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  • 钢铁行业积极推进智能制造
    发布时间:2019-10-28 01:53:10发布人:坤晟科技

      经济日报-中国经济网北京6月24日讯(记者周雷)6月20日, “2019(第二届)钢铁智能制造创新实践研讨会” 在河北邢台召开。知名专家与众多钢企代表聚集一堂,展开深入研讨。

      “智能制造是钢铁行业转型升级的现实需要,也是钢铁行业高质量发展的有力保障。” 冶金工业规划研究院院长李新创表示,目前,钢铁智能制造正处于起步阶段,云计算、大数据等技术将实现大规模应用,工业互联网平台成为重要的着力点。

      据了解,当前,钢铁行业在基础自动化、过程自动化和企业经营管理系统等方面取得很大进步,为钢铁行业智能制造奠定了较好基础。钢铁行业现已打造9家智能制造试点示范,智能车间、智慧矿山、大规模定制等试点示范项目取得一定成果。

      《中国两化融合发展数据地图(2018)》则显示,2018年,我国工业企业两化融合水平达到52.8。当年,钢铁行业两化融合指数达到51.2,关键工序数控化率达到68.7%,应用电子商务的企业比例超过50%。尽管面临着产能过剩、结构失衡、能源环境等巨大压力,总体上,大型钢铁企业在实现物流、信息流、资金流同步方面取得了显著的进步,积极探索大数据在研发、生产能源管控、质量控制等方面的应用,有效地支撑了整体行业制造水平和能力的提升,集约高效、实时优化的智能生产新体系正逐步构建。

      为把握新的发展机遇,民营钢铁企业也在加速布局智能制造。天津荣程、邢台德龙、四川德胜、河北鑫达、山东石横特钢、东海特钢等钢铁企业竞相推进智能制造,积极探索企业智能升级的解决方案。

      德龙钢铁有限公司董事长丁立国在会上表示,德龙钢铁致力于打造“绿色+智能”的钢铁行业智能制造新模式,以“绿色德龙”支撑企业可持续发展,以“数字德龙”助力企业高质量发展。

      据悉,德龙钢铁公司成立于2000年,是一家集烧结、炼铁、炼钢、轧钢为一体的大型钢铁联合企业,年产铁、钢、材各300万吨,现有职工3600人。该企业确定了“打造世界级洁净钢厂”的发展目标,仅2018年就投入了7.35亿元,重点实施了17项国际领先的深度治理工程,其中超低排放改造已经完成验收。在绿色化方面,德龙钢铁取得丰硕成果,不仅是工信部首批绿色工厂,还是国家3A级旅游景区。

    钢铁行业积极推进智能制造

      在智能化方面,德龙钢铁聚焦主业,加快发展先进制造,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。2017年,冶金工业规划研究院结合德龙的战略方向、定位和要求,在充分研究德龙钢铁产线装备规划、产品市场特征、两化融合基础、企业文化特色等关键因素的基础上,制定了智能制造战略、战略目标及发展规划,理清了德龙钢铁智能制造的实施路径,为德龙钢铁实施智能制造制定了详细的整体解决方案。

      “当前,德龙钢铁的智能制造基础体系已经搭建完成。” 丁立国表示,通过与冶金规划院合作,德龙钢铁成功探索出低成本、高成效的生产数据集成模式,打造产销一体、管控衔接,财务业务一体化的钢铁行业数字化样板工程,并向多家钢铁企业输出了先进的管理理念和成熟的信息技术。

      实际上,国内钢铁业的激烈竞争,对于快速提升企业竞争力提出迫切要求,这正是众多企业推进智能化以实现降本增效升级的推动力。比如,原料成本占钢铁企业成本的60%-70%,基于人工经验的配料无法取得最经济的配比,而系统利用运筹学算法在同等已知条件下5秒钟即可得出稳定生产前提下的最优配比方案。

      德龙钢铁首席信息官郭玉宾就透露,德龙钢铁APS系统的原材料配比与成本测算,将港口的矿石各项指标、价格以及高炉生产的各种工艺参数录入系统,通过数据建模的方式进行大数据运算,找出成本最优、质量最优的配料方案,指导采购决策和生产配料,根据粗略估算,年降低综合成本达亿元以上。

      与会专家指出,尽管我国钢铁企业推进智能化发展的热潮兴起,但也存在一些不容忽视的问题。比如,钢铁企业智能制造水平不均衡,自主创新能力较弱;数字化网络化亟待补课,智能化应用处于初级阶段;目前面向钢铁行业进行智能制造专项服务的服务机构虽多,但市场较为混乱,处于无序状态,专业人力资源储备也不够。

      为更好推动钢铁行业智能化发展,冶金工业规划研究院发挥专业优势,着力搭建全行业智能制造服务平台。截至目前,该院已为众多钢铁企业提供了智能制造发展规划咨询和实施服务,iSteel体系已经在数十家钢铁企业中得以成功应用,为钢铁企业效益最大化、服务实时化、决策智能化、运营可视化及综合竞争力提升做出了积极贡献,在钢铁行业中产生了重要的示范效应。

      “钢铁企业必须把智能制造融入钢铁企业全流程和智能决策过程中,做到精准、高效、优质、低耗、安全、环保,全面提升发展质量。” 李新创表示,面向未来,应进一步加强政策支持、建立完善的钢铁行业智能制造标准体系、加快人才培养、加强国际合作,推动钢铁行业在新时代实现高质量的智能转型与升级。

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