中国钢铁行业面临着复杂而严峻的形势。

一方面，中国城市化进入了平台期，导致需求增速放缓。同时，由于供应过剩和市场竞争加剧，钢铁价格持续下滑。

根据国家统计局的数据显示，钢材价格指数在过去一年中下降了约10％。

另一方面，铁矿石等原材料价格居高不下，

根据中国矿业协会的数据，铁矿石价格在过去一年中上涨了约30％。

这种“两头挤压”导致钢铁企业利润下滑。

更加叠加疫情影响和俄乌冲突等外部不利因素，进一步加剧了国内钢铁行业的困境。钢铁行业似乎已经“入冬”。

想起刚毕业的时候穿梭于钢厂的忙碌，我对这个行业还是有一些了解有些体会的，记载了我的那段青葱岁月，可惜的是当年的人们大都走散了。遂邀请一直还在联系的当年老客户来讲一讲他对钢企数字化转型的认识，这是一位真正的实干专家，当我们是毛头小子的时候，他已经可以叫教我们很多专业知识了。面临当前的这种形势，钢企怎么办呢？

下文为他的主要思考和体会：

这个题目是应朋友之约开始构思开篇的。朋友知道我是钢企中工作20年老兵，发来一篇《中外钢企在数字化转型方面有哪些差距？》，看后就让我写写钢企，于是我就开始构思这篇文章的。

说实话，这么多年一直在国内的钢企行业内交流，接触国外钢企不是直接接触或者机会很少，第一次在加拿大我看到河边的钢厂，大片红色氧化铁与周围环境区别很大，也和国内钢企一样，打消原来对国外钢企好奇的样子。

随后关注到国外钢企的信息化、智能化和数字化方面是个怎么的样子，最早看到的是浦项和新日铁。

有幸在这篇文章中看到一些总结内容，总结很精炼，有种让人一窥全貌和提纲挈领的感觉。下面谈谈我个人的体验。

1. 美国 “国家制造业创新网络（NNMI）计划”，在制造业的4个重点领域列出了9个创新中枢项目。

2. 日本《2015年版制造业白皮书》，将3D打印、人工智能和智能ICT作为转型升级的轴心。

3. 韩国提出了《制造业创新3.0战略行动方案》，在3D打印、大数据、物联网、ICT服务等8项核心智能制造技术中发力。

4. 法国提出了《工业新法国2.0》，将智慧物流、新能源开发、智慧城市、未来交通等9个重点领域作为改革的重心。

5. 中国出台了《中国制造2025》，将工业化与信息化“两化”深度融合发展作为主线，力争在10个重点领域实现突破性发展。

以上内容这些行动背后都有一定客观环境的思维和逻辑存在。德国提有“工业4.0”，我们提“中国制造2025”；美国提出“工业互联网”，我们提“互联网+”；日本精益制造，我们提工匠精神。

由以上的内容看到智能制造并不只是一个技术体系或文化，更重要的是背后对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重新定义制造的思维。其实也是“心外无物”。

1.智能制造的动因

《中外钢企在数字化转型方面有哪些差距？》中提到的第一点就是“数字化转型的动力不一样”，这个是真切的感受。国外是自发的多，国内政策要求的多。什么国内还是有高人的。

那么“智能制造”究竟是一种制造还是一种思维，我在这里分析一下。

首先是世界各主要经济体纷纷从自身的现状与优势出发，制定了应对新一轮制造业革命的国家战略。

2.智能制造的核心

制造系统核心要素就是即材料、装备、工艺、质量和维护。只要在钢厂从业的人或者是制造业待过的人，这些要素是极容易理解的。如今放置在我们现在信息技术水平的环境中，我们就得多一个内容就是“建模”，早些时候现场叫专家系统，区别于传统的要素和现在的要素。

早些年我在现场听到很多传说关于那些老师傅的经验在演绎的精彩传奇。

钢企的经历我陆陆续续经历机械化、电子化、自动化（半自动、全自动）和信息化。

这个过程引入信息化分层概念和方法论，即基础自动化、过程自动化、生产执行控制、企业资源管理和决策支持。这中间涉及到很多基础自动化和过程自动化中的专家系统，我们就能从中看到无论是机器换人、物联网，或是互联网+，解决的只是材料、装备、工艺、质量和维护的调整方式和途径，只是在执行端更加高效和自动化，并没有解决智能化的核心问题。

所以说，智能制造所要解决的核心问题是：如何对制造系统中的料、装备、工艺、质量和维护要素的活动进行建模，并通过模型驱动材料、装备、工艺、质量和维护要素。智能制造所要解决的核心问题是知识产生、利用知识和创造价值的过程。

我们人类生产制造历史发展也是这样的。手工时代的原始知识积累、到工业社会开始的质量和效率的全面提升、再到知识积累速度提升到全面质量管理，这个时候就是以事实和数据为导向。最后我们就是出现了销产一体，这个时候就要向预测延伸。

逐步对生产全过程中的材料、装备、工艺、质量和维护，利用建模进行透明化、深入和对称性的管理，实现从问题中产生数据，从数据中获取知识，再利用知识避免问题的过程。

3.智能制造的实现

其实，我们理工科的出身的人都学过概率和数理统计。很早的时候，我们就开始了大数据。在这个“大数据”仍然非常热的现在，我认为不只是技术，而是一个现象，是利用数据、发掘数据或是看待问题的一种途径和解决问题的一种手段。

通过分析数据，从而预测需求、预测制造、规避和利用风险，通过数据去整合产业链和价值链，这才是大数据的核心目的。

我们在如今项目管理、信息系统中逐步提到知识管理，其实制造系统的核心，包括制程、工艺、设计、流程和诊断等。知识来源于解决制造系统问题的过程，而大数据分析可以理解为迅速获取和积累知识的一种手段。问题和知识是目的，数据是手段。

各国的发展当把“数据”换成“人”之后就是“工匠精神”，换成“自动化生产线和装备”之后就是德国的“工业4.0”，换成“互联网”之后就变成了“互联网+”。

所以利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式，主要是把问题变成数据、数据变为知识和回到知识变为数据，还得注意显性和隐形的知识。

问题和知识是目的，而数据则是一种手段。

当把“数据”换成“人”之后就是“工匠精神”，换成“自动化生产线和装备”之后就是德国的“工业4.0”，换成“互联网”之后就变成了“互联网+”。

今天我们来谈大数据实现智能制造，是因为大数据的研究已经成为一个日益受到关注的行为，而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。

4.智能制造的CPS

对于CPS网络设计，我们可以通过网络层面的机器网络接口进行网络健康分析的交互连接。

如果有CPS的这个基础，我们才能真正的数字化一个钢企，一旦CPS网络级基础设施到位，机器到网络，通过网络接口交换信息。

我个人认为钢企中CPS是大数据发展中如空气、土壤和水一样的生态条件，只要有这个东西，假以时日一定能取得成绩。

钢企网络是分层的，很多时候彼此隔离的。

CPS网和我们的那个信息网络还是有区别的，来源是来自于现场控制的。

上面提到的基础自动化和过程自动化中的通信系统就是CPS的源头。

再往上面就是信息网络，那些生产执行和企业资源管理是在信息网络这一层面的。

控制系统本身就有模型、控制器、通过控制器控制模型等这样的概念，经过提炼后产生CPS的概念。

国内的钢企中只有能够建设并掌控这个CPS，才能真正的获取状态感知与数据收集、数据处理与分析、科学决策、精准控制的能力。

5.智能制造的安全

《中外钢企在数字化转型方面有哪些差距？》中的第四点提到信息安全，我认为钢企是特别重视信息安全的，而且重视的手段比较单一。

一是个人猜测是现场人员对范围中设备和技术掌控不足导致的。

二是钢企的生产过程非常复杂，涉及到工业生产中的多个环节。由于现场操作存在风险和威胁，钢铁企业通常会采取拒绝现场操作的基础自动化技术来减少现场人员的参与。也就是说，在一些可能存在安全隐患的环节，钢企会通过自动化技术来实现部分操作的自动化，减少人员直接参与，降低风险。

三是钢企往往不会公开讨论遭到攻击的问题，这通常是因为他们担心这会暴露出自身管理能力不足或关键技能缺失的问题。而拒绝与外界分享信息则是为了保护自身安全的一种措施，然而这种做法也会阻碍一些工作的推进。

在中国钢企波动频繁、大规模整合并购持续发生、环保安全压力日趋加重的大背景下，如何转型实现智能制造才是钢企面临的挑战，多数钢企采用夯实基础和试点推广方式进行的，这个是个持续的过程。业务、技术、组织和变革转型是都需要有战略定力和久久为功的决心，也要得机而动，也要顺势而为。

6 对当前钢企转型的综合判断

趋势：

钢材消费结构正在发生变化，制造业需求相对较好，而建筑用钢需求偏弱。

地产用钢需求的下降对钢铁总量需求和结构性用钢需求产生了影响。

钢筋、线材产量增幅较小，中厚宽钢带产量增长较大，说明了钢铁行业正在进行产品结构性调整。

我国人均住房面积已足够，存量房销售困难，房地产消费进入下行阶段。

建筑钢材在整个钢材减量下行是必然的，但装配式建筑、钢结构等材料在未来占比会上升。

钢铁企业兼并重组加大，行业集中度提高，中小钢铁企业将退场。

钢铁企业向下游延伸力度加大，在直供、精加工和深加工方面发展。

钢铁供应链的构建力度将加大，自成生态才能持续发展。

推行平控政策是因为钢铁产量增长与需求不匹配，以及原料需求和行业利润分配问题。

钢铁业需要优化调整产业结构，进行市场的兼并重组和资源的整合。

由于人口老龄化和劳动力缺失，数字化智能化机器人代替人工将成为趋势。

降本增效和器械精密制造的需要也将推动智能化创新。

激光拼焊技术在成本和效率上有优势，在汽车板材方面有应用前景。

新能源政策的走向和个性化定制化服务也是智能制造的发展方向。

办法：

钢铁供给侧改革是解决当前钢铁行业问题的现实解决方案。

实现供需动态均衡是保障钢铁行业平稳运行的关键。

钢厂加大高附加值产品生产力度，包括板带材、高端产品等。

钢铁行业需调整产品结构，增加高品质、高收益产品，通过数字化和绿色发展适应新环境。

上中下游供应链应实现协同发展和重新分配价值。

钢铁业应打通内外双循环，开拓国际市场，更多依靠市场机制的调节。

钢铁业应大力发展智能制造，数字化智能化转型将是未来的发展方向。

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