中国钢铁企业数字化转型——问题与对策

    

摘要：为抓住新一轮科技革命和产业变革的发展机遇，近年来中国钢铁工业加大了信息化、数字化、网络化、智能化的投入力度，行业数字化发展水平明显提升，龙头钢铁企业建立的数字化应用场景和智能车间、智能工厂不断增多。未来，进一步推进我国钢铁工业数字化转型，需要加快智能制造基础建设，健全完善数字化转型的行业标准体系，加速突破一批关键核心技术，提高钢铁工业数字化转型的技术支撑能力。     关键词：钢铁企业；数字化转型；两化融合指数；对策研究     基金：本文系中国社会科学院高端智库项目“我国钢铁产业链供应链安全研究”基金项目研究成果之一。

    一、研究背景
    近年来，在新一轮科技革命和产业变革加速发展的推动下，包括数字产业和产业数字化在内的数字经济获得了快速发展，已经成为推动中国经济从高速发展转向高质量发展的重要途径。在现代化经济体系中，数字经济已经成为新经济、新动能、新模式发展之源。“十四五”时期和未来很长一段时期内，数字经济将成为新常态下中国实施供给侧结构性改革、推动新旧动能转换发展战略的重要引擎。
    制造业是实体经济的主体和立国之本，作为重要的基础原材料产业，钢铁工业是中国制造业的一个重要组成部分。从投入产出的角度看，钢铁工业的主要投入品为铁矿石、废钢，辅助投入品为焦炭、石灰石、能源电力等，产出品为各种类型的钢铁产品。从产业的工艺技术特点看，钢铁工业属于典型的流程性工业，其产业链上下游矿石原料开采加工→炼铁→炼钢→轧钢→钢材深加工→钢材应用之间技术工艺联系紧密，相互依赖性很强，且生产工艺流程不可逆。从产业的经济特性看，钢铁工业设备等固定资产投资规模大、沉淀成本高，属于资本密集型重工业，达到一定的起始规模对钢铁工业的经济效益状况具有重要影响。近年来，由于受制造成本上升、产能过剩严重和节能降碳压力大等多重因素的影响，中国钢铁工业企业既有的发展模式和盈利模式受到严峻挑战。数据显示，2022年前三季度，中国钢铁产量和钢材出口量同比双双下降了3.4%，全国重点大中型钢铁企业中的亏损企业数量和亏损金额同比分别增加了7.8倍和53.8倍，全国重点大中型钢铁企业实现利润总额同比下降了71.3%。面对如此严峻的局面，中国钢铁企业唯有加快推进数字技术与实体经济的深度融合，加快企业的数字化转型进程，方能大幅提升钢铁产业的生产效率和能源效率，降低生产成本和碳排放，加快推进钢铁工业质量变革、效率变革、动力变革。
    二、钢铁工业数字化转型的现状
    为了适应新一轮科技革命和产业变革带来的制造业数字化、网络化、智能化发展趋势，近年来我国钢铁工业加大了信息化、数字化、网络化、智能化方面的资金、技术、人才投入力度，2021年全年有超百亿元的专项投资用于钢铁企业的数字化改造升级，钢铁企业数字化转型进展加快，成效明显。
    （一）行业数字化水平明显提升
    近年来，中国钢铁企业以推进“两化融合”为切入点，持续组织开展数字化转型活动，钢铁企业的自动化、信息化、数字化、网络化、智能化水平不断提升。2018年，中国钢铁工业的两化融合指数为51.2，关键工序数控化率68.7%，应用电子商务的企业比例超过50%。2020年，中国钢铁工业两化融合指数达到54.3，关键工序数控化率达到64.6%，生产设备数字化率达到46.9%。2021年，中国钢铁工业两化融合指数上升至59.9，关键工序数控化率达到70.1%，生产设备数字化率达到51.3%。与2015年相比，2021年中国钢铁工业两化融合指数提高了19.4，行业数字化水平明显提高，已初步扭转了钢铁工业过去的“傻大黑粗”的行业形象。
    （二）数字化应用场景不断增多
    目前，在政府和企业的双重努力下，中国钢铁工业已形成平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理及网络化协同6大应用模式，覆盖几十个典型应用场景，智慧矿山、智能车间、智能仓储、智能在线检测、智慧物流等数字化应用场景不断增多，应用效果良好。例如，宝武集团对旗下的韶钢上马了智慧中心项目后，韶钢建立了贯穿高炉、烧结、焦化、料场、能源介质的一体化智能管控平台，实现了距离5公里以上的跨工序、跨区域、远距离、大规模集控，使42个中控室精简合并为１个集控中心，作业区由50个减至18个，大大提高了韶钢的生产和管理效率。在工信部2021年智能制造优秀场景名单中，鞍钢集团的“预测性维护与运行优化”项目及“智能仓储”项目、首钢集团的“智能在线检测”项目、宝武集团的“工艺流程/参数动态调优”项目、华菱钢铁集团的“智能在线检测”项目等14个项目跻身其中。
    （三）龙头骨干钢铁企业数字化转型成效明显
    近年来，中国龙头骨干钢铁企业积极拥抱数字化、网络化、智能化，数字化转型发展成效明显，数字化转型走在行业前列。由于数字化改造的成效，2022年初，宝武集团、德龙钢铁、南京钢铁、中天钢铁等钢铁龙头企业入围工信部2021年工业互联网试点示范项目名单。目前，国内超过80%的钢铁企业已经在推动智能制造，钢铁龙头骨干企业已基本完成产线级基础自动化、过程控制系统、生产执行系统、制造管理系统自上而下纵向集成的四级体系。以宝武集团为例，宝武集团近年来持续推进“四个一律”，加快工业机器人、无人化行车、人工智能、大数据、云计算、区块链、5G、仿真、AR等新技术应用，宝武集团内的无人库区、数字车间、黑灯工厂、智能企业不断增多，尤其是上海宝山基地，不仅成功入选世界经济论坛（WEF）的“灯塔工厂”，而且在全球范围内率先实现了“一键炼钢出钢”。再如沙钢集团创新实施“高端线材全流程智能制造新模式应用”智能化项目，投资4亿元，对转炉特钢、开坯修模、棒线车间改造升级。项目建成实施后，生产效率提高31.5%，运营成本降低23.2%，单位产值能耗降低19.7%。随着数字化改造的不断推进，中国龙头骨干钢铁企业的采选、炼铁、炼钢、轧钢等主要工艺过程已实现了磨矿分级作业的智能控制，烧结机的智能闭环控制，高炉操作的平台化，转炉炼钢的全程自动化和精炼控制系统的智能化，数字化转型成效明显。
    三、钢铁工业数字化转型存在的问题
    虽然近年来钢铁企业数字化转型成效明显，但是，由于钢铁产业链条层级多，生产流程复杂，物料管控难度提高，推动钢铁产业领域的数实融合依然面临不小问题与挑战，尤其是智能制造基础薄弱、行业标准和应用场景建设滞后、关键核心技术缺失，已经严重制约了钢铁企业数字化转型的顺利推进。
    （一）数字化转型升级的行业标准和应用场景建设滞后
    中国钢铁工业的数字化发展没有普适性的标准和场景，影响了钢铁工业数字化转型的深入推进。钢铁行业虽然规模庞大，各企业也都在做各种数字化转型的努力，但此前进行的信息化改造多是基于不同的数据标准，这就容易产生信息孤岛，制约数据价值的挖掘。与此同时，整个钢铁行业还没有比较成功且具有普适性的数字化场景，使得钢铁企业之间数字化转型的实践差异非常大，且不确定性也非常大，制约了钢铁工业数字化转型整体水平的提高。
    （二）智能制造基础有待夯实，广度与深度有待拓展
    目前，中国钢铁工业的冶炼智能控制系统模型对外在因素变化的适应性还比较差，且无法形成闭环控制。全流程计划调度水平还有待加强，多数生产管控需要人工干预，产业链上下游、生产—能源—物流—营销—服务的动态协同调度也有待提高。从广度和深度来看，当前中国钢铁工业生产过程的数字化、智能化转型发展主要集中在生产工艺优化、能耗降低、技术创新等方面，转型发展的重点仍然是围绕流程型智能制造、大规模个性化定制、远程运维服务等方面，数字化技术手段对整个钢铁生产、经营、管理的全流程渗透率仍然较低，智能制造的广度和深度都有待拓展。有数据显示，截至2021年，中国还有近80%的冶金企业没有实现系统集成。
    （三）核心知识产权掌控不足，“卡脖子”问题还比较突出
    当前，中国智能制造领域的关键技术及核心基础部件仍依赖进口，核心专利技术也缺乏积累，钢铁智能制造关键共性技术突破乏力，尤其是工业互联网数据集成技术、钢铁制造建模和仿真关键技术、钢铁生产流程多目标协同优化关键技术等方面“卡脖子”问题还比较突出。迄今为止，中国钢铁工业在信息系统和物理系统的开发、管理、集成方面，创新能力仍然比较薄弱，尚未形成产学研用高度协同的技术创新体制机制，原始创新研发的投入力度与投入效率都有待提高。
    四、加快推进钢铁工业数字化转型的建议
    数字化转型是产业发展模式的一次深刻革命，是一项长期的系统工程。加快钢铁工业的数字化转型，提高中国钢铁工业的数字化发展水平，推动数字化、网络化、智能化与产业发展深度融合，需要以问题为导向，以目标为牵引，依靠新型基础设施支撑、网络化共享和智能化协作，打造智慧服务新模式和第三方钢铁云平台，构建钢铁行业智能制造标准体系，积极开展行业应用标准和关键共性技术的研究。
    （一）健全完善行业数字化标准体系，发挥标准引领作用
    数字化转型，标准先行。规范的标准化工作是实现数字化转型的重要基础。当前行业标准制定的滞后尤其是数据标准的不统一已经在很大程度上妨碍了中国钢铁工业数字化转型的顺利推进。只有精确制定和应用钢铁工业数字化转型行业标准，才能使上云上平台的钢铁企业数据得到有效使用，激发数据要素的潜力，使钢铁工业的数字化转型行稳致远。为此，需要加强钢铁工业数字化标准研究，加快钢铁工业数字化标准体系建设，充分发挥钢铁工业协会等行业组织和钢铁龙头骨干企业的主导作用，从钢铁工业的特点出发，建立健全统一数据规范、数据字典和数据语言体系，推动形成涵盖智能化原料场、智能化烧结、智能化炼铁、智能化炼钢、智能化轧钢、智能化产销流的系统化标准，健全行业数字标准开放的相关制度，加强标准在钢铁行业落地应用，开发与钢铁产业生态圈相适应的技术和场景，提升钢铁产业数实融合的广度和深度，以标准促进钢铁工业的数字化转型升级。
    （二）加快智能制造基础建设，推进工业互联网发展应用
    工业互联网、大数据、人工智能等新型基础设施是钢铁工业数字化转型的基础条件。钢铁工业数字化转型的实质就是要通过工业互联网、大数据、人工智能等与钢铁行业生产过程中工艺流程、管理特点的紧密结合、无缝对接来推动钢铁工业降耗提质增效的高质量发展。要实现这一目标，需要在国家、平台和企业三个层面共同发力。在国家层面，需要加大对数字“新基建”、工业互联网平台、工业智联网建设推广、两化深度融合共性技术研发及产业化等工作的财税支持力度，建立健全数据共享和流程互通机制。在平台层面，要鼓励头部数字化企业积极开展面向钢铁工业的工业互联网、工业智联网平台建设，开发普适性强、复用率高的基础共性App、行业通用App和各类专用App，积极研究钢铁制造与工业互联网、工业智联网融合路径，促进设备联网上云、数据集成上云，为钢铁企业个性定制、智能生产、网络协同、服务延伸提供全方位的服务支持。在企业层面，钢铁企业要在完善基础自动化系统、生产过程控制系统、制造执行系统、企业管理系统四级信息化系统基础上，抓住5G发展机遇，大力发展“互联网+”模式，抓好设施数字化、生产智能化、协作平台化这3个关键点，重新审视设计、采购、冶炼、轧制、销售等环节流程，对一些不适应数字化生产方式的管理模式进行革新，为推动实现企业全产业链协同、全要素的高效配置，打造极致高效的智能工厂创造条件。
    （三）加速突破一批关键技术，提高钢铁工业数字化转型的技术支撑能力
    加强关键技术攻关，加速科技成果产业化，提高自主创新能力，突破制约行业数字化转型的冶金流程数字化在线检测技术、钢铁复杂生产过程智能控制技术、物质流能量流协同优化技术、钢铁供应链全局优化控制技术等关键共性技术制约，需要政府和企业双向发力。从政府的角度看，政府可以建立涵盖钢铁工业的制造业数字化转型专项资金，通过无偿资助、贷款贴息、补助（引导）资金、保费补贴和创业风险投资等多种方式支持钢铁工业数字化制造关键技术研发、示范应用和产业化。从企业的角度看，钢铁企业应该加大对工业互联网、工业智联网数据集成技术、智能化建模和仿真关键技术、多目标协同优化关键技术等关键核心技术的研发投入力度，着力突破和发展高温、高危、高污染环境复杂条件下的信息感知和数字化技术与装备，多传感器数据融合技术和智能软测量技术，基于物联网的设备在线故障诊断与预测维护技术，环保信息化检测和在线监控技术，高炉过程多维可视化和操作优化技术，冶炼过程智能控制模型技术，坯凝固过程多维可视化和质量在线判定技术，生产流程优化用离线模拟和数字仿真技术，全流程质量动态跟踪和质量管控技术，全生产流程的在线集成模拟和优化技术，采购生产销售全局供应链优化技术等。只有突破这些“卡脖子”的关键核心技术，才能真正使中国钢铁的工业互联网、工业智联网平台走在世界前列，才能真正实现中国钢铁制造由大变强的转变。
    五、结论
    每一次技术的变革都将带来深刻的社会变革，有的企业顺势而变历久弥新，也有的企业因循守旧如昨日黄花。在数字经济蓬勃发展的背景下，推进数字化转型是实现钢铁产业发展高端化、绿色化和安全化的必由之路，也是提升钢铁企业质量效益和竞争力的重要途径。当下，许多钢铁骨干龙头企业早已开始了数字化转型的探索，并取得了显著的成绩，这说明当高速发展的钢铁企业遇到行业产能过剩和“双碳”的瓶颈约束时，主动向高质量发展才是生存之本，兴旺之基，而技术创新在这个过程中将扮演重要的角色，许多关键核心的行业数字化技术尚待突破。钢铁企业应当抓住机遇，突出创新驱动引领，深度推动企业内各领域的数实融合，打造智慧钢铁，加快培育企业核心竞争力和新的增长动能，方能在日趋激烈的市场竞争和严酷的市场需求环境中立于不败之地。