钢铁业如何从自动化过渡到智能化？

德国工业4.0和美国工业互联网、“中国制造2025”等规划的本质都是信息通信技术（ICT）与工业的深度融合，实现以网络化、数字化为基础的智能制造，并全面带动工业企业的创新与转型。那么，在新一轮工业革命浪潮的冲击下，我国钢铁工业如何从自动化过渡到智能化？

近年来，我国钢铁行业自动化水平得到显著提高，有的企业已达到国内领先水平，有的企业甚至达到了国际先进水平，相关产品具有自主知识产权并在行业内得到了推广应用。事实上，这样的成果是在全球化、市场国际化的大环境下实现的，企业不采用新技术搞自动化，就难以提高生产效率和产品质量，就难以在激烈的市场竞争中占有一席之地。20世纪90年代，在信息技术、控制技术迅猛发展和广泛应用的推动下，钢铁向高精度、连续化、自动化、高效化快速发展。信息技术、控制技术使检测和执行设备取代了传统的人工操作，工艺参数的检测方法和检测仪表得到了高速发展；在现代钢铁生产过程控制中，计算机技术的应用已深入各个领域；仿真技术在钢铁工业中日益广泛应用，不仅用于控制系统的培训和新工艺、新控制方法的研究，而且易于模拟生产设备调试，指导生产和参与生产；可视化技术和监控系统为无人化工厂提供了条件，从现场总线到车间网、工厂网、企业网的综合网络系统构成了企业的信息高速公路。这些都为我们实现智能化制造奠定了基础。因为，在制造环节，只有在自动化的基础上才有条件去谈智能化，智能化是自动化的高级阶段，智能系统是驱动自动化系统的更高级的系统。传统自动化一般是在规范的环境下做重复性的工作。当外部环境或工作任务发生变化时，需要对系统重新进行人工干预、设定甚至改造。而在智能化环境下，当外部环境和工作内容发生改变时，系统可智能地设定自动化系统的工作方式。

那么，制造过程的自动化系统如何过渡到智能化系统呢？自动化系统需要人工干预的环节大体包括工艺改变、设备故障、物流衔接、质量异常等。在钢铁企业这些情况出现时，常常需要人工感知，并通过电话或联络单通知相关人员。计算机不能及时地获取完整的信息，自然不能智能地决策。所以，生产智能化需要全新的数字化基础。数字化是自动化上升到智能化的中间环节，是绕不开的基础。只有数字化工作做好了，才能实现全工序的设备状态、产品位置与质量、生产节奏等信息在一个平台上集成。

与此同时，还要对研发、服务、采购、销售等诸多环节进行智能化改造，计算机能够实现自动的采购与销售，商务过程的时间和资金成本压缩到近乎于零。同时，某些常规产品的设计和服务将由计算机自动地完成。但是，前提是要将相关的业务活动进行标准化、流程化和数字化，这将是一个流程再造的过程。因为，智能化是自动化的高级阶段，而自动化的前提是标准化、流程化。然而，在研发、服务等活动中，多数企业连这方面的基础都没有做好。如果把研发、服务看成知识产品的生产，很多企业的生产力水平大体只相当于“小作坊”的层次。

全面的智能制造要依赖于全面的数字化，全面数字化的基础是工业大数据。而工业大数据离不开互联网。在研发、服务、采购、销售环节推进智能化时，我们需要整合全社会的资源和信息，实现全社会的知识共享与工作协同。在大数据的时代，大量的信息会使我们无所适从，碎片化的信息甚至让我们不知道自己有什么、用户需要什么、供货商能供应什么。而标准化、流程化和数字化的目标，就是要解决这些问题。这些问题解决了，大数据价值才能真正体现出来，智能化才能顺利地推进。

工业4.0以智能化、减少人工为出发点，但与互联网相连后，想象空间是无穷的。比如，实现工业4.0的端到端集成后，研发和服务的效率会大大上升，质量和服务对象的数量会大大增加，可以帮助企业实现由制造到研发与服务的转型；横向集成实现后，商业模式可能会发生极大的变化，云制造、C2B的设想得以实现，企业的业务会更加专业化，社会分工会更细，可能会带动大量的制造型服务企业发展，带动制造业的大众创业、万众创新。