【京津冀区域调查】中国钢铁企业的智能制造之路跑偏了吗？
界面新闻 康娜 6月21日
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石墨电极专题之一：利润已上天，为什么产能利用率仍仅40%？
近两年，在“中国制造2025”等政策的引导下，国内钢铁行业掀起了智能制造的建设热潮，京津冀地区的钢企自然也是这股风潮的引领者之一。
京津冀钢企争相试点智能钢厂
中国占据了世界钢铁产量的半壁江山，是毫无疑问的钢铁大国，但其距离钢铁强国的目标还有很长一段距离。
在经历了行业“黄金十年”之后，中国钢铁工业目前正处于产能过剩、利润下降以及环保督查趋于严格等多方面的重压之下。2016年初，在告别此前一年全行业巨亏千亿元的惨痛后，新一轮的钢铁去产能政策拉开帷幕。中央政府提出了去产能的新目标：在五年时间内，压减1—1.5亿吨粗钢产能。
在去产能的背景下，如何提高产品质量和生产效率，以尽可能低的成本提供更有竞争力的钢材，是当下钢铁企业所思考的转型方向，也是它们争相加入智能制造升级大军的原因。
这一点也已成为了行业共识。去年末，工信部发布的《钢铁工业调整升级规划(2016-2020年)》中就提出，计划在2020年培育形成一批钢铁智能制造工厂。
对于京津冀地区的钢企而言，其所面临的产能及环保压力极为严峻，智能制造转型的命题也因此变得更加紧迫，不少企业早已跃跃欲试。在工信部公布的智能制造试点示范项目中，也包括北京首钢股份等京津冀钢铁企业的身影，首钢股份计划在2018年建成的“硅钢一冷轧智能工厂”就在上述名单中。
首钢股份智能化应用部副部长戴亚辉介绍说，在该项目完成后，将有望让工厂的生产效率提高20%，产品不良品率降低20%，从而实现运营成本减少超过两成的目标。两年多前，他所在的部门由原信息化部门改名而来，目前承担着智能钢厂的建设任务。
与其他制造业相比，钢铁行业由于自动化程度较高，其发展智能制造的基础也更为坚实。数据显示，中国钢铁工业关键工艺流程数控化率超过65%，企业资源计划（ERP）装备率则在70%以上。
中国钢铁工业协会统计称，以信息化投入为例，国内钢铁行业每年为此投资50亿元左右，这些资金中，部分被用来采购传感器这样的监测设备，用于在钢材生产过程中把控产品质量。即使在产能过剩导致行业利润大幅缩水的最近数年，钢铁企业们依然在此方面维持着高投入。
虽然国内钢铁行业的自动化、信息化水平分化程度相对严重，但一位不愿具名的中国钢铁工业协会专家仍评价称，就总体而言，国内钢铁工业的“两化融合”程度在制造领域处于领先地位。
典型问题：“重硬件、轻软件”
不过上述专家也提醒称，从生产自动化转型至智能制造的道路绝非坦途。他认为，包括钢铁在内的各行各业，都处于探索阶段，到底要实现一个怎样的目标，尚没有现成的模板可供参照。
而对于智能制造的认识如果不到位，钢铁企业就可能走入发展的误区中，比如在“重硬件、轻软件”这样的问题上栽跟头。
“一些企业在某条产线或某个车间应用机器人后，就将其定义为智能制造，这是完全错误的。智能制造的核心是智能决策，是工业软件的应用。”冶金工业规划研究院院长李新创指出，要想真正实现智能制造，并不是单纯花钱买设备就能解决的。
他的上述观点是在研究国内钢企智能制造现状的基础上得出的，中国90%左右的钢企都是冶金规划院的合作伙伴。在李新创看来，智能制造是构建一套软硬件融合的信息物理系统，而不是仅仅借助装备来实现自动化。
通常而言，钢厂硬件设备对生产效率的提升，可以用量化的指标来衡量，比如上一套设备后，就能在生产线上撤下多少数量的工人。但软件的应用效果，更多体现在管理效率的提升，难以量化。而受限于管理水平和人员素质，部分企业的信息化项目还常常达不到预期效果。
在通过软件提升钢厂信息化水平的过程中，往往会打破既有的管理模式，流程更加公开透明的同时也必然触及到某些潜在利益。而在软件项目运作初期的磨合阶段，可能还会增加工作量，加重员工对于此类改变的抵触情绪。
首钢股份智能化应用部副部长戴亚辉介绍称，在实施智能化改造时，工厂仍然正常生产，因此工人们必须兼顾生产和改造两项任务，确实带来了更大的工作量。而智能化改造的进行，也意味着一线工人需要掌握包括自动化、信息化等相较以往更多的知识。
在前述中钢协专家看来，缺乏与钢铁制造相适应的智能化软件解决方案，也是建设智能钢厂不可回避的问题。与汽车制造相比，钢铁行业生产过程中的影响因素相对更多，比如在冶炼加工环节，就涉及到不同工序引发的钢材形状、成分和结构变化。就目前而言，生产过程中大部分时候还需依靠一线人员的经验应对突发状况。
李新创因此指出，智能钢厂要想做到“软硬兼施”，“软件要好用”和“用户要用好”缺一不可。目前，国内一些特大型钢铁企业已开始与国外的“工业4.0”方案供应商联手，共同探索智能钢厂这个新命题。
“大数据”是智能制造的基础
在西门子(中国)有限公司过程工业与驱动集团副总裁和援凯所描绘的蓝图中，建立“数据采集—数据分析—发现规律—建立专家系统—实现产线的自主优化控制”的流程，才能促成智能钢厂的实现，达成“优化生产线”这一未来智能化的目标。
首钢股份智能化应用部副部长戴亚辉也指出，生产流程中数据的收集是否完整和准确，是智能制造的基础。比如能否在炼铁及炼钢的过程中，让设备产生的大量数据形成一条完整的数据链，就十分重要。
而这一点恰恰是不少国内钢铁企业的命门。戴亚辉告诉界面新闻记者，“目前国内钢铁行业中，90%以上的企业都做不到数据上的完整性。”
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