2024中国钢铁数字化转型进程深度解析

发布日期： 2025-05-09 阅读量： 作者： 小编

　　近日，中国钢铁工业协会发布《钢铁行业数字化转型评估报告（2024年）》（下称《报告》）。此次参评钢铁企业有41家，其粗钢产量合计3.9亿吨，约占全国粗钢产量的38%，包含粗钢产量1000万吨及以上企业13家，500万吨~1000万吨企业9家，200万吨~500万吨企业17家，200万吨以下企业2家；国有企业18家，民营及混合所有制企业23家。

　　“钢铁企业都在大力推进数字化转型智能化升级相关工作，大多数钢铁企业已组建相应的组织与团队全面推进数字化转型工作，对规划编制及组织落实愈发重视，在生产制造、运营管控、客户服务三大领域积极探索转型实践，推动管理创新与技术创新。”《报告》同时指出，“在跨领域协同、系统性创新上还有较大提升空间，特别是在研发、制造、服务的全生命周期管控以及产业链协同等方面，需继续推进人工智能深度赋能和协同创新。”

　　“近年来，企业越来越重视统筹推进，并随着产线G+物联网技术应用的逐渐普及，相关设备设施的建设规模逐年增长。但同时也要看到，受前期基础设施等方面已完成大量资金投入，以及2023年钢铁企业综合盈利能力下降等因素影响，在数智化建设资金投入同比有所降低。”《报告》提出。

　　在基础建设方面，95.1%的企业将数字化转型相关的发展战略纳入企业总体发展进程，并持续投入资金实施数智化改造升级项目，2023年度吨钢投入28.6元，较上一年降低25.7%，信息安全资金投入依然整体偏低。在信息资源方面，数据治理工作稳步推进，75.6%的企业建立了专门的数据治理组织和专职队伍开展工作，较上一年提高12.3个百分点。在组织设置方面，分别有78%和73%的企业设立了数字化管理组织和信息安全管理组织。在IT基础设施架构建设方面，云平台普及进一步加快，43.9%的企业采用云计算架构。

　　在单项应用方面，大多数企业已建立MES系统，机器人（含无人化装备）应用密度达65台（套）/万人，较上一年提升20%。其中，机器人在检化验场景应用最多，主要集中在理化检验工序，并呈现出向产线取样工位延伸、打造智能理化实验室的趋势。在连铸、轧制、烧结、精整等工序应用也逐步增多，但总体上呈现单点应用态势，产线级整体智能协作以及与主产线的深度智能融合尚未成熟。

　　在综合集成方面，500万吨规模以上企业基本实现了管控衔接、产销一体和业财无缝，但在自动排产比例等局部业务领域的系统衔接和数据共享方面仍有待进一步提高。82.9%的企业建设了智能集控中心，较上一年提升1.3个百分点，主要集中在铁前和轧钢。同时，63.4%的企业运用三维可视化仿真系统来建设数字化工厂，智能管控向纵深发展。

　　在产业链协同创新方面，越来越多的企业加大力度构建与上下游客商高效紧密衔接的生态圈，并利用信龙8国际唯一官网息技术手段实现信息共享。工业互联网平台建设和应用比例达95.1%，平台主要用于生产过程管控。82.9%的企业已开始探索大数据模型应用，主要应用在工艺过程优化和产品质量性能预测方面。企业综合协同智能管控能力大幅提高。研发、制造、服务三大流程的全周期融合仍在爬坡阶段。

　　《报告》显示，钢铁行业数字化转型总体发展水平持续提升，涌现出众多优秀的典型案例与创新应用，但行业发展不均衡，企业间差距较为明显（综合钢铁企业的产能规模、装备技术升级、生产模式创新、数智化应用水平等方面情况，将41家参评企业划分为3个梯队，并从以下几方面分析重点能力建设情况）。

　　研发创新方面。钢铁企业普遍应用的研发工具，主要集中于模拟仿真、动力学分析、热力学计算以及知识库等关键领域。“研发工具类型数量差异显著，第一梯队平均拥有12种工具，远超第二梯队（平均2种）和第三梯队（平均1种），显示出研发能力的梯队分化。研发项目生命周期管理线上化程度第一梯队全面领先，第二梯队在年度计划管理和过程管理方面表现突出，但第三梯队在各方面的线上化程度均较低。”《报告》显示。

　　数据应用方面。“大数据及人工智能技术在钢铁行业已有初步运用，但在切实发挥数据价值、提高生产制造的智能化水平上，依旧有着较大的距离。”《报告》提出，因数据复杂度高、模型泛化性差等原因，企业大多通过数据辅助工业机理模型和运营分析决策模型等应用，数据驱动的知识模型应用较少，数据的深层价值尚未充分发挥。

　　数据显示，第一梯队企业主要模型应用占比前5位包括：市场预测、设备运行状态预测、客户画像、基于数据模型的工艺过程优化、产品质量性能预测。第二梯队和第三梯队的企业在应用大数据模型的多个领域有较大的提升空间，比如在金融风险监控等应用领域。

　　技术应用方面。在工业机器人应用方面，第一梯队企业为230台（套）/万人；第二梯队企业为67台（套）/万人；第三梯队企业为15台（套）/万人。在智能检测及感知设备方面，钢板表面缺陷自动识别领域应用智能检测技术的企业数量最多，其次是在钢水成分检测领域，而在金相自动识别与分级、液位检测领域的应用相对较少。

　　“在人工智能应用方面，以机器视觉技术为例，第一梯队与第二梯队的近乎所有企业都进行了与质量控制、工业OCR、车辆识别等AI相关的应用。伴随技术的广泛普及以及大数据算法的不断训练和优化，未来在废钢分拣、金相自动识别等领域，AI将持续带来应用价值。”《报告》特别预测道。

　　业务创新方面。《报告》分析指出，产线集控已然成为钢铁行业智能制造的新潮流。数据显示，82.9%的企业构建了一体化监控与调度的智能集控中心，相比上一年增长了1.3个百分点。集控在行业整体上处于第一梯队、第二梯队企业竞相建设的快速增长阶段，两个梯队差距不大，第三梯队企业由于受限于基础设施，增长较为缓慢。“在集控中心的管控范围里，热处理生产依旧是集控使用程度最低的领域。”《报告》提出。

　　根据《报告》，在企业数字化转型与高质量发展的进程中，核心痛点与业务需求主要体现在几个方面：生产过程需精准化控制，生产计划需资源最大化利用，生产质量需实现一贯制管控，生产设备需精细化管理，仓储物流需高效化运营，能源介质需极致化使用，低碳环保与数字化需协同发展，安全生产需得到本质保障。此外，信息安全、人才队伍建设以及体系建设等保障条件也需得到切实落实。

　　基于此，结合《钢铁行业数字化转型工程建设指南》，《报告》对处于不同梯队企业的数字化转型提出如下建议。

　　第一梯队企业，应打造涵盖平台化和社会化的研发创新、生产与运营管控、用户服务、产业链合作等新型能力；开展对外赋能服务，与平台合作伙伴实现网络化协同、服务化延伸、个性化定制等业务模式创新；探索新技术、新装备在场景上的创新应用，并形成系统性解决方案；针对行业共性技术“瓶颈”，牵头组建创新联合体，加大研发投入，开展联合攻关；将创新成果进行经验分享并形成相应标准。

　　第二梯队企业，在业务集成与应用创新等方面与第一梯队差距不大，应紧跟行业数字化转型发展新趋势，对优秀案例和先进做法迅速做出反应，并形成适合自身特点的创新应用；在解决行业共性问题的过程中，积极参加创新联合体，并与相应合作伙伴打造创新生态。

　　第三梯队企业，通常受规模、资金、产品特点等因素制约，总体投入不多，数字化转型具有“小步快跑”的推进特点。应强化学习，并将数字化转型提升为企业发展战略，重视人才培养和机制建立；优先推动投产比高、产出快的场景应用；重点推进场景级能力打造和业务数字化、场景化、柔性化（多样化、个性化）运行；关注行业成熟度高、可复制的优秀解决方案，本地化适宜性稳步推进。

　　“总体上，钢企在推进过程中需遵循国家及行业的标准体系，要充分汲取行业内的成功案例与建设经验。从全局视角出发，规划顶层设计，制定详尽的总体规划，并分阶段逐步实施。”《报告》明确，为确保实施效果，企业需定期开展阶段性评估与诊断，通过自我检查与纠正，及时洞察问题并进行动态优化，确保实施路径与方法具备科学性与有效性。针对行业制造特点与特定应用场景，推动数字化、智能化技术在更广泛范围和更深层次上的创新应用，以助力钢铁行业智能制造体系的持续改进与完善。

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