徐金梧：智能制造需明晰概念 达成共识 做好顶层设计

世界金属导报10月8日讯（记者王市均 刘小燕） 2015-2016年，工业和信息化部先后发布了两批智能制造试点示范项目，其中，宝钢“钢铁热轧智能车间”、鞍钢“冶金数字矿山”、河钢“钢铁企业智能工厂”先后入选。日前，宝钢智能制造试点示范项目“热轧1580智能车间改造提升”正式启动。据悉，1580智能车间改造将以工业互联网数据集成、混合模型与数据分析、多目标交互优化、智能机器人等为支撑技术，通过无人化板坯库、全流程质量监控、智能点检、机器人应用等，就热轧产线开展智能化车间的探索与实践。在工艺控制、物质能源协同化、劳动效率提升等多个领域，实现管控智能化、预测预警前瞻应变、业务协同多目标优化等智能化应用，提升产线的制造稳定性和灵活性，降低制造成本。项目计划于2017年完成，完成后，1580智能车间能源利用率、全自动轧钢率、劳动效率将分别提升5%、6%和10%，成本下降20%。

从上可以看出，钢铁行业正在积极探索智能制造之路。然而，在推进智能制造的道路上有许多问题需要厘清，包括明晰智能制造的概念，不走入误区；包括在实施智能制造方面，钢铁企业如何重塑经营理念和体制等等。《世界金属导报》记者在中国金属学会高速线材轧机技术装备分会和北京金属学会于9月21日联合召开的“第五届线棒材高效能工艺技术研讨会--暨线棒材厂厂长会”间歇，就这些问题采访了钢铁共性技术协同创新中心主任、北京科技大学原校长徐金梧。

徐金梧校长谈到，钢铁企业对智能制造的重视程度越来越高，决策层逐渐意识到智能制造的价值，认识到智能制造是企业转型的契机。不过，尽管目前钢铁企业当前的信息化、自动化水平已相对较高，但这些信息化、自动化的基本架构更多是以迎合需求、提高产品生产效率为主。而国家提倡的“供给侧改革”是强调供给与需求的平衡，因此中国的智能制造想要与德国工业4.0战略对接，就需要改变现有生产流程中的信息化架构，使之与下游用户实现对接，实现包括钢铁行业在内的原材料供应产业的价值链延伸。

在回答记者提出的如何进一步推动智能制造在钢铁行业中快速深入发展时，徐金梧称：“钢铁行业开展智能制造，首先要形成三个共识、从两个层面去解决具体问题，更重要的是要做好顶层设计。这三个共识包括：钢铁行业内要形成共识，要把智能制造这件事重视起来；钢铁企业与下游用户达成共识，使下游的产品需求驱动钢企的研发需求，由批量生产专项个性化定制生产，实现价值链对接；企业内部要形成共识，各个部门之间、不同管理层级之间一定要协调统一。从两个层面去努力开展工作，一是确定技术路线，要根据各个企业的产品结构特点、区域市场特点、生产装备（信息化、自动化水平）特点等，选择合适的技术路线；二是合理安排资金、人力等各方面的投入。”

“更重要的是要做好顶层设计” ，徐金梧说，“智能制造不仅仅是一场技术革命，更重要的是对企业经营理念、组织模式、产品结构等深层次的改革和转型。要从钢铁生产流程智能制造系统、工业大数据一体化管理模式与管理平台、钢铁材料设计以及工艺优化技术、钢铁智能制造精准控制关键技术、钢铁全流程产品质量管控与优化、钢材在线检测以及质量评估、钢铁流程能源及环保管理与优化、设备状态监测与智能化管理技术等多个方面进行了全面的专业的规划设计。”

徐金梧认为，在钢铁行业推进智能制造过程中，广大科研院校的责任和义务最重要的就是帮助企业做好顶层设计、攻克关键共性技术、做好专业人才的培养。以钢铁共性技术协同创新中心为例，该中心以北京科技大学和东北大学两所冶金特色高校为核心，联合宝钢、鞍钢、武钢、首钢等国内龙头企业，中国钢研集团、中科院金属所等研究院所，上海大学、武汉科技大学等高校共同组建。其中一个重要研发方向就是智能制造：服务钢铁企业的智能制造顶层设计规划；研发钢铁行业共性关键技术；培养我国钢铁行业智能制造领域专业人才。“而实际上，这个平台是开放的，面向所有企业和科研院校”，最后他如此强调。