摘要：随着新一轮科技革命的发展，物联网、云计算、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术的出现，信息技术和工业生产不断集成、融合，促进产业变革，形成新发展形态及模式。不仅要求企业内部各部门、层级系统、设备之间互联互通，也对行业产业链、价值链及资源灵活配置提出更高要求，工业互联网平台随之产生。本文介绍了工业互联网产生的背景，并对工业互联网的发展趋势及发展基础进行了分析。以钢铁行业为背景，结合企业内部生产与外部互通，探讨钢铁企业工业互联网建设必要性。最后对钢铁企业实施工业互联网建设提出系统化的建议。

关键词:钢铁行业；工业互联网；生产优化；供应链

当前全球正面临新一轮技术与产业革命，物联网、云计算、大数据、人工智能等信息技术的出现，与工业生产深度融合，促进制造业由传统生产运营模式向数字化、网络化、智能化生产模式转变升级。全球各个工业大国纷纷出台政策，支持制造业转型升级，抢占新一轮产业革命的制高点。作为新兴信息技术和通信技术与工业经济深度融合的产物，工业互联网通过全要素、全产业链、全价值链的连接，有力地促进制造业转型升级。

一、工业互联网概述

（一）提出背景

2012年美国通用电气公司的《工业互联网白皮书》（简称《白皮书》）提出工业与互联网的深度融合，标志工业互联网概念的产生[1]。实际上在学术界与工业界普遍认为物联网是工业互联网的雏形，工业互联网是物联网在工业生产领域的具体实践与升华，不仅是企业内部生产设备的互联互通，还包括全生产要素、全行业链、全价值链的互通。具体来看，工业互联网提出基础是信息及通信技术发展，推动力是制造业转型升级的需要。

1.新一代信息技术发展。工业互联网在发展及实践中的关键技术主要包含工业大数据技术、人工智能技术、数字孪生、信息物理系统（CPS），工业互联网也是在这些技术基础上发展而来。工业互联网通过数据采集层获取工业企业的生产数据、工艺数据、设备数据，并对这些数据进行存储分析，挖掘其深度价值，因此，对大数据技术、人工智能技术也提出了更高的要求，而云计算、智能芯片等为工业互联网提供了数据存储与算力基础。

2.制造业转型升级需求。工业生产的转型升级需求是工业互联网产生的直接推动力。从世界制造业整体环境来看，在工业革命推动基础上，生产效率逐渐提升，但原料以及劳动力生产成本也在持续上升。在市场需求方面，客户对个性化定制和延伸服务提出了更强烈要求，对产品的设计参与度逐渐提高，新产品迭代周期缩短。这都要求制造业企业对现有生产模式及运营模式进行转型升级。借助于新一代信息技术和通信技术，对内进行流程优化、生产优化、快速精准决策，对外要协同设计，在产品设计阶段提高用户参与度。

（二）概念

《白皮书》中提出工业互联网之后，工业界对工业互联网概念没有形成统一的观点，但具体的行动方向都是通过工业互联网相关技术采集海量工业数据，并提供数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用的开发环境，汇聚制造业及第三方开发者，开发出覆盖产品全生命周期业务及创新性应用，形成工业互联网平台，链接工业全要素、全产业链、全价值链，实现制造业数字化、网络化、智能化过程中，工业资源的优化配置。建构网络空间虚拟系统，塑造互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合的生态体系。

（三）发展趋势和推进路径

工业互联网发展呈现四个趋势：一是生产要素的跨部门、跨层级、跨区域、跨行业流动，通过工业技术整体解决方案，使得资源在更高层次、更大范围内合理优化配置。二是工业互联网平台发挥好数据这一生产要素的价值，海量的设备、生产数据，通过大数据分析技术、人工智能技术，进行分析，获得制造业生产过程瓶颈，进行流程再造。三是创新制造业生产、运营、服务模式。四是工业互联网通用平台建设，第三方公司或者服务机构，通用的工业互联网平台；平台能够接入不同行业企业的生产设备。针对工业互联网现状，应从国家顶级层面，标识解析等；从企业层面工业app应用及机理模型探索；从互联网及通信巨头方面，采用平台建设为企业赋能。

1.工业技术整体解决方案。在工业互联网建设探索中，工业应用建设多是针对企业某一具体方面，这是由于企业信息化建设的历史因素造成的。而在工业互联网平台建设基础之上，将企业内设备及企业间资源互联互通，各个车间设备、层级系统、供应链上下游企业的信息能够畅通获取，在企业深层次应用方案建设中，借助于人工智能，大数据分析技术与工业生产机理相结合，从企业应用甚至全价值链的整体考虑建设相应的解决方案，做到全流程、全生命周期的整体优化，形成工业技术整体解决方案。

2.工业大数据深层价值挖掘。工业企业的生产数据、设备数据、工艺数据等成为重要的生产要素。如何发挥这一生产要素的价值，成为工业互联网发展过程中必须要考虑的问题。数据是工业互联网发展的基石，工业互联网平台建设需要采集制造业多种类型数据：工艺数据，不同行业不同类型产品具有特定的工艺信息，如钢铁企业生产的冶金规范、质量规范、制造规范等；设备数据，不同行业需要不同的生产设备，设备的生产状态对生产优化有重要影响，通过对设备数据振幅、温度等相关数据的采集实时预测设备状态；生产数据及经营数据，数据的采集为生产服务，通过生产数据和工艺、设备数据的关联，挖掘生产过程中产品质量的影响因素，降低产品的不良率等。

3.创新服务模式体系探索。工业互联网平台面向产品全生命周期探索服务模式体系，涉及产品设计、上下游供应链、内部生产制造、后续延伸服务等。在产品设计方面，工业互联网平台能够汇聚制造业企业生产信息与客户对产品的需求信息，提供共享服务平台，将客户参与提前到产品设计阶段，创新产品协同设计模式[2]。在行业供应链方面，向全产业链、全价值链互通的趋势发展，连通供应链上下游企业供应数据，一是可以获取原料供应情况，优化采购策略，减少厂内存料，降低库存成本；二是获取下游客户对产品的需求情况，预测未来需求，基于需求预测制定内部生产计划，并做到精准生产。在企业内部制造方面，汇聚企业内部和外部的全生产要素，覆盖全制造流程的数据采集体系，通过对数据的分析，构建工业机理模型，以此为基础，建设企业内部深层次行业应用工业APP。在后续延伸服务方面，在工业互联网平台基础之上，装备制造业对外不仅仅是单独销售产品，而是对后续产品服务的跟踪，在产品设计时将设备实时运行状态数据上传工业云平台，时刻监控设备运行情况，对设备进预测性维护。

4.工业行业通用平台建设。工业互联网由网络基础设施、平台、安全保障三大体系构成，网络是基础，安全是保障，平台是核心。我国工业种类繁多，并且涉及到各个行业的设备众多，传统的工业应用多是针对一个行业或单部门应用，而工业互联网将是相对全工业种类而言，需要整合多行业、多领域的共性知识、工具和模型，工业行业通用互联网平台建设是一大趋势。通用工业互联网平台建设一方面需要汇聚不同行业的机理知识与应用分析；另一方面要搭建统一的顶级标识解析体系，建设统一标准，防止相同设备采用不同接口协议，不利于工业互联网平台的发展。

（四）国家对工业互联网发展支持

1.政策支持。工业互联网作为新一代基础设施，是企业实现数字化转型的基础，工业互联网的发展离不开政策推动，中央及地方政府都给予了工业互联网强有力的政策支持，彰显了我国政府对于工业互联网的高度重视和布局决心，行业未来发展将加速推进。2015年以来，国家陆续出台了“中国制造 2025”“互联网+”等产业政策（见表），2020年12月8日工业和信息化部《工业互联网创新能力发展行动计划（2021-2023）》，指出工业互联网建设的目标以及当前的重点任务。反映了国家希望以推进供给侧结构性改革为主线，依托工业互联网，促进新一代信息技术与制造业的深度融合，从而推动制造业的转型升级。

2.组织支持。组织支持是健康工业互联网快速发展的保障，为加快我国工业互联网发展，在工业和信息化部的指导下，于2016年由互联网、通信行业、工业界等百余家单位共同发起成立工业互联网产业联盟。依托各工作组和特设组，与联盟成员单位共同努力，先后从工业互联网顶层设计、技术研发、标准研制、测试床、产业实践、国际合作等方面开展工作，了工业互联网白皮书、工业互联网平台、优秀应用案例等系列成果，已成为我国具有国际影响力的工业互联网产业生态载体。

3.平台示范。在工业互联网平台项目建设中，工业和信息化部在围绕网络化改造集成创新应用、标识解析集成创新应用、“5G+工业互联网”集成创新应用、平台集成创新应用、安全集成创新应用5个方向，遴选一批工业互联网试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验做法，推进工业互联网创新发展。

二、工业互联网促进钢铁行业高质量发展

钢铁工业是国家经济建设中的基础工业，为其他各行业提供原料，是国家经济发展的重要支撑。同时，也面临钢铁产品结构不合理、产能过剩等问题，国家提出钢铁工业高质量发展，离不开借助于新一代信息技术，实现数字化、网络化、智能化生产运营。

（一）我国钢铁行业发展现状

钢铁工业是典型的流程工业，对于占产能比重较高的长流程烧炼钢包含焦化、烧结、球团、炼铁、炼钢、热轧、热处理等工序，制造装备种类繁多，并且在生产过程中兼有物理和化学变化，工艺过程极为复杂。现代化的制造工艺流程，高度自动化的产线装备，基于大规模、标准化的制造过程管理体系，可以有效发挥装备产能，实现效益最大化并降低成本。而市场对钢铁产品的需求呈现出小品种、多批量的趋势。钢铁制造装备的大型化是高效率、低成本的基础，目前其他制造工艺创新以通过提升制造管理的柔性来适应日益快速变化的用户需求，就显得极为迫切。因此，有必要找到一种方式和手段，能够在“钢铁制造大规模、标准化”固有本质和“小批量、多品种”的新特征之间找到一种平衡，从而既能满足用户的需求，又使得制造企业可以获利，在价值链上公平地共享价值。而这主要是通过“软实力”来实现，除了服务领域的提升之外，最重要的是制造组织管理的智能化。因此，工业互联网是一个有效的技术手段。

（二）信息化与工业化深度融合

伴随着钢铁基础自动化的发展，大多钢铁企业都建立了基本信息化架构体系，从基础自动化到制造执行系统（MES）、企业资源规划系统（ERP），甚至对于信息化基础较好的钢铁企业也相应地建立了基于数据中台①的商务智能决策支持系统。并且为MES、ERP等系统提供了相应业务数据支撑，一般钢铁企业会搭建相应的数据采集系统，一方面能够支撑业务系统运行，另一方面能够积累大量工业生产数据，为更深层次的应用提供基础。而在现有的五级信息系统架构下，各个层级系统之间有业务接口，可以支撑系统间的数据交互，打通管理的数据通道，但生产过程数据、设备数据等仍然分散在各个系统，或是工艺数据、设备数据没有相应关联，无法有效利用。

（三）工业互联网赋能钢铁工业

随着国家对工业互联网等新基础设施建设的支持，国内各大钢铁企业都开始互联网与钢铁生产的深度融合探索。钢铁工业作为典型的流程行业，自动化程度相对较高，且生产设备众多、工艺复杂，工业互联网在钢铁行业有着广阔的应用空间。在工业互联平台建设过程中，需完善顶层设计，充分利用现有系统，纵向从基础抓起，完善数据采集，再到数据深化应用，最后到多部门多企业协同；横向服务于钢铁生产的全流程、全生命周期，从原料采购、厂内生产、物流运输直至下游供应链客户，优化产业链资源配置。工业互联网将从智能化生产、数据利用、远程运维、网络化协同、智能决策等方面赋能钢铁工业，促进钢铁工业生产转型升级。

1.智能化生产。工业互联网平台建设促进钢铁企业智能化转型升级，贯穿钢铁产品的全生命周期，从最初的产品设计到最后的服务。在产品设计方面，基于广义工业互联网平台横向连接供应链上下游，让下游钢铁产品最终用户参与钢铁产品生产设计，提高设计的效率和质量。在智能化生产方面，借助于传感器等实现生产全流程设备的智能感知，并且借助于采集历史数据模型分析，在线优化控制，在线分析决策，为生产过程全流程提供指导，借助于生产各个环节的机器人设备，实现无人化智能生产[3]。

2.挖掘数据价值。在国家推进的工业化和信息化融合的大背景下，钢铁企业纷纷推进信息系统建设，数据采集系统建设，积累了海量的生产数据、工艺数据、设备数据，但是限于技术因素，往往仅限于存储以及历史数据查看，或者只局限于某个环节的分析。随着工业互联网的深度发展，以及存储分析技术的进步，为海量数据分析提供了可能，实现了对各个环节数据的综合分析，并挖掘生产环节之间的关系，如通过炼铁阶段原料数据、炼钢阶段成分数据、轧制阶段工艺参数等相关性挖掘，提高钢铁产品质量。

3.远程设备诊断。远程设备诊断和设备预防性维护是工业互联网在制造业尤其是钢铁行业中最典型的应用场景，并且在各个钢铁企业中逐步推广。对于连续生产性企业而言，设备故障带来的损失是巨大的，不仅影响产能，而且更换设备成本高昂。通过借助于智能传感器收集生产设备振幅、电流等数据信息到工业互联网平台，借助于大数据、人工智能分析技术，可提前预测设备瑕疵，及时检修，避免生产性故障。

4.柔性供应链。钢铁企业处于钢铁产品供应链的中游，上游的原料与下游钢铁产品的需求变化都会对钢铁企业生产产生较大影响。钢铁企业提高对供给与需求变化的适应能力和敏捷性，对钢铁企业生产发展至关重要。借助于工业互联网平台，贯通供应链上下游企业，深度挖掘下游企业用户数据，预测用钢用户的个性需求，用以驱动生产，柔性制造，打造柔性供应链。

5.协同制造。随着国内钢铁企业的兼并重组推广，未来钢铁企业将会面临“一企多地”，多基地协同生产，分布式制造成为一种常见的经营模式。对于各个基地生产订单的分配，以及区域性需求预测与生产协调，减少跨区域调货等都将是面临的问题。借助于工业互联网平台、平台数据、模型等，评估各个基地针对不同类型产品生产能力，以及基地周边的需求预测，减少各个基地同类产品的重复生产，达到各个基地协同生产。

三、钢铁行业工业互联网发展建议

我国工业互联网发展较为迅速，但由于基础薄弱，在发展过程中不可避免会遇到一些问题，如核心技术自给率低、工业互联网生态尚不完善等一系列问题[4]，因此，建议在工业互联网平台建设中还需着重关注以下四点：

（一）聚焦钢铁企业痛点，实现价值创造

一直以来，钢铁行业都面临着生产能源消耗大、污染排放高、安全事故频发等问题，此外，生产与市场需求的不协调问题也较为明显。因此，在钢铁工业互联网平台建设中，要着重从能源管理、生产优化、计划调度、市场需求预测等方面进行有创造价值的工业APP的开发。

（二）突破关键技术供给，降低对外依赖

区别于消费互联网，工业互联网底层工业软件对平台发展起着至关重要作用。对于钢铁企业而言，要加大关键核心技术的突破能力，涉及制造产品的全生命周期的产品设计工业软件、控制系统、生产过程执行系统、生产管理软件等。目前我国钢铁企业在生产制造执行系统（MES）和信息管理系统（ERP）方面取得了很大进步，但在工业产品设计、工业控制系统等方面，仍缺少能够引领行业发展的巨头企业。因此，要加大工业知识经验的积累，提高工业软件的研发能力，突破关键技术，降低对外依赖程度。

（三）完善顶层标识解析，统一平台数据

目前工业互联网发展处于百花齐放状态，各个行业甚至是同行业仍有不同的数据接入方式、数据解析方式，这不仅不利于数据的统一分析，而且会阻碍未来行业工业互联网平台发展。对于钢铁行业而言存在大量的生产数据、工艺数据、设备数据，并且不同的企业，设备厂家不同，数据的接入方式也存在差异，这对后期的数据模型统一分析带来了巨大挑战。因此，亟需完善顶层标识解析，对于相同设备、工艺借助中间服务形式，进行统一解析、统一存储，便于后期的数据挖掘与应用。

（四）打造工业网络护盾，保障生产安全

由于大量的工业控制系统和设备等都暴露在互联网上，且缺乏有效的安全防御及应急响应机制，导致近年来工业领域信息安全事件频发，造成了严重的安全隐患。因此，在工业互联网平台建设中要建立健全工业生产网络护盾，构建平台安全、网络安全，最重要的是保障企业生产安全，打造多层次全方位的安全保障体系。

参考文献：

[1]郭朝晖.浅议工业互联网与传统计算机系统的关系[J].自动化博览，2020，37（09）：44-46.

[2]唐蕾，李娜，郭紫晶.工业互联网协同设计服务模式与用户体验研究[J].设计，2019，32（23）：68-71.

[3]杨海荣.钢铁工业互联网应用实践[J].冶金自动化，2020，44（S1）：193-196.

[4]郭启光，王薇.我国工业互联网产业高质量发展研究[J].理论研究，2020（05）：68-73.

作者：栾治伟 单位：冶金工业规划研究院工业智能研究中心