工業互聯網賦能鋼鐵工業高質量發展

欒治偉 施燦濤

當前全球正面臨新一輪技術與產業革命，物聯網、云計算、大數據、人工智能等信息技術的出現，與工業生產深度融合，促進制造業由傳統生產運營模式向數字化、網絡化、智能化生產模式轉變升級。全球各個工業大國紛紛出臺政策，支持制造業轉型升級，搶占新一輪產業革命的制高點。作為新興信息技術和通信技術與工業經濟深度融合的產物，工業互聯網通過全要素、全產業鏈、全價值鏈的連接，有力地促進制造業轉型升級。

一、工業互聯網概述

（一）提出背景

2012年美國通用電氣公司發布的《工業互聯網白皮書》（簡稱《白皮書》）提出工業與互聯網的深度融合，標志工業互聯網概念的產生。實際上在學術界與工業界普遍認為物聯網是工業互聯網的雛形，工業互聯網是物聯網在工業生產領域的具體實踐與升華，不僅是企業內部生產設備的互聯互通，還包括全生產要素、全行業鏈、全價值鏈的互通。具體來看，工業互聯網提出基礎是信息及通信技術發展，推動力是制造業轉型升級的需要。

1.新一代信息技術發展。工業互聯網在發展及實踐中的關鍵技術主要包含工業大數據技術、人工智能技術、數字孿生、信息物理系統（CPS），工業互聯網也是在這些技術基礎上發展而來。工業互聯網通過數據采集層獲取工業企業的生產數據、工藝數據、設備數據，并對這些數據進行存儲分析，挖掘其深度價值，因此，對大數據技術、人工智能技術也提出了更高的要求，而云計算、智能芯片等為工業互聯網提供了數據存儲與算力基礎。

2.制造業轉型升級需求。工業生產的轉型升級需求是工業互聯網產生的直接推動力。從世界制造業整體環境來看，在工業革命推動基礎上，生產效率逐漸提升，但原料以及勞動力生產成本也在持續上升。在市場需求方面，客戶對個性化定制和延伸服務提出了更強烈要求，對產品的設計參與度逐漸提高，新產品迭代周期縮短。這都要求制造業企業對現有生產模式及運營模式進行轉型升級。借助于新一代信息技術和通信技術，對內進行流程優化、生產優化、快速精準決策，對外要協同設計，在產品設計階段提高用戶參與度。

（二）概念

《白皮書》中提出工業互聯網之后，工業界對工業互聯網概念沒有形成統一的觀點，但具體的行動方向都是通過工業互聯網相關技術采集海量工業數據，并提供數據存儲、管理、呈現、分析、建模及應用的開發環境，匯聚制造業及第三方開發者，開發出覆蓋產品全生命周期業務及創新性應用，形成工業互聯網平臺，鏈接工業全要素、全產業鏈、全價值鏈，實現制造業數字化、網絡化、智能化過程中，工業資源的優化配置。建構網絡空間虛擬系統，塑造互聯網、大數據、人工智能和制造業深度融合的生態體系。

（三）發展趨勢和推進路徑

工業互聯網發展呈現四個趨勢：一是生產要素的跨部門、跨層級、跨區域、跨行業流動，通過工業技術整體解決方案，使得資源在更高層次、更大范圍內合理優化配置。二是工業互聯網平臺發揮好數據這一生產要素的價值，海量的設備、生產數據，通過大數據分析技術、人工智能技術，進行分析，獲得制造業生產過程瓶頸，進行流程再造。三是創新制造業生產、運營、服務模式。四是工業互聯網通用平臺建設，第三方公司或者服務機構，通用的工業互聯網平臺；平臺能夠接入不同行業企業的生產設備。

針對工業互聯網現狀，應從國家頂級層面，標識解析等；從企業層面工業app應用及機理模型探索；從互聯網及通信巨頭方面，采用平臺建設為企業賦能。

1.工業技術整體解決方案。在工業互聯網建設探索中，工業應用建設多是針對企業某一具體方面，這是由于企業信息化建設的歷史因素造成的。而在工業互聯網平臺建設基礎之上，將企業內設備及企業間資源互聯互通，各個車間設備、層級系統、供應鏈上下游企業的信息能夠暢通獲取，在企業深層次應用方案建設中，借助于人工智能，大數據分析技術與工業生產機理相結合，從企業應用甚至全價值鏈的整體考慮建設相應的解決方案，做到全流程、全生命周期的整體優化，形成工業技術整體解決方案。

2.工業大數據深層價值挖掘。工業企業的生產數據、設備數據、工藝數據等成為重要的生產要素。如何發揮這一生產要素的價值，成為工業互聯網發展過程中必須要考慮的問題。數據是工業互聯網發展的基石，工業互聯網平臺建設需要采集制造業多種類型數據：工藝數據，不同行業不同類型產品具有特定的工藝信息，如鋼鐵企業生產的冶金規范、質量規范、制造規范等；設備數據，不同行業需要不同的生產設備，設備的生產狀態對生產優化有重要影響，通過對設備數據振幅、溫度等相關數據的采集實時預測設備狀態；生產數據及經營數據，數據的采集為生產服務，通過生產數據和工藝、設備數據的關聯，挖掘生產過程中產品質量的影響因素，降低產品的不良率等。

3.創新服務模式體系探索。工業互聯網平臺面向產品全生命周期探索服務模式體系，涉及產品設計、上下游供應鏈、內部生產制造、后續延伸服務等。在產品設計方面，工業互聯網平臺能夠匯聚制造業企業生產信息與客戶對產品的需求信息，提供共享服務平臺，將客戶參與提前到產品設計階段，創新產品協同設計模式。在行業供應鏈方面，向全產業鏈、全價值鏈互通的趨勢發展，連通供應鏈上下游企業供應數據，一是可以獲取原料供應情況，優化采購策略，減少廠內存料，降低庫存成本；二是獲取下游客戶對產品的需求情況，預測未來需求，基于需求預測制定內部生產計劃，并做到精準生產。在企業內部制造方面，匯聚企業內部和外部的全生產要素，覆蓋全制造流程的數據采集體系，通過對數據的分析，構建工業機理模型，以此為基礎，建設企業內部深層次行業應用工業APP。在后續延伸服務方面，在工業互聯網平臺基礎之上，裝備制造業對外不僅僅是單獨銷售產品，而是對后續產品服務的跟蹤，在產品設計時將設備實時運行狀態數據上傳工業云平臺，時刻監控設備運行情況，對設備進預測性維護。

4.工業行業通用平臺建設。工業互聯網由網絡基礎設施、平臺、安全保障三大體系構成，網絡是基礎，安全是保障，平臺是核心。我國工業種類繁多，并且涉及到各個行業的設備眾多，傳統的工業應用多是針對一個行業或單部門應用，而工業互聯網將是相對全工業種類而言，需要整合多行業、多領域的共性知識、工具和模型，工業行業通用互聯網平臺建設是一大趨勢。通用工業互聯網平臺建設一方面需要匯聚不同行業的機理知識與應用分析；另一方面要搭建統一的頂級標識解析體系，建設統一標準，防止相同設備采用不同接口協議，不利于工業互聯網平臺的發展。

（四）國家對工業互聯網發展支持

1.政策支持。工業互聯網作為新一代基礎設施，是企業實現數字化轉型的基礎，工業互聯網的發展離不開政策推動，中央及地方政府都給予了工業互聯網強有力的政策支持，彰顯了我國政府對于工業互聯網的高度重視和布局決心，行業未來發展將加速推進。2015年以來，國家陸續出臺了“中國制造 2025”“互聯網+”等產業政策（見表），2020年12月8日工業和信息化部發布《工業互聯網創新能力發展行動計劃（2021-2023）》，指出工業互聯網建設的目標以及當前的重點任務。反映了國家希望以推進供給側結構性改革為主線，依托工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業的深度融合，從而推動制造業的轉型升級。

表 國家工業互聯網相關政策匯總

2.組織支持。組織支持是健康工業互聯網快速發展的保障，為加快我國工業互聯網發展，在工業和信息化部的指導下，于2016年由互聯網、通信行業、工業界等百余家單位共同發起成立工業互聯網產業聯盟。依托各工作組和特設組，與聯盟成員單位共同努力，先后從工業互聯網頂層設計、技術研發、標準研制、測試床、產業實踐、國際合作等方面開展工作，發布了工業互聯網白皮書、工業互聯網平臺、優秀應用案例等系列成果，已成為我國具有國際影響力的工業互聯網產業生態載體。

3.平臺示范。在工業互聯網平臺項目建設中，工業和信息化部在圍繞網絡化改造集成創新應用、標識解析集成創新應用、“5G+工業互聯網”集成創新應用、平臺集成創新應用、安全集成創新應用5個方向，遴選一批工業互聯網試點示范項目，通過試點先行、示范引領，總結推廣可復制的經驗做法，推進工業互聯網創新發展。

二、工業互聯網促進鋼鐵行業高質量發展

鋼鐵工業是國家經濟建設中的基礎工業，為其他各行業提供原料，是國家經濟發展的重要支撐。同時，也面臨鋼鐵產品結構不合理、產能過剩等問題，國家提出鋼鐵工業高質量發展，離不開借助于新一代信息技術，實現數字化、網絡化、智能化生產運營。

（一）我國鋼鐵行業發展現狀

鋼鐵工業是典型的流程工業，對于占產能比重較高的長流程燒煉鋼包含焦化、燒結、球團、煉鐵、煉鋼、熱軋、熱處理等工序，制造裝備種類繁多，并且在生產過程中兼有物理和化學變化，工藝過程極為復雜。現代化的制造工藝流程，高度自動化的產線裝備，基于大規模、標準化的制造過程管理體系，可以有效發揮裝備產能，實現效益最大化并降低成本。而市場對鋼鐵產品的需求呈現出小品種、多批量的趨勢。鋼鐵制造裝備的大型化是高效率、低成本的基礎，目前其他制造工藝創新以通過提升制造管理的柔性來適應日益快速變化的用戶需求，就顯得極為迫切。因此，有必要找到一種方式和手段，能夠在“鋼鐵制造大規模、標準化”固有本質和“小批量、多品種”的新特征之間找到一種平衡，從而既能滿足用戶的需求，又使得制造企業可以獲利，在價值鏈上公平地共享價值。而這主要是通過“軟實力”來實現，除了服務領域的提升之外，最重要的是制造組織管理的智能化。因此，工業互聯網是一個有效的技術手段。

（二）信息化與工業化深度融合

伴隨著鋼鐵基礎自動化的發展，大多鋼鐵企業都建立了基本信息化架構體系，從基礎自動化到制造執行系統（MES）、企業資源規劃系統（ERP），甚至對于信息化基礎較好的鋼鐵企業也相應地建立了基于數據中臺的商務智能決策支持系統。并且為MES、ERP等系統提供了相應業務數據支撐，一般鋼鐵企業會搭建相應的數據采集系統，一方面能夠支撐業務系統運行，另一方面能夠積累大量工業生產數據，為更深層次的應用提供基礎。而在現有的五級信息系統架構下，各個層級系統之間有業務接口，可以支撐系統間的數據交互，打通管理的數據通道，但生產過程數據、設備數據等仍然分散在各個系統，或是工藝數據、設備數據沒有相應關聯，無法有效利用。

（三）工業互聯網賦能鋼鐵工業

隨著國家對工業互聯網等新基礎設施建設的支持，國內各大鋼鐵企業都開始互聯網與鋼鐵生產的深度融合探索。鋼鐵工業作為典型的流程行業，自動化程度相對較高，且生產設備眾多、工藝復雜，工業互聯網在鋼鐵行業有著廣闊的應用空間。在工業互聯平臺建設過程中，需完善頂層設計，充分利用現有系統，縱向從基礎抓起，完善數據采集，再到數據深化應用，最后到多部門多企業協同；橫向服務于鋼鐵生產的全流程、全生命周期，從原料采購、廠內生產、物流運輸直至下游供應鏈客戶，優化產業鏈資源配置。工業互聯網將從智能化生產、數據利用、遠程運維、網絡化協同、智能決策等方面賦能鋼鐵工業，促進鋼鐵工業生產轉型升級。

1.智能化生產。工業互聯網平臺建設促進鋼鐵企業智能化轉型升級，貫穿鋼鐵產品的全生命周期，從最初的產品設計到最后的服務。在產品設計方面，基于廣義工業互聯網平臺橫向連接供應鏈上下游，讓下游鋼鐵產品最終用戶參與鋼鐵產品生產設計，提高設計的效率和質量。在智能化生產方面，借助于傳感器等實現生產全流程設備的智能感知，并且借助于采集歷史數據模型分析，在線優化控制，在線分析決策，為生產過程全流程提供指導，借助于生產各個環節的機器人設備，實現無人化智能生產。

2.挖掘數據價值。在國家推進的工業化和信息化融合的大背景下，鋼鐵企業紛紛推進信息系統建設，數據采集系統建設，積累了海量的生產數據、工藝數據、設備數據，但是限于技術因素，往往僅限于存儲以及歷史數據查看，或者只局限于某個環節的分析。隨著工業互聯網的深度發展，以及存儲分析技術的進步，為海量數據分析提供了可能，實現了對各個環節數據的綜合分析，并挖掘生產環節之間的關系，如通過煉鐵階段原料數據、煉鋼階段成分數據、軋制階段工藝參數等相關性挖掘，提高鋼鐵產品質量。

3.遠程設備診斷。遠程設備診斷和設備預防性維護是工業互聯網在制造業尤其是鋼鐵行業中最典型的應用場景，并且在各個鋼鐵企業中逐步推廣。對于連續生產性企業而言，設備故障帶來的損失是巨大的，不僅影響產能，而且更換設備成本高昂。通過借助于智能傳感器收集生產設備振幅、電流等數據信息到工業互聯網平臺，借助于大數據、人工智能分析技術，可提前預測設備瑕疵，及時檢修，避免生產性故障。

4.柔性供應鏈。鋼鐵企業處于鋼鐵產品供應鏈的中游，上游的原料與下游鋼鐵產品的需求變化都會對鋼鐵企業生產產生較大影響。鋼鐵企業提高對供給與需求變化的適應能力和敏捷性，對鋼鐵企業生產發展至關重要。借助于工業互聯網平臺，貫通供應鏈上下游企業，深度挖掘下游企業用戶數據，預測用鋼用戶的個性需求，用以驅動生產，柔性制造，打造柔性供應鏈。

5.協同制造。隨著國內鋼鐵企業的兼并重組推廣，未來鋼鐵企業將會面臨“一企多地”，多基地協同生產，分布式制造成為一種常見的經營模式。對于各個基地生產訂單的分配，以及區域性需求預測與生產協調，減少跨區域調貨等都將是面臨的問題。借助于工業互聯網平臺、平臺數據、模型等，評估各個基地針對不同類型產品生產能力，以及基地周邊的需求預測，減少各個基地同類產品的重復生產，達到各個基地協同生產。

三、鋼鐵行業工業互聯網發展建議

我國工業互聯網發展較為迅速，但由于基礎薄弱，在發展過程中不可避免會遇到一些問題，如核心技術自給率低、工業互聯網生態尚不完善等一系列問題，因此，建議在工業互聯網平臺建設中還需著重關注以下四點：

（一）聚焦鋼鐵企業痛點，實現價值創造

一直以來，鋼鐵行業都面臨著生產能源消耗大、污染排放高、安全事故頻發等問題，此外，生產與市場需求的不協調問題也較為明顯。因此，在鋼鐵工業互聯網平臺建設中，要著重從能源管理、生產優化、計劃調度、市場需求預測等方面進行有創造價值的工業APP的開發。

（二）突破關鍵技術供給，降低對外依賴

區別于消費互聯網，工業互聯網底層工業軟件對平臺發展起著至關重要作用。對于鋼鐵企業而言，要加大關鍵核心技術的突破能力，涉及制造產品的全生命周期的產品設計工業軟件、控制系統、生產過程執行系統、生產管理軟件等。目前我國鋼鐵企業在生產制造執行系統（MES）和信息管理系統（ERP）方面取得了很大進步，但在工業產品設計、工業控制系統等方面，仍缺少能夠引領行業發展的巨頭企業。因此，要加大工業知識經驗的積累，提高工業軟件的研發能力，突破關鍵技術，降低對外依賴程度。

（三）完善頂層標識解析，統一平臺數據

目前工業互聯網發展處于百花齊放狀態，各個行業甚至是同行業仍有不同的數據接入方式、數據解析方式，這不僅不利于數據的統一分析，而且會阻礙未來行業工業互聯網平臺發展。對于鋼鐵行業而言存在大量的生產數據、工藝數據、設備數據，并且不同的企業，設備廠家不同，數據的接入方式也存在差異，這對后期的數據模型統一分析帶來了巨大挑戰。因此，亟需完善頂層標識解析，對于相同設備、工藝借助中間服務形式，進行統一解析、統一存儲，便于后期的數據挖掘與應用。

（四）打造工業網絡護盾，保障生產安全

由于大量的工業控制系統和設備等都暴露在互聯網上，且缺乏有效的安全防御及應急響應機制，導致近年來工業領域信息安全事件頻發，造成了嚴重的安全隱患。因此，在工業互聯網平臺建設中要建立健全工業生產網絡護盾，構建平臺安全、網絡安全，最重要的是保障企業生產安全，打造多層次全方位的安全保障體系。

注釋：

數據中臺是對既有/新建信息化系統業務與數據的沉淀，是實現數據賦能新業務、新應用的中間、支撐性平臺。