必行。

而传统铁水运输作业在生产环境、流程、安全等诸多方面均存在痛点：1）对人力依赖性高：传统的场区运输方式是司机驾驶机车往返于场内各相关单位之间，对人力的依赖性较高，整体运输效率受人为因素影响较大。

2）场区作业环境恶劣：铁水运输过程具有高温、重载的特点，工作危险系数较高。

3）智能化升级困难：铁水运输作为高炉与炼钢厂之间的传输纽带，解决方案的复杂性和定制化要求高，需对生产过程有较深入的了解，体系工艺复杂，多专业协同，技术门槛高，对传统工业企业而言，智能化升级困难。

钢铁制造领域智能运输应用案例解析：以赛迪奇智助力湛江钢铁打造智能铁水运输系统为例
赛迪奇智基于人工智能技术，打造以无人机车为核心的“智慧铁
水运输系统”。

方案结合机器视觉、机器学习、自动驾驶、大数据等技术，为铁水运输工作实现智能化升级，打通钢厂物流系统与生产联系最紧密的环节。