关于国内钢铁工业推进智能制造的认识与思考
钢铁行业如何推动智能制造升级
钢铁行业如何推动智能制造升级在当今数字化、智能化的时代浪潮中，钢铁行业作为国民经济的重要支柱产业，面临着转型升级的紧迫需求。
推动智能制造升级已成为钢铁行业提高生产效率、提升产品质量、降低成本、增强市场竞争力的关键举措。
智能制造对于钢铁行业的意义重大。
它能够实现生产过程的精准控制和优化，减少人为因素导致的误差和波动，从而提高产品的一致性和稳定性。
通过智能化的设备和系统，能够实时监测生产状态，及时发现并解决潜在问题，有效降低设备故障率，提高设备的利用率和生产的连续性。
同时，智能制造还能促进节能减排，降低资源消耗和环境污染，实现可持续发展。
然而，钢铁行业推动智能制造升级并非一帆风顺，面临着诸多挑战。
首先，钢铁生产流程复杂，涉及多个环节和工艺，实现全流程的智能化整合难度较大。
从原材料的采购、运输，到炼铁、炼钢、轧钢等各个工序，都需要实现智能化的协同运作，这对技术和管理都提出了很高的要求。
其次，钢铁企业的设备老化、信息化基础薄弱，要进行智能化改造需要投入大量的资金和时间。
再者，缺乏既懂钢铁生产工艺又熟悉智能制造技术的复合型人才，也是制约升级的重要因素。
那么，钢铁行业该如何突破困境，推动智能制造升级呢？加强技术创新是关键。
要加大在自动化控制、工业互联网、大数据分析、人工智能等领域的研发投入，开发适合钢铁行业特点的智能制造技术和解决方案。
例如，利用先进的传感器和检测技术，实时采集生产过程中的各种数据，包括温度、压力、流量等参数，通过大数据分析和机器学习算法，建立生产过程的数学模型，实现对生产过程的精准预测和优化控制。
推进信息化与工业化深度融合。
钢铁企业应构建完善的信息化平台，实现企业内部各部门之间、各生产环节之间的数据共享和业务协同。
通过 ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、PCS（过程控制系统）等信息化系统的集成应用，打破信息孤岛，实现从订单管理、生产计划、过程控制到产品质量追溯的全流程信息化管理。
钢铁行业的数字化转型与智能制造
钢铁行业的数字化转型与智能制造近年来，随着科技的不断进步和互联网的飞速发展，数字化转型和智能制造已经成为了各行各业的热门话题。
钢铁行业作为我国重要的基础产业之一，也不例外地融入了数字化转型和智能制造的浪潮。
本文将围绕这一主题，探讨钢铁行业的数字化转型带来的机遇和挑战，以及智能制造在钢铁行业中的应用现状和未来发展趋势。
一、数字化转型带来的机遇与挑战1.1 机遇数字化转型为钢铁行业带来了新的发展机遇。
随着数据采集技术的不断进步，企业可以更加准确地了解供应链、生产环境和市场需求等信息，从而实现高效运营和优化决策。
同时，钢铁企业可以通过数字化技术提高生产的智能化程度，进一步提高产品质量和生产效率。
此外，数字化转型还能为钢铁行业带来更多的商业模式创新和市场拓展机会，如通过物联网和云计算技术构建智慧物流网络，提供更加个性化和定制化的产品和服务。
1.2 挑战然而，数字化转型也给钢铁行业带来了一系列的挑战。
首先，数字化转型需要企业进行大量的信息技术投入，包括数据采集、存储和处理等方面，这对于一些中小型钢铁企业来说可能是一个负担。
其次，数字化技术的快速发展和应用需要企业不断跟进，这对企业的技术更新和人才培养提出了更高的要求。
此外，数字化转型还需要企业与供应商、客户以及其他合作伙伴之间建立更加紧密的合作与共享机制，这对于一些传统行业来说可能是一个挑战。
二、智能制造在钢铁行业中的应用现状和未来发展趋势2.1 应用现状智能制造在钢铁行业中的应用已经取得了一定的成果。
首先，在生产过程中，钢铁企业采用了各种信息化技术，如传感器技术、机器视觉和自动控制等，实现了生产环境的自动化和智能化。
其次，在供应链管理方面，企业利用物联网技术和大数据分析手段实现了供应链的数字化和可视化，提高了供应链的运作效率和质量控制。
此外，一些先进的钢铁企业还开始探索和应用人工智能技术，如机器学习和深度学习，以提升产品的设计和制造能力。
2.2 未来发展趋势智能制造在钢铁行业中的应用还有较大的发展空间。
关于国内钢铁工业推进智能制造的认识与思考
信息化管理
网络化协同
智能化决策
通过建立信息化管理系统，实现对生产过程的数据采集、分析和处理，提高管理效率。
通过互联网等技术实现供应链的协同管理，提高供应链的响应速度和效率。
通过人工智能等技术对生产数据进行处理和分析，实现生产过程的智能化决策和管理。
02
国内钢铁工业现状及挑战
国内钢铁行业存在产能过剩的问题，导致市场竞争激烈，企业效益下降。
培养专业人才
鼓励企业从国内外引进具有丰富经验和技能的智能制造人才，提高企业整体水平。
引进外部人才
设立奖励制度，对在智能制造领域做出突出贡献的人才进行表彰和奖励。
建立人才激励机制
加强人才培养和人才引进
加强国际合作与交流
05
国内钢铁工业智能制造的未来展望
智能化生产模式的变革
优化生产计划管理
利用物联网、大数据和人工智能等技术，实现生产计划的动态调整和优化，以适应市场需求的变化。
在钢铁工业中，自动化和机器人技术的应用可以帮助企业实现生产过程的自动化和智能化，提高产品质量和生产效率。
物联网是指通过互联网将各种物品、设备和系统连接起来，实现信息的交换和共享的技术。
大数据分析是指对大规模的数据进行处理和分析，从而提取出有价值的信息和应用的技术。
在钢铁工业中，物联网和大数据分析技术的应用可以帮助企业实现生产过程的自动化和智能化，提高产品质量和生产效率。
产能过剩
能源消耗高
劳动力成本上升
钢铁行业是高能耗行业，能源消耗量大，对环境造成一定压力。
国内劳动力成本不断上升，对钢铁行业成本构成一定压力。
03
国内钢铁工业现状
02
01
随着环保要求的提高，钢铁行业需要采取更加环保的生产方式和技术，以降低对环境的影响。
对钢铁企业智能制造推进工作的思考
对钢铁企业智能制造推进工作的思考【摘要】对当时钢铁企业推动智能制造所面临的问题进行分析，结合某公司推动智能制造的实践，提出钢铁企业推动智能制造要做到：加强学习，提高知道；清晰目标，稳步推进；系统策划，分步推动；超前规划，有效推动。
本文首要分析了钢铁企业智能制造推动工作。
【关键词】钢铁企业；智能制造；推进工作措施一、钢铁企业智能制造推进面临的问题1、认知问题新生事物的生机在于其适应了年代的需求，以第四次工业革命为标志的智能制造有目共睹——无论是从国家层面，仍是具体到每一个公司。
如何知道智能制造，如何完成制工作晋级方针，是现阶段推动智能制造必须处理的问题。
现在，钢铁公司正面对生存考验，在亏损的钢铁公司中推动智能制造的阻力较大，一些员工，甚至是一些公司高层以为在公司连正常的出产经营活动都难以为继的情况下，还推动智能制造，很不着边际，是搞“花架子”，等等。
一些钢企以为，钢铁业是“落日产业”，现状是高能耗、低效率，配备水平、信息化水平遍及偏低，要跟上工业革命的脚步，推动智能制造，那纯粹是赶鸭子上架，畏难情绪严重。
能够想象，在这么的认知环境下，智能制造的推动工作很难达到预效果。
2、系统性问题钢企完成智能制造，从推动进程上来说，不同公司有不同的路要走，可是自动化、信息化、机械化的不断完善是必经之路。
因而，对推动工作能否成功、是不是高效需求进行体系的思考，要处理好存量资源的有用利用和增量资源的有用投入；要处理好当下业务，更要思考将来；要把区域化和体系化、体系化结合到同时。
然而，一些公司由于人才、机制、体制等约束，在推动智能制造的进程中，缺少体系处理问题的认识，缺少全局观念，缺少科学管理手法，等等，不能将智能制造推动纳入公司的发展战略加以计划执行。
因而，出现“孤岛”现象是必然结果，劳民伤财，恶性循环，必将变成推动智能制造的障碍。
二、钢铁企业智能制造的有效推进对策与措施1、加强学习提高认识“工业4.0”引发的是一场工业革命，其不只涉及到怎么建立一个以网络化、数字化、机器自组织为基础的全新出产运转方法，更重要的是公司怎么在现有配备和出产方式下去完成这一目标，解决当下大家怎么正确知道“工业4.0”的问题。
钢铁工业智能制造与人工智能实践路径与思考
钢铁工业智能制造与人工智能实践路径与思考2022年国际金融危机发生以来，新一代信息、通信技术的快速发展并与先进制造技术不断深度融合，全球兴起了以智能制造为代表的新一轮产业变革，数字化、网络化、智能化日益成为未来制造业发展的主要趋势。
世界主要工业发达国家加紧谋篇布局，纷纷推出新的振兴制造业国家战略，支持和推动智能制造发展，重塑制造业竞争新优势。
2022年提出的工业4.0概念，通过持续改变工业结构，未来生产的方法和管理的手段将被逐渐系统化、数据化，并贯穿产品的价值链，以满足产品创新、产品生产、产品优化以及个性化定制的需求。
同时，将工业4.0的推进与企业管理相融合，降低能源消耗提高资源利用率。
结合中国智能制造发展规划（2022-2022）和钢铁工业“十三五规划”，基于技术先进、绿色制造、环境友好、服务配套的钢铁数字化发展理念，通过实践逐步建立钢铁工业的智能制造标准，形成以数据为核心的全产业链驱动和全生命周期应用的示范案例。
这是我国钢铁工业的数字化之路。
钢铁工业数字化工厂整体方案按照企业实际需求和市场技术发展趋势进行统筹规划、分步实施。
数字化工厂整体解决方案，从数字化装备（包括数字化的低压盘柜、现场仪表、变频、电机、DCS、EMS、部分PLC等），数字化设计平台、数字化交付（包括机械、电气、仪表、公辅和厂房）、数字化运营、数字化维护和数字化资产管理着手，在结构化数据的支撑下，实现企业生产全流程可视化、信息技术（IT，InformationTechnology）与运营技术（OT，OperationTechnology）的融合，采用人工智能和大數据技术充分发掘和使用数据的价值，进一步实现系统和过程的优化，提升智能制造能力，并有效减少浪费、提高效率和安全性。
宝武西门子工业4.0项目实践宝武西门子工业4.0项目是以上海宝钢工厂为规划和实施对象，从设备生命周期管理、安全设备监控、产品及物料在线跟踪、工艺及质量控制提升、设备OEE监控、工业信息安全、固定资产管理维护、先进过程控制、能源管理、先进料场管理、智能显示及培训、工业4.0网络架构等12个方向进行改进提升，以“建设全透明数字化工厂”为目标，逐渐在数字化空间中建立与现实并行一致的虚拟工厂，实现“快速响应并满足个性化需求、且交付高品质产品的制造模式”。
中国钢铁工业智能制造现状及思考
中国钢铁工业智能制造现状及思考随着科技的不断进步，智能制造已经成为全球钢铁工业的重要发展方向。
在中国，钢铁工业作为国民经济的重要支柱产业，其智能制造的发展备受。
本文将围绕中国钢铁工业智能制造的现状进行梳理和思考。
近年来，中国钢铁工业在智能制造方面取得了一系列显著成果。
越来越多的钢铁企业开始引入自动化、数字化和智能化设备，以提高生产效率和产品质量。
例如，部分企业已经实现了炼钢、连铸、轧制等工艺的自动化控制，大幅提高了生产效率。
许多钢铁企业正在进行信息化升级，通过建立生产管理、质量管理和供应链管理系统，实现数据共享和流程优化。
部分企业还开展了工业互联网创新应用，通过大数据分析和预测性维护等方式，提高设备运行效率和生产稳定性。
然而，中国钢铁工业智能制造也存在一些问题与挑战。
不同企业之间的智能化发展水平差异较大，一些先进企业的智能化水平已经达到国际领先，但仍有部分企业尚未开展智能制造升级。
智能制造涉及到多个领域的技术，部分钢铁企业的技术研发能力尚显不足，难以实现关键技术的自主创新。
智能制造需要大量资金投入，部分企业在这一方面的投入力度有限，导致智能制造项目推进缓慢。
面对存在的问题与挑战，中国钢铁工业智能制造需要进一步深入思考和积极推进。
政府可以出台相关政策，鼓励和支持钢铁企业开展智能制造升级，提供一定的资金支持和税收优惠等。
企业自身也需要加大技术研发和人才引进的力度，提升自身的技术实力和创新能力。
通过加强企业间合作，推动产业链上下游企业的协同创新，实现优势互补和共同发展。
中国钢铁工业智能制造虽然取得了一定的进展，但仍面临诸多问题和挑战。
通过政府政策支持、企业自身技术创新和产业链协同合作等多方面努力，有望推动中国钢铁工业智能制造实现更高水平的发展。
这将不仅有利于提升中国钢铁产业的国际竞争力，也将为国内经济的可持续发展注入新的动力。
钢铁工业作为传统制造业的重要代表，正在经历着一场由引发的变革。
随着技术的不断发展，智能制造逐渐成为钢铁工业提高生产效率、降低成本、增强可持续性的关键手段。
钢铁行业如何实现产品的智能制造
钢铁行业如何实现产品的智能制造在当今的工业领域，智能制造已经成为了提升生产效率、优化产品质量、降低成本和增强竞争力的关键手段。
对于钢铁行业来说，实现产品的智能制造更是具有至关重要的意义。
钢铁行业是国民经济的重要基础产业，其产品广泛应用于建筑、机械、汽车、船舶等众多领域。
然而，传统的钢铁生产方式往往存在着生产流程长、工艺复杂、能耗高、环境污染大等问题。
为了应对这些挑战，实现产品的智能制造成为了钢铁行业转型升级的必然选择。
要实现钢铁产品的智能制造，首先需要对生产设备进行智能化改造。
传统的钢铁生产设备大多依赖人工操作和监控，不仅效率低下，而且容易出现误差。
通过引入先进的传感器、控制器和自动化技术，可以实现设备的智能化运行和远程监控。
例如，在炼铁环节，可以安装温度、压力、流量等传感器，实时监测高炉的运行状态，并通过智能控制系统自动调整进料量、风量等参数，以保证炼铁过程的稳定和高效。
在炼钢环节，可以采用智能电炉、精炼炉等设备，实现炼钢过程的自动化控制和精准配料，从而提高钢水的质量和纯净度。
其次，数据采集和分析是实现智能制造的核心环节。
钢铁生产过程中会产生大量的数据，包括原材料的成分、生产工艺参数、产品质量检测数据等。
通过建立完善的数据采集系统，将这些数据实时收集起来，并运用大数据分析和人工智能算法进行深度挖掘和分析，可以发现生产过程中的潜在问题和优化空间。
例如，通过分析生产数据，可以找出影响产品质量的关键因素，进而优化生产工艺和控制参数，提高产品的一致性和稳定性。
同时，数据的分析还可以为设备的维护和保养提供依据，提前预测设备故障，减少停机时间，提高设备的利用率。
再者，构建智能化的生产管理系统也是实现智能制造的重要保障。
生产管理系统涵盖了生产计划、调度、质量控制、库存管理等多个方面。
通过智能化的生产管理系统，可以实现生产计划的精准制定和动态调整，根据市场需求和设备状况合理安排生产任务。
在生产过程中，实时监控生产进度和质量状况，及时发现和解决问题。
人工智能在钢铁行业中的应用探索智能制造在钢铁行业的创新
人工智能在钢铁行业中的应用探索智能制造在钢铁行业的创新钢铁行业一直是国民经济的支柱产业之一。
然而，面临着市场竞争日益激烈、环境保护要求日益提高的挑战，钢铁企业亟需寻找新的发展路径。
人工智能作为一项新兴技术，为钢铁行业带来了巨大的机遇。
本文将以探讨人工智能在钢铁行业中的应用，以及智能制造在钢铁行业的创新为主题，旨在为钢铁企业的发展提供一些宝贵的经验和启示。
一、人工智能在钢铁行业的应用随着人工智能技术的不断进步，钢铁行业也开始逐步引入人工智能应用。
人工智能技术在钢铁行业中的应用主要体现在以下几个方面：1. 智能化生产使用人工智能技术来实现钢铁生产过程的智能化，可以提高生产效率、降低生产成本。
通过引入机器学习算法和大数据分析，可以实时监测生产过程中的各项指标，并通过智能化控制系统进行调整和优化，从而实现生产过程的高效运行。
2. 智能质量检测传统的质量检测往往需要大量的人力和时间投入，且容易出现人为误差。
而利用人工智能技术，可以通过对大量数据的分析和比对，快速准确地检测出产品的质量问题，并及时采取措施加以解决。
3. 智能维护与保养钢铁设备的维护与保养对于生产运行的稳定性和安全性至关重要。
使用人工智能技术，可以对设备进行实时监测和预警，通过数据分析和故障诊断，能够及时发现问题并采取相应的措施，从而提高设备的可靠性和寿命。
4. 智能供应链管理人工智能技术在供应链管理中发挥的作用不容忽视。
通过对市场需求、供应链信息、供应商和客户之间的关系等数据的分析和预测，可以优化供应链的管理，降低成本，提高物流效率和客户满意度。
二、智能制造在钢铁行业的创新智能制造是人工智能和传统制造业融合发展的产物，是钢铁行业进行创新的重要手段。
在钢铁行业的智能制造中，主要有以下几个创新点：1. 数据驱动的决策智能制造的基础是数据，通过收集、整理和分析各类数据，可以为企业决策提供准确科学的依据。
在钢铁行业中，可以通过监测设备数据、生产数据、质量数据等，快速获得实时信息，并在此基础上进行决策和调整，提高生产效率和产品质量。
钢铁行业的智能制造探讨智能制造技术在钢铁行业的应用和优势
钢铁行业的智能制造探讨智能制造技术在钢铁行业的应用和优势钢铁行业的智能制造探讨：智能制造技术在钢铁行业的应用和优势在信息技术与制造业的融合发展中，智能制造技术作为一项重要的创新，正在逐渐改变着传统的生产模式和企业经营方式。
钢铁行业作为中国的重要基础产业之一，其发展水平直接关系到国家经济的持续稳定。
本文将讨论智能制造技术在钢铁行业的应用和优势。
一、智能制造技术在钢铁行业的应用1.智能物流系统：传统的钢铁生产过程中，物流环节往往存在着繁琐、重复和低效的问题。
而智能物流系统的应用可以实现物流信息的实时监控、优化运输路线的规划以及合理物料的配送等功能，大大提高了物流效率，减少了人为错误。
2.智能机器人：钢铁行业的生产过程中，需要大量重复劳动和危险操作，给工人带来了较高的伤害风险。
而智能机器人的应用可以替代高风险环节的工人，提高生产效率的同时也降低了人员伤害事故的发生率。
3.智能监测设备：钢铁行业对设备的稳定运行状态有着极高的要求，而传统的设备监测方式主要依赖人工巡检，容易出现漏检和误检。
智能监测设备可以实现设备运行状态的实时监测，并具备自动报警和故障预警功能，全面提升了设备的安全性和可靠性。
4.智能数据分析与管理：钢铁行业产生的数据量庞大，若没有合理的数据管理方式，很难发挥其潜在价值。
智能数据分析与管理系统的应用可以通过对数据的深度挖掘和分析，帮助企业发现问题和改进方向，并且提供决策支持，推动企业的持续发展。
二、智能制造技术在钢铁行业的优势1.提高生产效率：智能制造技术的应用可以实现生产流程的自动化和智能化，减少了人工干预，提高了生产效率。
通过智能化的生产，钢铁企业能够更好地满足市场需求，提高产品质量，并且有效降低生产成本。
2.优化资源配置：智能制造技术可以实现资源的精细化管理和智能化配置，通过对资源的全面利用和优化，减少资源浪费，提高资源的利用效率。
钢铁企业可以更好地规划和管理原材料、能源和人力资源等，实现资源的最大价值。
关于国内钢铁工业推进智能制造的认识与思考
02
国内钢铁工业现状
产能情况
产能过剩
01
近年来，国内钢铁产能持续增长，导致产能过剩问题突出，市
场竞争激烈。
产能结构不合理
02
国内钢铁产能结构不够合理，中低端产品过剩，高端产品仍需
进口。
产能利用率低
03
受市场需求和产业结构调整等因素影响，部分钢铁企业产能利
用率较低。
技术水平
技术进步明显
国内钢铁工业在技术引进和自主研发方面取得 了一定的成果，技术水平得到提升。
信息化管理
01
信息化管理是智能制造的核心环节，通过信息技术手段，实现 企业资源的优化配置和管理流程的信息化、数字化。
02
信息化管理可以提高企业管理效率和决策水平，降低管理成本
和风险。
信息化管理可以实现企业内部各部门之间的信息共享和协同工
03
作，提高企业整体运营效率。
智能化决策
01
智能化决策是智能制造的高级 阶段，通过大数据、人工智能 等技术手段，实现企业决策的 科学化和智能化。
06
未来展望
技术发展趋势
自动化技术
随着机器人和自动化设备的广泛应用，钢铁工业将实现更高效的 生产流程和更低的成本。
物联网技术
通过物联网技术实现设备间的互联互通，提高生产过程的协同性 和智能化水平。
数据分析与人工智能
利用大数据和人工智能技术对生产数据进行挖掘和分析，优化生 产工艺和决策。
政策支持方向
人才流失严重
由于国内钢铁企业对于人才的吸引力不足，加上行业待遇相对较低，导致很多专 业人才流失，进一步加剧了人才短缺的问题。
05
国内外智能制造发展对比与借 鉴
国际先进经验
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智能制造
数码世界 P.286关于国内钢铁工业推进智能制造的认识与思考
袁华伟 宝钢发展有限公司
摘要：钢铁行业在不断转型升级，其重点发展方向是促进智能制造的发展，通过智能制造技术改变原来传统的生产管理模式，逐渐向精细化管理方向发展。
智能制造也是新一轮的制造业革命，是我国从制造大国向制造强国转变的创新之举。
因此，钢铁工业推动智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必经之路。
本文将对相关政策分析的基础上，谈谈钢铁工业在推进智能制造的过程中取得的成就和遇到的困难，然后结合实例谈谈如何更有效地推进智能制造的发展。
关键词：钢铁工业 智能制造 转型升级
智能制造指的是以工业化和信息化融合作为基础，将互联网、大数据、物联网、人工智能等技术联合起来，通过对制造活动的研发设计、生产管理以及销售服务等关键环节，促进钢铁行业的升级转型和智能化发展。
钢铁企业则通过智能制造实现了钢铁生产过程的数字化、智能化和敏捷化以及管理的精细化，可满足用户个性化的定制化的服务需求，提高企业的劳动生产率、降低生产成本，提高客户满意度，从而提高企业的核心竞争力。
1 关于智能制造的相关政策
《中国制造2025》就明确指出为使我国从制造大国变成制造强国，就必须坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展。
《钢铁工业调整升级规划》（2016-2020年）提出，在十三五期间，国内钢铁工业将进入以结构调整和转型升级为主的发展阶段，钢铁工业应该积极适应、把握和引领经济发展新常态，全面提高国内钢铁工业综合竞争力，化解过剩产能，通过结构的调整、创新的驱动、绿色化发展加快实现产业优化升级，提高钢铁工业发展的质量。
而要实现上述这些目标就必须全面推进智能制造的发展，该政策为钢铁工业推进智能制造指明了方向。
《智能制造工程实施指南》（2016-2020）提出，智能制造的发展目标是构建新型的制造体系，发展主线是推动制造工业的数字化、网络化和智能化发展，发展重点是五类关键技术装备、夯实智能制造三大基础，构建并推广流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等智能制造新模式，推动智能制造成套装备集成应用，推动传统制造行业转型升级，逐渐向智能制造改变。
《智能制造发展规划（2016-2020年）》提出到2025年，智能制造支撑体系将基本完成，重点产业将实现智能化初步转型。
目前要做的是加大智能制造试点示范工程的推广，推动钢铁工业重点领域的智能化转型。
使钢铁企业在研发设计、生产制造、物流存储、经营管理和售后服务等环节上加快实现对智能化数字化技术的应用。
2 钢铁工业推进智能制造的经验教训
国内钢铁工业在落实国家政策、顺应产业发展趋势的过程中，积极利用智能制造技术推动了智能制造的发展，也出现了一批先进的钢铁企业、积累了不少经验教训，可为进一步的智能转型提供参考依据。
不过，钢铁工业在推进智能制造的过程中也出现了不少问题，还需要进一步研究解决。
在经验方面，第一推动了智能制造先行企业的发展，这些企业将智能制造纳入到企业整体发展战略中；第二企业根据自身实力、生产特点以及发展阶段特点等明确了特色化发展道路；第三企业在推动智能制造的过程中，将智能制造、技术创新、管理创新、新型商业模式等结合在一起；第四将钢铁产业的优化发展和培育新兴产业结合到了一起。
目前还存在的问题有：第一不少企业对于智能制造的认识还停留在表面，没有明确的发展规划和目标，发展道路也不明确；第二钢铁企业之间的发展存在很大的差异，地区之间因为经济水平的不同很多钢铁企业在推动智能制造过程中差距悬殊。
一些企业还停留在工业2.0,3.0水平，但一些企业则已经向工业4.0发展。
第三钢铁企业普遍缺乏智能制造专业型人才，企业对于人才的培养还需要完善。
第四在智能制造智能系统设计、开发和管理上的创新能力较弱。
3 钢铁工业推进智能制造的思考
现阶段，已经有不少钢铁企业走上了智能制造之路，开始进一步深入探索和实践，同时也取得了不错的成绩。
比如宝钢、沙钢等大型钢铁企业利用无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术提高了钢铁生产效率，降低了对劳动力的依赖，可降低不少生产成本，在推动钢铁生产自动化的过程中逐渐推进智能化水平的提升。
还有一些大型的钢铁厂采用“3+1”模式，采用全过程在线监测技术、智能化嵌入技术、分布和继承技术等推动钢铁生产及其管理的数字化、智能化[2]。
还有一些钢铁企业利用物联网、互联网+以及智能制造技术网络通信系统等实现了人、设备和产品等各要素资源的识别、实时联通，推动了钢铁的研发、生产、管理和服务与互联网的结合，从而促使钢铁生产方式的定制化、绿色化和智能化。
基于当前国内钢铁智能化还处在处级发展阶段，所以有的企业还没有明确的方向和目标，不知该从何处下手，在实际生产管理中依然以经验为主导，没有统一的数据系统。
结合业内专家分析，笔者认为钢铁工业在推进智能制造的过程中，要注意以下几点：
3.1创新意识，提高认识
智能制造是新模式和新业态，对于企业生产管理质量的提升、生产运营成本的降低、生产管理效率的提升都有着至关重要的作用，从而有效提高企业的核心竞争力。
所以钢铁企业应该要认识到进行生产管理创新、加快智能化发展对于企业发展的重要意义，在新时期要以建设钢铁强国为目标，积极落实国家政策，顺应产业发展的趋势，将创新作为驱动力，借鉴优秀钢铁示范企业的成功经验推动智能制造的发展。
3.2强化顶层设计，强调战略引领
钢铁工业推进智能制造是一项复杂的系统性工程，必须要经过统筹规划，必须要多方面考虑的基础上明确发展目标、发展重点等。
所以钢铁企业在推进智能制造的过程中要做好顶层设计，结合企业自身实力、发展特点等制定战略规划，明确发展目标和重点，在经济落实政策要去和发展目标的过程中，通过战略引领智能制造，最终促进产业和整个行业的转型升级。
3.3促进产业智慧化，打造钢铁智造
实现产业智慧化就是要打造钢铁智造，而要打造钢铁智造就必须要有极高的创新能力，能够积极利用信息化和智能化技术。
一方面要进行技术上的创新，建立技术创新体制，加大对技术研发的投入，从而发展出绿色化的制造技术和工艺流程。
另一方面应开展管理方面的创新，即建立智能化信息化的组织管理机构，实现集约、高效和扁平化的组织管理[3]。
不同的企业也要根据自身发展水平构建信息系统，实现对研发设计、生产制造、经营管理的销售服务的智能化管理。
3.4加强对智能制造人才的培养
国内钢铁工业在推进智能制造的过程中，人才是关键要素。
先进的钢铁企业应该具备专业的技术人才，他们完全熟悉钢铁生产流程、掌握钢铁智造技术，有能力开发和利用智能制造技术；拥有跨学科的复合型人才，他们不但有极高的管理能力而且还掌握了信息通信等先进技术。
在企业管理和信息技术人才缺乏的情况下，将企业要积极加强对人才的培养，通过社会招聘引进能够推动智能制造的人才，通过和科研院所、高校等合作建设智能制造实训基地，对企业人员进行培训，培养能够适应钢铁行业发展、智能制造的高素质人才。
4 结语
综上所述，钢铁工业在推进钢铁智能化的过程中重点是利用智能制造技术改变生产管理模式，从而实现精细化生产和管理，进一步实现钢铁行业的转型升级。
不过要注意的是推进钢铁智能制造是庞大的系统工程，对于资金、技术和人力资源的要求很高，在发展时要注意循序渐进，根据国内钢铁行业和智能制造的特点逐步推进制造智能化，并通过对信息资源的高效利用提高钢铁大数据分析应用能力，保障数据安全，同时通过复合型人才的培养推动制造模式的改变以及钢铁行业的转型，培育钢铁工业新业态。
参考文献
[1]徐乐江.钢铁是最有可能通过智能制造实现转型的一个传统行业［J］.中国机电工业，2016（11）：34.
[2]邹红.基于培育核心竞争力的钢铁企业创新实践及启示［J］.山东冶金，2018（2）：65-66.
[3]李欢，莫欣岳.智能制造技术在钢铁行业的应用［J］.企业管理，2017（3）：104-107.。