一、 项目背景分析 1.1 概述
近年来，随着互联网、移动通讯、物联网、云计算、大数据、智能机器人等技术的发展，以德国为代表的欧美发达国家提出了“智慧工厂”的概念，给传统制造业带来了革命性的变革与挑战。２０１３年德国政府制定并大力推进工业４．０，将其作为德国《高技术战略２０２０》 确定的十大未来项目之一， 并已上升为国家战略； 学术界和产业界认为，工业４．０概念即是以智能制造为主导的第四次工业革命。 工业４．０概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在“工业４．０”的愿景下，制造业将通过充分利用传感技术、信息通讯和网络虚拟技术形成的信息物理系统ＣＰＳ，通过价值网络实现横向集成、通过物联网与服务网实现纵向集合，强调基于知识的人、智能产品、智能设备实时沟通机制，建立可重构的智能制造体系，将对传统制造业带来革命性的变化，也将引导制造业向智能化转型。根据德国电子电气工业协会的预测，工业４．０将使工业生产效率提高３０％。美国通用电气公司也提出了与之相同的概念—”工业互联网”；日本各企业目前大力推进的Ｍ２Ｍ(machine to machine)也与工业４．０有异曲同工之妙，并已有了许多应用成果。 面对国际先进国家主导下的互联智能工厂的发展趋势，中国要保住世界制造中心的地位，加强工业数字化进程，构建工业集成化的平台，无疑成为中国制造业应对工业4.0变革的重要举措。在工业4.0时代，中国的工业生产已不能仅满足于劳动密集型和资源密集型产品的生产，只有将新技术与工业生产密切结合，优化工艺流程，进行数字化、智能化生产。同时，培育新的商业模式，在国内形成供应链、价值链体系，以供应链的形式进入国际市场，才能在国际化制造业竞争中立于不败之地。 国务院总理李克强２０１４年１０月访德期间，发表了《中德合作行动纲要》，宣布两国将开展“工业４．０”合作；国家工信部、发改委、科技部和国资委等多个部门一起正在研究起草的 《中国制造２０２５》战略规划纲要，是我国制造业未来发展顶层设计的重要纲领性文件,纲要提出到２０２５年我国力争从工业大国转型为工业强国， 它也是以德国工业４．０为基础的． 作为宝钢来说，如何迎接工业４．０对未来企业转型带来颠覆性的挑战，对宝钢未来发展至关重要。工业４．０是当今世界智能制造的一种整合，对制造业今后更有效生产有积极作用，工业４．０在宝钢的应用会产生现代信息化对宝钢生产的价值。为此，宝钢集团公司战略发展部在编制２０１６－２０２１宝钢战略发展规划前，下达了开展宝钢智慧制造专项课题研究的要求，以探寻以工业４．０为核心的智慧制造到底对未来宝钢整个供应链管理、生产制造、营销、研发、办公、决策带来哪些深刻的变化？ 对宝钢企业转型带来哪些革命性影响？ 同时，明确宝钢股份智慧制造的定位，研究未来宝钢股份智慧制造聚焦的重点、实现的目标、重大举措、技术难点及应对的措施。
1.2 国外同行先进企业发展动态 近年来, 以德国蒂森、日本新日铁、韩国浦项为代表的国外先进钢铁企业投入了大量的人力、物力和财力进行信息化建设，提升了核心竞争力和持续发展的后动力，代表了当今钢铁行业信息化最先进水平。同样,在智慧工厂的研究与实践上,也走在了同行业的前列.
1.2.1 韩国浦项实现智慧制造情况 韩国浦项早在２０１２年就开始了智慧工厂的研究，并对什么是智能企业已给出了明确的定义，并从顶层设计，有组织的进行推进。通过应用智能手机、无线通讯、无所不在的传感器网络、射频识别（ＲＦＩＤ）、智能图像处理、全球定位系统（ＧＰＳ）、地理位置系统（ＬＢＳ）、智能监测和分析、机器对机器（Ｍ２Ｍ）等技术，从制造、工程、材料、供应链、工作环境等各个方面，将工人从单调、程序化的工作中解放出来，把精力集中在创新和增值业务上。 为了改善恶略的工作环境，减轻作业负荷，使操作者更好地摆脱事故的危险，提高生产效率，２０１１年浦项成立了机器人开发小组，专门研究和推广使用工业机器人。浦项还将ＧＩＳ引入设备、物流、环境、能源及安全等管理体系中，实现智慧制造。 1-1 韩国浦项智慧制造概念图 1.2.2 德国钢铁工业智慧制造情况
德国工业协会对钢铁企业集成智慧制造进行了定义，他们认为，钢铁企业的集成智慧制造是一种对包含所有工艺、制造过程、供应链进行集中监控和管理的、具有附加智慧的、先进的制造方式。它根据工业４．０的概念，提出了钢铁企业智慧制造概念图（如图１－２），
图1-2 德国钢铁企业智慧制造概念图（来源于德国钢铁协会） 图1-3 德国钢铁企业集成智慧制造总体架构图（来源于德国钢铁协会） 1.3 宝钢现状分析 从30年前宝钢工程建设开始，信息化建设走“引进学习---优化集成----自主创新”之路，整个信息化经历了四个发展阶段：
表1-1 宝钢的信息化发展历程 经过三十多年宝钢人的不懈努力，建设产供销一体化系统，成为国内制造企业信息化的排头兵。 图 1-4 宝钢股份产销系统架构图 但是，对比国外先进同行企业，在大数据的智能化应用以及智能机器人的使用等方面还存在很大的差距，具
体表现在以下几个方面： 1）、在大数据分析方面 2）、工厂虚拟仿真应用 3）、高级优化排产 4）、工艺优化模型研究方面 5）、远程设备监控与故障诊断方面 6）、绿色环保及资源利用方面 7）、成本控制方面等
因此，研究基于互联网、物联网、云计算、机器人、大数据分析等技术的智慧制造模式， 对于进一步缩小与国外同行业先进企业的差距，提高宝钢在国际钢铁市场的核心竞争力，具有重要的意义。 二、 宝钢股份智慧制造的定位 宝钢股份的智慧制造应定位于满足国际上制造业全球化、精益化、协同化、服务化、绿色化的发展趋势，能够为实现宝钢“从钢铁到材料，从制造到服务，从中国到全球”的战略目标起到重要的作用。 三、 实现目标与总体思路
3.1 实现目标 以工业4.0概念为指导，通过物联网、互联网、移动互联网、云计算、大数据及智能优化模型技术等技术的应用，开展宝钢智慧制造关键技术、技术难点的攻关以及示范应用，使宝钢制造领域内的资源、信息、物品和人之间相互关联，形成“虚拟网络——实体物理相互映射的系统（CPS）”，，最终实现包括智能制造、智慧设备、智慧安全、智慧物流、智慧能源、智能机器人、智慧工作环境在内的预测式智能制造系统，推动宝钢生产制造进一步由自动化向智能化和网络化方向升级，以降低制造成本、提升运营效率、提高产品质量，从而提升宝钢在全球钢铁领域的核心竞争力。
3.2总体思路 在宝钢现有信息系统基础上，通过物联网、互联网、云计算、大数据及智能优化模型技术等技术的应用，构建宝钢自己的虚拟网络——实体物理相互映射的系统（CPS）（如图1-5所示），实时同步地采集宝钢实际制造过程所有的信息（产品、物料、设备、安全、环境、能源等），在CPS平台上形成宝钢制造实体物理系统的映射---虚拟工厂，通过大数据分析，实时地支持宝钢制造过程的优化生产。其应用场景如图1-6所示。
图3-1 宝钢智慧制造信息物理系统（CPS）构想图 图3-2 未来宝钢智慧制造应用场景设想图 3.3 未来宝钢智慧制造总体架构设想 宝钢智慧制造由物联感知、远程监控、智能优化以及虚拟制造四个层次构成。通过建立在宝钢信息物理系统（CPS）平台上的可插拔式服务应用，支持制造现场的智慧制造。
图3-3 未来宝钢智慧制造总体架构图 四、 实施内容、路径和举措
宝钢智慧制造系统构建在宝钢信息物理系统（CPS）平台上，采用类似于App. Store 的可插拔式云应用服务的方式，所有应用服务可随时加入，同时，由于工业4.0概念在德国也是作为2020年后才开始实施的国家发展战略，而我国则将其纳入2025年制造发展纲要中，许多新技术的应用还处于探索阶段，所以，在宝钢2016-2021年规划阶段，不建议规划太多的内容，而是希望通过一些应用示范，取得成功经验后再拓展、铺开。 基于此思路，本次研究的宝钢智能制造内容（第一期），主要包括智能制造、智慧设备、智慧安全、智慧物流、智慧能源、智能机器人、智慧工作环境等七部分。
4.1 智慧制造管理（业务部门编写）
4.1.1 实施目标和内容 从业务角度描述智慧制造管理各子项的实现目标和实施内容 示例 在智慧制造的要求和规划下，要在原有的过程化思维和连续性的产品创新方面形成突破，用大量的信息和数据，使生产过程、设备状态和产品性能更加透明。将先进的计算和信息物理融合系统结合起来，形成大数据环境；控制智能传感器或检测技术的稳定性，保证这些器件及数据是否在正确时间、为正确的目的、提供了正确的信息；实现结构化和非结构化大数据的存储和关联性分析。
4.1.1 实施路径 示例 （1）基于设备、产品和生产过程的大数据表示和分析方法研究，实现结构化和非结构化数据和信息的提取技术； （2）基于某一生产过程，开展大数据的存储和关联性分析研究工作，实现基于大数据的过程描述模型； （3）以某一生产过程为例，开展非线性时变系统的大数据建模方法研究、开展非线性系统数据与知识的混合建模方法研究以及模型验证方法研究与实施； （4）以某一设备或生产过程为例，开展闭环非线性系统微小故障的诊断方法研究、开展多重微小故障的分离方法以及强扰动下微小故障的诊断方法与预测方法研究等； （5）开展综合复杂系统的安全性实时评估与预测方法研究、闭环控制的整体品质评估方法等研究； （6）以某一产品为例，开展全流程的数据筛选与分析，开展产品质量与性能的综合性研究，建立过程监控模型。 （7）以某一类设备管理为例，开展全过程的设备数据状态分析，开展性能动态监测分析与预测研究工作。
4.1.2 存在技术难点和应对策略 示例 如何以大数据分析应用为背景，在允许运行时间内完成多目标的面向数据并行计算的工作流调度研究；
4.2 智慧设备管理（业务部门编写） 同上 4.3 智慧安全管理（业务部门编写） 同上
4.4 智慧能源管理（业务部门编写） 同上
4.5 智慧物流管理（业务部门编写） 同上
4.6 智能机器人 同上
