行业数字化转型图谱（36页PPT）

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n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 ，多原料采购、生产制造、物流配送等环节都需要相应的数字化系统进行支持。然而 ，这些系统之间的数据交换和集成面临巨大的挑战 ，导致企业难以实现全面数字化的协同制造。 YB01-A-1-1 降本 新模式 现状评级 ：★★ 工 具软 件 ： 工 业互 联 网云平台、数字化研发平台、金相分析系统 知 识模 型 ： 材 料基 因 组工 程 模型 、 服役 环 境 - 性 能退 化 模型、成分 - 工艺 - 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 科学 与 信息 技 术、 软件开发与编程、人工智能与自动化 痛点问题 ：钢铁行业中 ，不同部门、不同项目之间存在数据孤岛 ，数据无法有效共享和整合 ，影响研发效率和成果。 A 铁前环节 B 炼铁环节 C 炼钢环节 D 轧钢环节 n 现状评级：★★ n 工具链：钢铁行业利用数字研发平台、生产工艺模拟、工艺流程设计等软件 ，开展新钢种性能预测 ，以及热处理、连铸、轧钢等工艺仿真优化 ，提升了钢铁行业创新研发与试验验证效率和质量。 n 数据链：钢铁企业利用标准化接口 ，加速 LI MS 与 PLM 、 MES 等系统数据互通 ，实现研发设计、试验与生产全链条数据贯通 ，助力缩短产品研发和产品试制周期。 n 痛点问题：钢铁工艺和新材料的研发需要产业链上下游企业的协同合作 ，然而原材料供应商、设备制造商、用户等利益诉求不同、信息沟通不畅 ，导致协同研发管理难度大。 YB01-A-1-2 降本 现状评级 ：★★★ 工 具软 件 ： 炼 钢工 艺 模拟 软 件、 钢 铁生 产工艺优化软件、钢铁工艺流程设计系统 知识模型 ：质量控制与缺陷预测模型、微观组织演变模拟 ，动态非线性系统仿真 数 据要 素 ： 原 料信 息 、生 产 过程 参 数、 设 备状 态 数据 、 产品 质 量检 测 数据、环境因素数据、经济成本数据 人 才技 能 ： 材 料科 学 与工 程 、工业工程与自动化控制、仿真模拟技术 痛 点问 题 ： 数 字化 设 计工 具 和技 术 还不 够 成熟 ，在处理复杂工艺和大型设备时可能存在性能不足或稳定性问 题。 由于技术差异和系统之间的不兼容性 ，不同生产环节技术集成难度较大 YB01-A-2-9 主场景：炼焦过程控制 现状评级 ：★★ 工具软件 ：焦炉智能加热优化控制系统、 5G 智能化操 控系统 知识模型 ：总管煤气优化控制模型、支管煤气优化控 制模型、分烟道吸力优化控制模型 数据要素 ：直行温度数据、荒煤气温度数据、焦饼温 度数据、废气氧含量数据、炼焦工艺数据 人才技能 ：软件工程、计算机科学与技术、煤化工工 艺学、炼焦工艺、现代煤化工生产技术 痛点问题 ：部分软件只能提供基于固定规则的加热控 制 ，而无法根据实时数据和炉况情况对配煤方案进行灵 活调整。 YB01-D-2-9 主场景：冷轧产线无人化生产 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：机器人控制系统、带钢表面质量检测、无人行车及库管系统等 知识模型 ：生产过程优化模型、质量控制模型、能源优化模型、设备状态监 测模型、锌层厚度控制模型 数据要素 ：无人化冷轧设备振动、温度、应力等状态数据 ，生产工艺数据等 人才技能 ：计算机科学与技术、 自动化、人工智能、物联网、工业工程 痛点问题 ： 国产机器人关节轴承、机器人控制电机等在定位精度方面有差距。 YB01-A-2-1 主场景：智能料场 现状评级 ：★★ 工具软件 ：智能原料场系统、 图扑软件 知识模型 ：库存管理模型、物流路径优化模型、料场 三维测控模型 数据要素 ：库存量、库存位置、库存时间、环境温湿 度、粉尘浓度、有害气体浓度、设备运行状态人才技 能 : 自动化、机械工程、安全工程、项目管理 人才技能 ： 自动化、机械工程、安全工程、项目管理 痛点问题 ：物料不断移动和变化增加精确计量难度 ， 难以实时跟踪和测量 ，导致计量结果存在误差。 YB01-C-2-7 主场景：废钢 AI 判级 现状评级 ：★★★★ 工具软件 ： 电弧炉智能化控制解决方案、下渣检测 系统、 自动测温取样系统、 自动出钢系统 知识模型 ：废钢成像检测算法、废钢定级算法模型 数据要素 ：生产计划数据、原料信息、冶炼工艺参 数、钢种信息、废钢定级图片数据 人才技能 ：机械自动化、计算机科学与技术、 电子 信息工程、数据分析、 图像分析等 痛点问题 ：高端产品冶炼能力不足、供电稳定性和 智能控制能力不足、作业效率有待提高。 YB01-D-2-1 主场景：热轧产线无人化生产 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：智能轧钢控制系统、加热炉智能控制系统、机器人控制系统 知识模型 ：热轧过程控制模型、基于比色测温法的线材表面温度检测模型等 数据要素 ：热轧设备状态数据、工业机器人运行数据 人才技能 ：计算机科学与技术、 自动化、人工智能、物联网、工业工程 痛点问题 ： 国产工业机器人在关节轴承精度控制等方面还存在一定差距。 YB01-A-2-5 主场景：烧结过程闭环控制 现状评级 ：★★ 工具软件 ：智能烧结控制系统、数字化烧结平台 知识模型 ：烧结过程热平衡模型、烧结过程物料流 动模型、烧结配比优化模型、成本控制模型 数据要素 ：烧结机的温度、压力、气氛和物料流动； 混合料和燃料粒度 人才技能 ：控制科学与工程、冶金工程、工程热物 理、化学工程、计算机科学与技术 痛点问题 ：无法对烧结过程化学反应、热 - 流 - 固耦 合等实现数字化建模 ，无法实现精准预判和控制。 YB01-C-2-1 主场景：炼钢智能控制 现状评级 ：★★★ 工具软件 ： 自动炼钢系统、烟气分析系统、声呐化 渣系统、 自动化出钢系统、炉况红外监测系统、炉 衬激光测厚系统、转炉下渣监测系统 知识模型 ：库存管理模型、物流路径优化模型、料 场三维测控模型 数据要素 ：废钢信息、铁水信息、炉况信息等 人才技能 ：冶金工程、机械工程、 自动化控制等 痛点问题 ：对国外图像识别、深度学习算法工具具 有依赖性 ，国内数字化工具的稳定性、准确性不足。 YB01-B-2-1 主场景：高炉智能控制 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：智慧高炉运行平台、高炉自动 化控制系统 知识模型 ：高炉配料闭环模型、高炉碱度 闭环控制模型、高炉炉热闭环控制模型、 高炉布料闭环控制模型、优化决策模型 数据要素 ：炉况数据、关键设备运行状态 人才技能 ：控制科学与工程、冶金工程、 系统工程、工程热物理、数据科学 痛点问题 ：现有模型无法准确描述高炉内 部实际状况 ，控制效果不理想。设备故障、 原材料波动等复杂工况的应对能力不足。 现状评级 ：★★ 工具软件 ： 回转窑智能监测系统、生球粒度在线识别 系统、球团生产数字孪生 知识模型 ：智能配混模型；布料、干燥预热、焙烧、 冷却等工序的智能控制模型；工序关联模型 数据要素 ：视野范围温度、 回转窑设备参数、材料导 热系数、球盘转速数据、新增图像采集数据、盘内加水 量数据、流量检测数据、生球粒径数据、生球合格率 人才技能 ： 自动化技术、工艺优化技术、计算机科学、 数据科学、软件工程 痛点问题 ：监测参数有限 ，缺乏预测和优化功能 ，特 别是回转窑监测只能监测窑头 ，缺乏窑尾监测。 YB01-C-2-11 主场景：精炼智能控制 现状评级 ：★★★★ 工具软件 ：精炼过程控制、 自动接电极系统、钢包底 吹氩自动控制系统、 LF 终点成分及温度预报系统等 知识模型 ：二级精炼模型、终点成分预报模型、 LF 脱氧合金化模型、合金加入量计算模型、综合成分预 测数据要素 ： RH 炉的真空度 ，钢包炉加热速率等 人才技能 ：计算机科学与技术、 自动化、控制科学等 痛点问题 ：缺少冶炼过程中钢水温度、炉内流场、夹 杂物去除等模型 ，钢水温度模型精度不足。 YB01-C-2-15 主场景：无人化浇钢 现状评级 ：★★★ 工具软件 ： ERP ，连铸机质量判定系统、连铸机在线 震动分析工具 知识模型 ：生产时间模型、凝固模型、温度场模型 数据要素 ：库下渣监测、温度监测、液面监测、气雾 冷却、 电磁搅拌、视觉测量火焰切割、 出站时间等 人才技能 ：工艺创新设计、三维建模、连铸生产工艺 痛点问题 ：人工浇钢质量和稳定性不高 ，容易发生安 全事故。 YB01-A-2-3 智能调度 现状评级：★★★ 痛点问题：环境差、安 全风险高、人力劳动强 度大 ，偶有安全事故发 生 ，料场利用率和人均 应性和灵活性不足 ，难 以提供个性化服务。 现状评级 ：★★★★ 工具软件 ：天车调度系统、钢包路径规划系统、钢包 选配系统 知识模型 ：库存管理模型、物流路径优化模型、料场 三维测控模型 数据要素 ：钢包实时状态、生产设备状态、生产计划 人才技能 ：计算机科学与技术、 自动化、控制科学 痛点问题 ：人工录入信息无法实时监控钢包位置和热 状态 ，人工调配行车导致作业效率无法评估。 钢铁行业数字化转型场景图谱（ 2025 版） （ 1/2 ） YB01-A-1-4 细分场景：三维工厂数字化设计与交付 现状评级：★★ 痛点问题：钢铁行业的工厂设计涉及大量的 设备、管道 / 电气系统等 ，设计元素众多 ， 相互之间的关联复杂。这导致数字化设计过 程中的建模 仿真和优化变得非常复杂和困难。 现状评级 ：★★★★ 工具软件 ：一键高炉炉前智能化系统 知识模型 ：生产调度模型、物料平衡模型 数据要素 ：高炉运行状态数据、炉前设备 的运行状态、原料和燃料数据 人才技能 ：控制科学与工程、冶金工程、 自动化控制、机械工程、计算机科学与 技术、 电气工程 痛点问题 ：需进一步加快业务高度集成的 转变 ，以实现更流畅工作流程和数据共享。 痛点问题：部分软件的模 痛点问题：季节变化和恶 型适应性不强 ，加热控制 劣气候 ，导致异常工况、 过程存在偏差；对复杂工 操作强度大 ，系统异常、 不足 ，无法基于数据提高 事故频发。 炼焦效率和产品质量。 现状评级：★★ 痛点问题：试验过程缺乏有效的实时监控手段 ，难以及时 掌握试验进度。不同试验团队数据记录格式多样 ， 需要花 费大量时间进行格式转换和数据清洗。试验数据存储在 不 同位置 ，没有集中管理 ，数据容易丢失。 现状评级：★★ 痛点问题：人工测温存在测量误差且不连续 ，导致炉 温波动较大 ，不利于焦炭质量的稳定；焦炉加热煤气 的调节控制不及时 ，造成能耗高 ，浪费煤气。 现状评级：★★★ 痛点问题：部分系统实时 处理能力不够 ，无法对生 球生产实时图像进行检测 和粒径分析。无法根 据球团良率和粒径检测结 果 ，对圆盘造球机转速、 加水量等进行自动优化。 现状评级：★★ 痛点问题：部分系统灵活 性不够 ，无法快速调整配 料方案应对原料质量波动、 生产计划变更等情况。配 料人为干预较多 ，影响配 料准确性和一致性 ，无法 满足高精度配料需求。 YB01-C-2-18 细分场景： 提质 钢坯在线质量检测 现状评级：★★★ l 痛点问题：高温铸坯表面 l 缺陷检测不及时 ，效率低 ， 利用率低。 YB01-C-2-9 细分场景： 废钢无人天车 现状评级：★★★ 痛点问题：难以准确识 别废钢边界 ，多台天车 协作路径规划困难。 现状评级：★★★ 痛点问题：面对高频变化的订单情况 ，比如数量、规格等个性化要求 ，现 有排程工具难以应对 ，热轧产线弹性有待进一步提升。 YB01-C-2-17 细分场景： 结晶器生产控制 现状评级：★★★ 痛点问题：结晶器漏钢 模型误报率高 ，缺少结 晶器内部流场和温度场 模型。 现状评级：★★★ 痛点问题：原材料成分差异和粒度变化， 导致配料计划难以精准实施；现有配料系 统在动态响应方面存在滞后性 ，无法快速、 精确地根据炉况变化调整配料量。 现状评级：★★★ 痛点问题：定期检查精度有限具有滞后性 ，很难实时 把握钢包内衬侵蚀情况。钢包监测数据存储的系统分 散 ，不利于掌握钢包的整体状态。 现状评级：★★★ 痛点问题：冷轧产线故障诊断的准确 性、速度、可靠性有待进一步提高。 现状评级：★★★ 痛点问题：气刀滞后调控导致锌层超 厚或减薄 ，人工不能高精度控制。 现状评级：★★ 痛点问题：面对配矿过程的复杂工艺和多个变量， 多目标优化能力不足；软件输入数据质量难以把控 ， 计算分析结果不准确；原料内部化学成本难以建模。 现状评级：★★ 痛点问题：传统皮带机运输作业在生产环境、流程、 安全等诸多方面均存在对人力依赖性高、智能化升 级困难的问题 现状评级：★★★ l 痛点问题：底吹寿命 短， ll 后期效果差；高温对炉 高残锰低金属收得率差。 现状评级：★★★ 痛点问题：铁水温度传感器由于恶劣的工 作环境（高温、粉尘等）造成测量数据准 确性和实时性不足 ，导致铁水调度计划与 实际生产情况脱节。 YB01-C-2-8 细分场景： 提质 , l 现状评级：★★★ ll l 痛点问题：等待时间 lll 长、非计划停机多， l 能源消耗大 ，易发生 ll 安全事故。 现状评级：★★★ 痛点问题：对于退火炉内的温度、 气氛、速度等参数控制不够精确。 现状评级：★★★ 痛点问题：排产优化过程 ，降本 减排等目标往往相互矛盾。 现状评级：★★★ 痛点问题：人工检测效率低、成本高、 易产生漏检和误判 现状评级：★★★ 痛点问题： ：工具软件 功能较单一 ，未充分考 虑工艺约束和设备限制； 部分软件接口不兼容、 数据格式不统一 ；无法 预测优化排产计划。 现状评级：★★★ i 痛点问题：缺乏统一数据存储平台。 现状评级：★★★ 痛点问题：难以准确把握各参数 之间的最佳组合 ，数据采集不足。 现状评级：★★★ 痛点问题：对中厚板形状不规则、 表面不平整等情况时适应性差。 现状评级：★★★ 痛点问题：冶炼过程中的炉内温度不能自 动采集 ，海量数据缺乏深度治理 ， 自动 采集数据质量不高。 现状评级：★★★ 痛点问题：部分抓渣系统可能采用格雷母 线定位 ，在受到干扰或系统故障时容易出 现定位错位 ，可能导致行车运行超限。 现状评级：★★★ 痛点问题：人工喷号字体的 不规整 ，易出现信息录入错 误或者录入不全。 现状评级：★★★ 痛点问题：快速生产的测径效果不 佳。 ll 现状评级：★★★ 具， 部分场景控制准确度不足。 __I 现状评级：★★★★ 痛点问题：工人劳动强度 大 ，扒渣强度、脱硫剂投 放不标准化等问题。 现状评级：★★★ 痛点问题：传统的测温取 样设备其精度逐渐降低 ， 人工测温有滞后性。 YB01-C-2-3 细分场景： 智慧折铁 痛点问题：依赖人工经验 ， 影响折铁的质量、效率和 安全性 。 现状评级：★★★ 痛点问题：检测设备精度有限 ，对于涂层厚度等关键参数的测量误差较大。 YB01-A-2-6 YB01-A-2-7 智能计划排产 程智能监测诊断 现状评级：★★★ 痛点问题：钢水建模和预测能力不足 ，污染气体 排放难以有效控制。 现状评级：★★ 痛点问题：缺乏精确的控制手段 ，钢包内部温度 不均匀 ， 出现钢包过度烘烤或烘烤不足的情况。 现状评级：★★★ 痛点问题：缺乏中间包 液位自动采集、流场实 时监测等功能。 YB01-A-2-12 细分场景：智能巡检 YB01-C-2-16 主场景：智能钢包调度 现状评级：★★★★ 痛点问题：缺乏能够 综合考虑所有相关因 素的炉况判断模型。 YB01-D-2-6 细分场景：无缝钢管 全流程质量追溯 YB01-D-2-8 细分场景：棒线材 在线测径 YB01-D-2-3 细分场景：热表面 缺陷检测 现状评级：★★ 痛点问题：部分工序控 制精度不足 ，导致堆料 形状不规范 ，取料效率 低下； 自动化系统的适 YB01-D-2-11 细分场景：冷轧产线状态 自动监测 YB01-D-2-13 细分场景：镀锌工艺参数 自动调整 YB01-C-2-2 细分场景： 铁水预处理 现状评级：★★★★ 痛点问题：预处理工 艺尚不够成熟 ，影响 铁水质量。 YB01-D-2-5 细分场景：型材生产 工艺参数优化 YB01-D-2-7 细分场景： 中厚板 超声波探伤 YB01-D-2-10 细分场景：冷轧生产 优化排程 YB01-A-2-14 细 分场景：球团质 量过程监测 YB01-A-2-15 细分场景： 智能配料 现状评级：★★ 痛点问题：需要提高配 料过程的稳定性和混合 料的成球性 ，需要提升 YB01-C-2-20 细分场景：连铸 自动喷号机器人 YB01-D-2-12 细分场景：退火炉智能控制 YB01-C-2-5 细分场景： 智能溅渣出渣 YB01-C-2-13 细分场景： 自动测温取样 YB01-C-2-19 细分场景： 中间 包状态检测与管理 YB01-C-2-4 细分场景： 炉况智能监测 现状评级：★★★ 现状评级：★ ★ YB01-