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記者 劉經緯 報道

 

　　近日，中國鋼鐵工業協會發布了《鋼鐵行業數字化轉型評估報告（2023年）》（以下簡稱《報告》），以49家企業為例，從基礎建設、單項應用、綜合集成、協同與創新等方面，分析評估了我國鋼鐵行業數字化轉型的進展。

　　參評企業包含國有企業18家、民營及混合所有制企業31家。其中，粗鋼產能1000萬噸及以上企業14家、500萬噸~1000萬噸企業12家、200萬噸~500萬噸企業17家、200萬噸以下企業6家。《報告》指出，絕大部分鋼鐵企業建立了數字化轉型相關管理組織和團隊，并加強其規劃落實，系統間的綜合集成能力進一步加強。在研發、制造、服務全生命周期管控以及產業鏈協同等方面需繼續深化，這也是現階段鋼鐵企業數字化轉型需重點建設的內容。

　　1  行業數智化水平穩步提升

　　《報告》顯示，在基礎建設方面，93.9%的企業將數字化轉型融入企業總體發展戰略規劃中，并持續投入大量資金實施數智化改造升級項目。其中，24.5%企業的資金投入占營業收入的比例超過1%。2022年，企業資金投入165.4億元，平均噸鋼投入38.5元，較上一年提高8.7元，提升23.9%。數據管理工作穩步推進，63.3%的企業建立了數據治理組織和專職隊伍，專門開展數據治理工作，這一比例較上一年提高12.2個百分點。

　　在單項應用方面，97.9%的企業已普及車間級制造執行管理信息系統。其中，子系統聯網率達到100%的企業比例較上一年提高4.2個百分點，達31.9%。應用工業機器人成為鋼鐵行業普遍共識，機器人(含無人化裝備)應用密度達54臺（套）/萬人，較上一年36臺(套)/萬人提升50%。信息技術在能源管理、環保監測、安全管控、物流倉儲、設備監控、生產過程優化等方面的創新場景大幅增加，生產流程整體信息化水平有所提升。

　　在綜合集成方面，500萬噸規模以上企業基本實現了管控銜接、產銷一體和業財無縫。其中，78.7%的企業應用信息技術實現訂單排產與優化，與上一年保持齊平。建設智能工廠和智能集控中心正在成為新趨勢，有40%的企業在其主要產線應用了三維可視化仿真技術，較上一年提高2.5個百分點。

　　在協同創新方面，企業正加大力度構建上下游客商高效緊密銜接的生態圈，實現信息共享。數據顯示，企業均能在不同程度上實現與上下游客商在線協同，其中，與供應商實現訂單協同的企業占53.1%，較上一年提高9.5個百分點。79.6%的企業對大數據模型進行了試點應用，18.4%的企業已開展局部AI（人工智能）應用。利用工業互聯網技術實現智能化生產過程管控和智慧化運營管理的企業達79.6%和57.1%，較上一年分別提高7.3個百分點和1.8個百分點，企業綜合協同、智能管控能力呈穩步提升趨勢。

　　2  行業數字化轉型仍存在多項短板

　　《報告》指出，我國鋼鐵行業數字化轉型仍存在諸多問題，需要在發展中進一步解決。

　　在基礎建設方面，信息安全管理和資金投入仍有較大提升空間。在組織和規劃方面，專職的兩化融合管理和信息安全管理人才占比相對較低，分別為3.4%和2.5%；在資金投入方面，投入資金不足營收1%的企業仍然達到75%以上；在設備設施方面，無線網絡傳輸技術在AGV（自動導引車）車輛倒運、周界安防等方面的應用占比相對較低，分別為8.2%、34.7%；在信息資源方面，信息系統的災備基礎仍顯薄弱。

　　單項應用方面，生產制造領域的智能化水平有待提升。在生產管理方面，部分企業在工器具管理、生產計劃排產和工藝控制指令下發至生產單元方面的自動化水平較低；在經營管理方面，內部供應鏈管理的信息系統局部業務覆蓋不足；在生產制造方面，工業機器人在整個行業和生產工序中應用分布不均，企業在生產過程中的無人化和少人化替代、數據智能分析和優化等方面還不夠成熟；在產品研究開發方面，大多數企業都應用了用于新鋼種研發的工具，但更多偏重于專業軟件，同時，企業研發人員的占比總體上還有待提高。

　　在綜合集成方面，隨著運營管理精細化要求的增加，業務與財務的無縫銜接需求更為迫切，提升的空間依然較大。在產品設計與生產銜接方面，生產路徑選擇和參與過程質量控制的部分參數設置仍然需要人工干預；在管控銜接方面，企業的總體應用水平偏低，實現企業資源計劃系統、制造執行系統、過程控制系統整體集成融合的企業占比不高；在產銷一體化方面，自動排產訂單比例、自動材料申請計劃量仍有待進一步提高；在業財無縫方面，局部業務領域的系統銜接、數據共享等方面水平仍需進一步提高；在企業智能管控方面，目前智能集控已實施落地的多為鐵前、軋鋼領域，熱處理、公輔等領域還需拓展；在環境經營方面，目前信息技術對產品環境分析評價的支撐仍屬薄弱環節。

　　在協同與創新方面，由于產品結構和運營模式等存在差異，總體水平仍有提升空間。在制造和服務的全周期管控方面，存在對客戶需求理解不足等情況；在工業互聯網平臺建設及應用方面，企業運營管理和產業鏈協同的應用仍需進一步強化；在大數據及人工智能AI技術應用方面，目前AI技術在鋼鐵行業的應用仍處于初級階段，技術與實際需求的匹配度可能存在不足；在產業鏈集成方面，一些企業可能只是實現了簡單的信息共享和交流，并沒有達到真正的業務深度融合與創新。

　　3  不同發展階段企業需“量體裁衣”

　　綜合鋼鐵企業的產能規模、裝備技術升級、生產模式創新、數智化應用水平等方面總體得分情況，《報告》將參評企業劃分為3個梯隊。針對上述問題，《報告》給出3點建議。

　　第一梯隊的企業一般投入較大，已將數字化轉型上升為與企業發展戰略同等重要的層級，已有總體規劃藍圖，正在逐步落地推進。建議深化跨領域協作與創新。此類企業雖然在基礎建設、單項應用和綜合集成方面已具備較為完善的智能制造和兩化融合基礎，但更應強化在全生命周期管控和產業鏈協同方面的創新，以此促使企業在研發、制造和服務等階段實現無縫銜接；同時強化信息安全和人才培養，加快推進信息安全等級保護認證工作；加速推進數字化轉型，優化數字化戰略，注重大數據及人工智能技術的普遍應用。

　　第二梯隊的企業要緊跟行業數字化、智能化技術發展的新趨勢，對優秀案例和先進做法快速反應，并形成適宜自身特點的創新應用。建議加強全生命周期管控。在產品研發方面，鼓勵此類企業提高數字化、智能化的應用水平，確保產品從研發、生產到服務的全過程實現有效管控；在產業鏈集成方面，深化產業鏈協同，加強與客戶和供應商的業務協同與創新，進一步提高線上協同的能力，推動運營模式向生態服務型轉變；在網絡安全和信息安全方面，持續筑牢信息系統的災備基礎，確保在面對重大風險時有更為完善的防范措施。

　　第三梯隊的企業通常受規模、資金、產品特點等因素影響，總體投入不多，智能制造呈現“小步快跑”推進特點。建議在鼓勵此類企業進一步提升生產制造水平的過程中，逐步提升控制單元的智能化應用水平；加強自動化與信息化系統的完備性，包括與上層系統的數據聯通和局部業務領域的系統銜接；在產品研發方面，加強對新鋼種研發的兩化融合投入，同時提高研發人員的占比，以加速數字技術應用的進程。建議強化開放學習標桿企業，引入成熟案例，本地化適宜性穩步推進，形成具有自身特色的智能制造創新模式。另外，智能制造相關團隊建設、機制建立是第三梯隊企業普遍存在的短板，也需要引起足夠重視。