鞍钢作为大型老牌央企，在数字化转型的积极探索与实践过程中，面临很多大型企业数字化转型过程中的典型问题： ①技术平台不统一，集成关系复杂 ②复杂项目交付周期长，业务方难以快速见到转型进展和成效 ③项目制的交付模式，导致能力无法复用和沉淀，无法形成正向反馈 ④生态伙伴能力参差不齐，服务质量标准化程度低 面对上述挑战，鞍钢集团信息产业有限公司（以下简称鞍信公司）作为鞍钢集团信息化建设的引领者和主力军，在鞍钢数字化转型升级的强烈需求拉动下，自主研发了精钢工业互联网平台，基于现代技术栈解决了工业互联网项目中的共性问题，加速了工业互联网应用落地，促进了鞍钢数字化转型。

目前局部生产环节的连接设备数据和供应链上的各种资源已经被接入这样的大数据平台，但作为生产制造的核心技术“工业自动化控制系统”如果不能灵活、可扩展的接入平台，就会仍然存在大量单体设备、PLC分散部署的现象，这样的工业服务体系严重制约未来全产业价值链发展。并且众所周知，在工业控制系统方面，德国、美国等西方国家企业在大中型可编程逻辑控制器（PLC）方面独具优势，我国已部分实现国产化产品替代，小型PLC方面占有一定的份额，但核心市场与技术的掌控力不强。在工业网络方面，国外自动化企业掌控了主要市场以及网络核心标准，我国企业仍然处于产业边缘环节。所以“控制系统独立分散”和“控制设备垄断”两大制约因素，也促进我国工业发展想要打破这种依靠底层硬件和私有协议的专属PLC控制模式，形成新的标准化软件定义PLC系统和组态软件一体化架构，构建开放式PLC新生态。 低时延高可靠的网络通信是软件定义PLC系统的重要组成部分。随着5G标准及产业链的逐渐完善，5G的设计引入MBB、URLLC、mMTC三大应用场景，3GPP面向5G发布的R16版本标准则重点完成URLLC技术特性，提供低时延高可靠性的能力，为保障5G技术在工业控制领域的规模化应用提供了技术可行路径。国家工信部陆续出台政策，指导各地区积极开展5G全连接工厂建设，加快“5G+工业互联网”向工业生产各领域各环节深度拓展，加快5G与软件定义PLC系统、分布式控制系统（DCS）等工控系统融合。 基于5G软件定义的钢铁工业控制系统研发与应用项目工作主要解决问题有： （1）建设无线网络切片和异频双网冗余覆盖的跨市区域5G专网 （2）突破5G通讯与工业控制协议融合的智能传输技术 （3）自主研发工业级云架构软件定义控制系统 （4）完成国内首次5G+云化工业控制系统在鞍钢两地炼钢厂远程协同控制的工业应用

通过对国内近百条热连轧生产线的过程控制模型精度和产品质量指标研究发现，造成非稳态过程难以控制的原因，既有板带材轧制本身的工艺因素，又受制于热连轧自身的控制特点，长期面临如下突出问题： （1）热连轧各机架存在着弹性变形和塑性变形的交叉耦合作用。热连轧各机架与带材直接接触并产生压下量时，轧机设备会发生弹性变形，轧件又会发生塑性变形，这种设备弹性状态和带钢压下产生的塑性状态耦合到一起，导致传统数学模型很难对其进行精准计算和表述，尤其在频繁换规格或换钢种状态下，一种弹塑性耦合状态下的模型未完自学习至最优状态，又会过渡到另外一种弹塑性状态，导致整个机组形成长时间的非稳态过渡过程。 (2)非稳态过程难以建立高精度的热轧数学模型。该过程具有不确定性、非线性等特点，存在润滑状态、设备工况等多种多样难以表述的变化，这些对薄带材轧制的影响远超过普通带材。而实际控制过程采用的单一常参数模型难以满足连续变化的要求，模型匹配性差，实际生产过程中轧制力、前滑等关键参数存在很大偏差。 (3)多工序间的过程控制参数波动的影响。热连轧生产过程装备由加热炉、定宽压力机、粗轧机组、精轧机组、控制冷却及卷取机组等多个区域组成，各个工序均具有非线性、快响应以及时变、不确定性、工艺控制模型复杂、过程变量维数高、规模大等特点，这就决定了各个工序的建模过程比一般的工业过程复杂得多。这种非稳态下的过程参数波动，均可对下游工序产生很大的影响，从而导致产品质量问题，如板形、尺寸精度以及工艺性能等。 针对热连轧制造领域内过程精准控制科学问题和相关技术瓶颈，2019年河钢集团有限公司、华为、东北大学在深圳举行联合组建“工业互联网赋能钢铁智能制造联合创新中心”签约挂牌仪式。三方成立的联创中心将作为钢铁行业工业互联网与智能制造产学研用平台，以钢铁全流程产线为基点，着力实现网络化、数字化、智能化的新钢铁，促进钢铁产业转型升级、高质量发展。 项目团队依托河钢邯钢公司邯宝2250mm热连轧生产线，基于现有自动化与信息化系统，深度融合数据驱动模型与机理模型，首次开发了热连轧过程动态数字孪生模型并建立了CPS控制系统平台，提高了轧制工艺对复杂多变工况的原位分析能力，改善了热连轧过程三维尺寸控制指标。

热轧作为钢铁生产流程的重要环节，具有高频、强耦合、非线性等特点，温度、相变、应力相伴相生。经历工业3.0后，热轧技术在主线自动化程度、品种规格、产品质量、信息融通等方面取得了长足的进步，但仍然存在如下亟待解决的问题：库区、磨辊间、能源介质、质检等非主线单元存在着大量的人工操作，劳动生产率低下；加热能力、轧线节奏、多区域调度、生产顺行等问题影响产能释放，高效生产需求迫切；以板形、表面、轧破甩尾为代表的质量和生产稳定性长期困扰热轧企业，控制模型精度、设备状态、关键检测缺失、监控不完善、人工干预多等是主要原因；缺乏工厂级成本管理系统，能耗到卷（或板、管、棒等）、成本到卷无法实现，做不到精细成本控制；自动化、信息化已逐步完善，但许多和设备、人员、物料、能源等密切相关的数字化工作尚在起步；上下游工序、工厂业务之间缺乏物质流、信息流、能量流协同机制，工作效率低下，标准实施和固化困难，决策靠人。 热轧面临的如上问题大多是多因素或多目标问题，需要从全局加以考虑，现有的多级计算机系统构架具有局限性，热轧智能工厂建设则为解决如上问题提供了契机。本项目提出一种以问题为导向的热轧“双智控”智能工厂构架方案，以短板补齐、智能检测、工业互联网平台等为支撑，以关键绩效指标为牵引，从操维集约和业务协同两个方面出发，借助精准感知、数字孪生、工艺驱动、智能算法等手段，追求产线极度自动化和业务高效协同化。热轧智能工厂的建设实现物质流、能量流、信息流互联互通，并完成生产过程中大尺度的全局优化和资源配置，可推动真正意义上的热轧工厂技术变革。

冶金企业安全生产自身存在的主要问题：1）安全生产意识不强，不同程度对安全生产工作重视不够；2)安全管理水平不高，有些企业虽然建立了职业健康安全管理体系但体系整体运行水平不高；3)对重大危险源防范不足，对重大危险源缺乏规范科学的辨识和登记建档，重大危险源监控制度不健全或不落实，事故应急预案针对性差可操作性不强并缺乏必要的演练。 建龙集团现有14家钢铁子公司，吉林建龙率先开展智能安防管理平台建设，为建龙集团整体安全体系智能化管理探索出一个创新管理模式，同时将带动各子公司开展智能安防管理工作。吉林建龙结合国家“工业互联网+安全生产”行动计划，谋划将安全生产体系智能化、智慧园区可视化、消防系统智能化融合为一体，搭建一个具有建龙特色的智能安防管理平台。

智能制造是对传统制造业转型升级的必要手段，是企业在研发、生产、管理、服务等方面持续改进的方向，随着国家对智能制造政策的持续推进，紧扣关键工序智能化、生产过程智能优化控制，建设智能工厂与数字化车间成为实现智能制造的前提条件。 目前转炉炼钢智能制造在国内钢厂的发展并不均衡。部分大型钢厂智能化建设较好，但是各中小型钢厂还是以满足生产基本要求为主，在炼钢生产各工序中，自动化尤其过程自动化的应用参差不齐，制约了炼钢生产制造由自动化网络化向智能化方向的升级。因此建立一套完整的智慧炼钢解决方案具有非常重要的意义。 山信软件股份有限公司构建“扁平化、集成化、高效化”的炼钢工序工业互联网，在各工序模型控制的基础上，结合大数据分析，实现控制系统“规范化、流程化、数据化”，解决炼钢生产过程各工序独立运行，生产过程数据却紧密关联的问题，为炼钢生产柔性管控奠定基础。

近年来，在国家供给侧改革的新形势下，尤其是新的互联网技术、信息技术的飞速发展，以新技术开发为支撑、以绿色发展为约束、以智能化发展为方向、以效益最大化为目标已经成为钢铁行业发展和国家调控的重点方向。其中数字化、网络化、智慧化能源管控系统的开发应用已成为新的引领方向，能源效率、能源成本的深度分析将成为钢铁企业精细化管理的主要内容，而国内目前运行的企业能源中心已无法支撑能源集约化和精细化的管理需求，急需在工业互联网支撑下，开展钢铁企业智慧能源管控系统开发与应用研究。 鞍钢股份鲅鱼圈钢铁分公司于2008年9月10日建成投产，同年完成能源管理中心建设，实现能源数据的在线监测和统计报表打印等功能。受当时技术条件的制约，能源中心功能单一，不能实现在线管控与优化，数据分散、缺乏系统整合、共享和利用，能源管理和生产管理完全分离，各自为政，智能化程度低，完全依靠人工经验进行协调生产。以上问题严重制约了鲅鱼圈钢铁分公司的能源管理提升，能耗指标处于全国中下游水平，项目实施前，2017年鲅鱼圈分公司能耗指标达到600kgce/t钢以上。2017年项目组在经过大量的国内外信息调研基础上，形成项目可行性研究报告；鞍钢集团公司多次组织专家论证，决定以鲅鱼圈钢铁分公司为试点，对能源管理中心进行全方位技术升级改造。2018年初，自筹资金1.2亿元，率先放行了“钢铁企业数字化网络化智慧能源管控系统开发与应用”项目。作为首批两化融合项目，以“集约化、数字化、网络化、智能化”为目标，采用产、学、研合作模式进行联合攻关，按着“顶层设计”、“分步实施”、“重点突破”、“全面提升”的总体原则进行强力推进，项目实施以来取得了预期效果。

大冶特钢是我国装备最齐全、生产规模最大的特殊钢企业，其特冶锻造生产基地工艺流程较为复杂，该产线电炉、电渣及双真空工序涉及炉台设备包括电弧炉、感应炉、精炼炉、电渣炉、真空感应、真空自耗炉等，生产工序多，既有流程行业又有离散行业特点，各工序各参数的交互影响因素多，而采用先进的工业互联网技术，建立质量大数据系统，将打通各工序产品质量与工艺参数之间的系统壁垒，可以达到多工序、各工艺质量数据的互通互融，在加工生产的每个环节保证各节点的质量稳定，实现产品生产全流程质量可追溯，将有效提升产品质量，从而满足市场需求、增强企业竞争力。

目前我国工业企业内部大量采用有线传输技术实现企业内部网络的通信，无线通信在制造领域中的应用较少。一方面，由于传统工业生产设施相对静态和持久，没有无线连接的需求。另一方面，传统无线技术达不到工业要求，特别是可靠性、时延、安全等性能。然而，随着自动化、智能化生产的需求日益强烈，同时 5G 通信技术在可靠性和时延上的突破，为无线应用到制造领域提供了可能。在未来工厂中，由 5G 无线通信提供的灵活、移动、通用的连接，必将对制造业生命周期中的生产、运输和服务带来革命性的发展。 在我国，钢铁企业生产工艺流程复杂、条件苛刻，具有高温、腐蚀以及生产连续性强等特点，在长周期连续运转过程中，受工艺设备、人员操作水平等因素的影响，生产设备可能存在一些影响安全生产的因素，易造成停车停产等事故。设备管理、安全监管、运维管理面临着人为响应不及时、备品备件繁多无法及时跟踪状态等问题，涉及的设备运维无法进一步精细化管理，采用新的技术手段对设备进行智能化管理需求迫切。 针对鞍钢集团及下属工业制造企业内部复杂、多变的无线传输环境，面对工业生产高可靠、高带宽、高安全、低时延的技术挑战，鞍钢集团信息产业有限公司努力克服 5G 和 MEC关键技术在工业互联网中的部署难题，形成了一种具有示范推广价值和行业复制性的企业内 5G 网络部署架构与网络建设、运维、管理新模式。

目前冶金工业机理模型的不足制约了工业互联网平台在冶金工业的发展。另外，由于行业机理模型这类核心行业知识难以通过短期学习就可以快速掌握，必须通过行业从业人员通过长期的实践才能获得。因此，将冶金工业全流程涉及的人、流程、数据和事物都结合在一起，将工业的技术原理、行业知识、基础工艺等形成机理模型并形成冶金流程行业工业机理模型库，是实现工业互联网平台在冶金工业领域价值的关键。 冶金工业机理模型是冶金流程行业工业机理模型库的核心，是各类应用和APP的技术基础，也是工业互联网平台技术能力的集中体现。目前，我国冶金工业机理、工艺流程、模型方法等方面的经验和知识积累不足，机理模型缺失，模块化组件化能力较弱，现有通用工业互联网平台尚不能完全满足工业级应用需要，大大制约了工业机理模型库的应用效果和实际价值。