鋼鐵工業(yè)是國民經(jīng)濟的重要基礎產(chǎn)業(yè)，是國之基石。改革開放以來，我國鋼鐵行業(yè)迅速發(fā)展，到2020年，我國鋼產(chǎn)量已經(jīng)達到世界總產(chǎn)量的57%，可以生產(chǎn)所有門類的鋼鐵產(chǎn)品。鋼鐵工業(yè)為國家建設提供了重要的原材料保障，有力支撐了國民經(jīng)濟的健康發(fā)展，推動了我國工業(yè)化、現(xiàn)代化進程，促進了民生改善和社會進步。

鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型的機遇與挑戰(zhàn)

作為大型復雜流程工業(yè)，鋼鐵工業(yè)全流程各工序均為具有多變量、強耦合、非線性和大滯后等特點的“黑箱”，實時信息極度缺乏；各單元為孤島式控制，尚未做到單元間界面無縫、精準銜接。鋼鐵行業(yè)面臨的質量、成本、環(huán)境、穩(wěn)定性等方面的問題亟待解決。嚴重的“不確定性”是鋼鐵生產(chǎn)過程面臨的重大挑戰(zhàn)。

鋼鐵行業(yè)具有豐富的數(shù)字技術應用場景資源。經(jīng)過長期的建設和發(fā)展，鋼鐵行業(yè)已經(jīng)具有先進的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)和研發(fā)設施，可以為我們提供海量的數(shù)據(jù)資源。我們已經(jīng)實現(xiàn)了全面的數(shù)據(jù)采集和豐富的數(shù)據(jù)積累。

習近平總書記號召我們“加快建設數(shù)字中國”。我們鋼鐵人要將數(shù)字技術與鋼鐵行業(yè)深度融合，充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、5G網(wǎng)絡等信息技術的支撐下，借助大數(shù)據(jù)與機器學習/深度學習等數(shù)據(jù)科學技術，快速解析海量數(shù)據(jù)中蘊含的企業(yè)生產(chǎn)過程中的規(guī)律，并利用這些規(guī)律解決流程工業(yè)普遍存在的不確定性等“黑箱”難題，發(fā)揮數(shù)據(jù)技術的放大、倍增、疊加作用，推進鋼鐵行業(yè)的數(shù)字化轉型與高質量發(fā)展。

數(shù)字驅動的鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施

鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施是以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以數(shù)字孿生為核心，提供數(shù)據(jù)全生命周期管理，支持數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析引擎、大數(shù)據(jù)流動驅動等數(shù)據(jù)底座。它搭建數(shù)據(jù)化業(yè)務基盤，并構建面向未來的數(shù)字化創(chuàng)新應用，依托全流程、全場景數(shù)字化轉型，軟硬協(xié)同，發(fā)展最新的工業(yè)信息通信技術，實現(xiàn)鋼鐵工業(yè)的數(shù)字化轉型。

鋼鐵行業(yè)必須與數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字技術相融合，發(fā)揮鋼鐵行業(yè)應用場景和數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為載體、以底層生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)感知和精準執(zhí)行為基礎、以邊緣過程設定模型的數(shù)字孿生化和CPS化為核心、以數(shù)字驅動的云平臺為支撐，建設數(shù)字技術與鋼鐵企業(yè)實體技術深度融合的數(shù)字化創(chuàng)新基礎設施，鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施是鋼鐵工業(yè)的核心競爭力。

創(chuàng)新基礎設施的核心功能，就是建立鋼鐵材料的成分設計、制造工藝與其組織、性能、服役表現(xiàn)、外形尺寸、表面質量或其他各種經(jīng)過數(shù)字化的非結構化數(shù)據(jù)表征的狀態(tài)變量之間的關系，即建立鋼鐵行業(yè)信息物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生，利用自學習、自適應、自組織的數(shù)字技術持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)工藝過程，實現(xiàn)鋼鐵行業(yè)綠色化、數(shù)字化、高質化、服務化發(fā)展的目標。

鋼鐵企業(yè)創(chuàng)新基礎設施包括4個主要組成部分，即實驗中心、中試基地、底層生產(chǎn)線組成的物理空間，位于邊緣的邊緣數(shù)字化核心平臺（邊緣云平臺），位于云平臺之上的企業(yè)資源配置與管理平臺（資源配置與管理平臺），以及管理以上底層物理實體和2個平臺的網(wǎng)絡系統(tǒng)。

強大健全的物理實體底層：數(shù)據(jù)采集與執(zhí)行機構

鋼鐵創(chuàng)新基礎設施的底層是企業(yè)實驗室、中試基地、生產(chǎn)線組成的物理實體。在物理實體設備上安裝的信息感知系統(tǒng)，采集數(shù)據(jù)并傳送到邊緣或云平臺，對經(jīng)過預處理的海量數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分析，并在邊緣建立數(shù)字孿生模型進行過程控制，或在云平臺進行管理和操作指導。

鋼鐵工業(yè)要采用數(shù)字化技術，實現(xiàn)數(shù)字化轉型，首要條件是鋼鐵產(chǎn)線的各個基本單元具有完備、可靠、性能優(yōu)良的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以提供精準、齊全的現(xiàn)場有關材料成分和實時操作數(shù)據(jù)等輸入數(shù)據(jù)，以及材料外形尺寸、組織性能、表面質量等輸出數(shù)據(jù)。同時，各工序的基礎自動化系統(tǒng)和執(zhí)行機構必須以足夠的響應性、實時性和控制精度實現(xiàn)過程控制系統(tǒng)與物理系統(tǒng)的實時交互，完成需要的自動化控制任務。

盡管我國的多數(shù)鋼廠是近年建設的，采用了先進的自動化技術，有較好的自動化基礎，但是仍然有缺項和“短板”。因此必須填平補齊底層生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行機構的缺項，消除“短板”。由于鋼鐵行業(yè)作業(yè)條件和技術水平的限制，過去的一些數(shù)據(jù)難以檢測，甚至檢測不了。比如煉鋼過程中的下渣檢測、連鑄液面波動檢測、復雜形狀的測量等?，F(xiàn)在可以采用各種新檢測方法來實現(xiàn)信息感知。利用機器視覺技術可以提供多維測量的信息，經(jīng)過數(shù)據(jù)變換和分析，可以獲得我們需要的尺寸、形狀、分布等定量的表達。這方面有很大的創(chuàng)新空間。

執(zhí)行機構嵌入到三類實驗工具的物理實體層上。依靠實驗室規(guī)模的基礎性實驗裝備提供的信息，可以建立初級數(shù)字孿生模型。這組模型經(jīng)過中試規(guī)模實驗工具的驗證、優(yōu)化，再進一步在實際生產(chǎn)線規(guī)模的實驗工具上進行生產(chǎn)性驗證和優(yōu)化。優(yōu)化后的數(shù)字孿生模型，在生產(chǎn)中承擔生產(chǎn)過程設定計算和動態(tài)設定計算，并與物理系統(tǒng)（即生產(chǎn)線）進行實時交互、反饋控制、循環(huán)賦能。處于模型庫中的各鋼種模型，具有高度自治的功能，可以在軋制該鋼種時，利用實測大數(shù)據(jù)進行自學習、自適應，實現(xiàn)模型的更新，持續(xù)不斷地提高模型的保真度。

為進一步提高生產(chǎn)效率、改善成材率、實現(xiàn)穩(wěn)定生產(chǎn)，需要對傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)補課，大力推進操作的遠程化和自動化。對于3D（Difficult，Dirty，Dangerous）崗位實行機器人化。這是一個長期的工作，可分步逐步實施。

數(shù)據(jù)驅動的IT系統(tǒng)架構

建立數(shù)據(jù)驅動的新型IT架構。這種IT架構通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)直接將底層的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭吘壖霸浦械臄?shù)據(jù)中心/機器學習平臺，在邊緣形成數(shù)字孿生模型取代原有的機理或經(jīng)驗模型，而在云中多數(shù)形成操作指導，對資源配置進行優(yōu)化與管理。

鋼鐵企業(yè)過程控制系統(tǒng)有數(shù)千臺至數(shù)萬臺計算機運行，發(fā)生大量的數(shù)據(jù)往來。在傳統(tǒng)的鋼鐵制造工序中，傳感器信號匯集到定序器等下位計算機后，再傳送到上位機。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)沒有考慮到整個過程大數(shù)據(jù)分析的需要。傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過多次邏輯運算、閾值處理等，再分層地匯集，必然舍棄較多數(shù)據(jù)。在這樣的結構中，大數(shù)據(jù)的分析和運用非常困難。因此，必須采用數(shù)據(jù)驅動型的系統(tǒng)架構（Data Driven Architecture）。這種架構將傳感器等物聯(lián)網(wǎng)化，公平收集所有傳感器的數(shù)據(jù)，再送到邊緣和云中的數(shù)據(jù)中心進行處理和分析。對于多廠商環(huán)境的課題，可以在邊緣服務器等匯集數(shù)據(jù)后，從優(yōu)先的數(shù)據(jù)群開始依次進行結構標準化等操作，以便于數(shù)據(jù)使用。這種方法在運用原有系統(tǒng)的同時，通過運用最新的數(shù)據(jù)轉換技術和高速通信，可以推進數(shù)據(jù)驅動型架構的構筑。

在生產(chǎn)線附近的邊緣，設置一個數(shù)據(jù)驅動的原位分析系統(tǒng)。原位分析系統(tǒng)由邊緣數(shù)據(jù)中心和機器學習平臺組成。數(shù)據(jù)中心對來自傳感器系統(tǒng)的“粗”數(shù)據(jù)進行預處理，完成“粗”數(shù)據(jù)的提取、轉換、存儲等操作。時間序列數(shù)據(jù)對流程工業(yè)特別重要。這些數(shù)據(jù)包括僅標題加工過的原始數(shù)據(jù)，分、小時、天等時間數(shù)據(jù)，最大值和最小值等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

這個原位分析系統(tǒng)的邊緣數(shù)據(jù)中心/機器學習平臺對經(jīng)過處理的生產(chǎn)試驗數(shù)據(jù)進行機器學習、深度學習等數(shù)據(jù)分析，以足夠的精度給出描述材料成分、生產(chǎn)工藝與產(chǎn)品組織、性能、外形尺寸、表面質量、狀態(tài)量等控制目標之間的關系，即數(shù)字孿生，為后述的過程設定提供具有自學習、自適應、自組織等能力高保真度設定模型系統(tǒng)。

在資源管理與配置云平臺，預處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)需要，可以使用BI(商務智能)工具進行可視化處理，再輸出到屏幕顯示或操作指導。BI工具可以很容易縮小數(shù)據(jù)范圍，切換可視化部件，實現(xiàn)可視化部件之間數(shù)據(jù)聯(lián)動等，因此容易進行靈活的分析?？梢暬考ǎ簳r間序列圖表工具、散點圖工具、工藝流程可視化工具等。

GUI（圖形用戶界面計算機）環(huán)境下運行的機器學習工具有兩類，即專門用于分析時間序列異常預兆的機器學習工具和進行一般數(shù)字數(shù)據(jù)分析的機器學習工具，將依據(jù)需要分別在云平臺和邊緣平臺使用。在GUI環(huán)境下運行的深度學習工具，可以處理聲音、圖像、文本等非結構化數(shù)據(jù)。

為適應“無編程化”發(fā)展趨勢，采用“低編碼應用程序開發(fā)”等新的應用程序編程工具，實現(xiàn)編程工具簡易化。這樣有利于加速數(shù)字技術的傳播與普及，使數(shù)字技術成為鋼鐵等非信息領域專家手中的有力工具，加速在鋼鐵企業(yè)中發(fā)展、壯大數(shù)字化創(chuàng)新人才隊伍，形成數(shù)字化創(chuàng)新的生態(tài)。

邊緣數(shù)字化核心平臺

邊緣數(shù)字化核心平臺的關鍵技術是邊緣過程設定模型數(shù)字孿生化和邊緣—生產(chǎn)線互相映射的過程控制的信息物理系統(tǒng)化。

鋼鐵生產(chǎn)過程全部冶煉—加工過程是“黑箱”。傳統(tǒng)的邊緣主要使用基礎理論數(shù)學模型和經(jīng)驗模型，來完成過程機設定計算和基礎自動化控制。此外，原系統(tǒng)的邊緣處還有過程監(jiān)控系統(tǒng)、質量追溯系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等，近年還有少許的局部智能化控制環(huán)節(jié)。由于環(huán)境狀況和操作條件波動以及設備運行狀態(tài)變化，加之過程輸入條件、狀態(tài)變量和控制系統(tǒng)之間的關系十分復雜，這些機理模型對于全流程“黑箱”的復雜動態(tài)過程適用性很差，預報精度不高，難以準確透視工藝、設備、質量等關鍵參數(shù)之間的復雜關系。目前傳統(tǒng)的鋼鐵生產(chǎn)生產(chǎn)過程存在三類問題。一是產(chǎn)品質量、成材率、新品開發(fā)效率等商品與服務問題，二是提高產(chǎn)量與效率、降低成本、防止事故等工藝過程問題，三是提高勞動生產(chǎn)率、技能傳承、人才培養(yǎng)、安全、操作水平等生產(chǎn)現(xiàn)場問題。這三類問題均集中在以“黑箱”為特征的主流程生產(chǎn)過程中。

針對上述影響企業(yè)經(jīng)營的重大問題，我們必須圍繞制造主流程，建立“邊緣數(shù)字化核心平臺”，簡稱“邊緣平臺”，實現(xiàn)數(shù)字孿生系統(tǒng)與實際過程實時融合的一體化和全流程的CPS化。

邊緣云平臺的任務是，利用大數(shù)據(jù)/機器學習的數(shù)據(jù)分析方法，解開貫穿鋼鐵全部主流程的“黑箱”，搞清楚隱藏在“黑箱”中的規(guī)律，將“黑箱”變“透明”，給出全局性的數(shù)字孿生過程控制模型，實現(xiàn)邊緣設定模型的數(shù)字孿生化。

因此與加工、裝配為主的機械制造業(yè)不同，鋼鐵等流程工業(yè)必須將云端業(yè)務能力向邊緣延伸，發(fā)揮邊云協(xié)同能力，實現(xiàn)分布式云功能，強化邊緣低時延、實時性工業(yè)控制。構筑在邊緣設施上的邊緣云計算平臺，具有和傳統(tǒng)私有云一樣的安全性，在用戶機房內就近部署，滿足數(shù)據(jù)不出廠的需求。

數(shù)據(jù)驅動的邊緣數(shù)據(jù)中心，必須提供大數(shù)據(jù)/機器學習必需的全部數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行提取、轉換、存儲等數(shù)據(jù)處理。與此相應，在邊緣部分設置“大數(shù)據(jù)/機器學習解析平臺（I）”（D/M平臺I），可以利用數(shù)據(jù)科學、AI等技術解析建立數(shù)字孿生過程模型，以及實現(xiàn)過程可視化、APP開發(fā)等功能。生產(chǎn)過程數(shù)字孿生模型要傳送到過程控制系統(tǒng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機理-經(jīng)驗模型，進行生產(chǎn)設備的設定和動態(tài)設定。

鋼鐵生產(chǎn)流程上各個不同的應用場景，比如燒結、球團、高爐、轉爐、精煉、連鑄、熱軋、冷軋等，有各自特點，需要采用不同的數(shù)據(jù)分析方法。所以，要注意依據(jù)各個場景的特點，采用不同的機器學習算法，解決各自的問題。這是我們需要依據(jù)各單元特征突破的技術難點。

這樣一來，我們在作為物理實體的物理底層和作為數(shù)字虛體的邊緣之間，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)自動流動的四個環(huán)節(jié)，即“狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行”的閉路循環(huán)中，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。在這個循環(huán)過程中，大量蘊含在物理空間中的隱性數(shù)據(jù)經(jīng)過狀態(tài)感知被轉化為顯性數(shù)據(jù)，進而能夠在信息空間進行計算分析，將顯性數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息。不同系統(tǒng)的信息經(jīng)過集中處理形成對外部變化的科學決策，將信息進一步轉化為知識。最后以更為優(yōu)化的數(shù)據(jù)作用到物理空間，構成數(shù)據(jù)的閉環(huán)流動。這個閉環(huán)賦能過程具有“數(shù)據(jù)驅動、軟件定義、虛實映射、泛在連接、異構集成、系統(tǒng)自治”六大特征。也就是說，我們建立了鋼鐵生產(chǎn)各工藝單元的CPS。將全流程各單元的CPS集成起來，就實現(xiàn)了全流程的CPS化。

邊緣部分全流程的CPS化促成了鋼鐵創(chuàng)新基礎設施的重要特征與絕對優(yōu)勢。CPS實現(xiàn)了鋼廠控制的下述突破性的進展：感知數(shù)據(jù)與操作數(shù)據(jù)全部可視化，不可見部分的可視化；“黑箱”模型數(shù)字孿生透明化，動態(tài)、實時調整的精準實時虛擬化；異常情況早期預先檢測和預測，過程最優(yōu)狀態(tài)的預測與檢測；完成正確的操作指導，迅速的前饋與反饋，以及精準的執(zhí)行自動化等控制響應，從而實現(xiàn)對過程的自主控制。 

企業(yè)資源配置與管理云平臺

云中的資源配置管理云平臺，簡稱“云平臺”，位于云中，稱為“云端智能層”。在傳統(tǒng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，它承擔低實時性的 MES、ERP和BI生產(chǎn)計劃、管理、調度、決策等功能，同時，還可以實現(xiàn)質量、設備能力、成本、資源、能源、人力資源等多個目標的管控、溯源、資源優(yōu)化配置等支撐和保證作用。

在鋼鐵創(chuàng)新基礎設施中，“云平臺”負責生產(chǎn)計劃、調度、質量、效率、穩(wěn)定性等生產(chǎn)活動，原料、供應、能源、介質、排放、物流、人力資源、財務、成本、技術創(chuàng)新、發(fā)展戰(zhàn)略等資源配置和管理功能，是“邊緣部分”設定、運行、調度的強大支撐部分和企業(yè)管理的重要組成部分。

云平臺必須是數(shù)據(jù)驅動的。在云平臺配置有企業(yè)大數(shù)據(jù)中心和“大數(shù)據(jù)/機器學習解析平臺（II）”（D/M平臺II），該平臺也是利用大數(shù)據(jù)/機器學習等數(shù)據(jù)技術，分析生產(chǎn)、設備、能源、物流等資源的生產(chǎn)要素，對相應部分的運行和管理工作進行管理和優(yōu)化，支撐和保證邊緣云的最優(yōu)化運行。位于云端智能層的資源配置與管理系統(tǒng)包括如下7部分：

①生產(chǎn)計劃與調度管理系統(tǒng)（原MES,ERP）；

②設備運維、管理、診斷、維護、點檢、檢修、備件管理、可靠性分析等有關事項；

③物流、原料、介質、能源調度、管理，以及工件跟蹤、產(chǎn)品管理、排放管理，等等；

④安全；

⑤鋼鐵材料新品開發(fā)、工藝優(yōu)化；

⑥人力資源、成本管理、原料管理、市場分析等企業(yè)管理事項；

⑦企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略分析，等等。

網(wǎng)絡與安全

以通信與網(wǎng)絡系統(tǒng)連接上述底層的物理實體與邊緣平臺、云平臺，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。將原有光纖網(wǎng)絡系統(tǒng)與新型的5G網(wǎng)絡混合，形成泛在網(wǎng)絡，將“云”“邊”“端”的內部和外部連接起來，做到無時不在，無處不在，即插即用的泛在連接，保證數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內的自由流動。

網(wǎng)絡化能夠實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內部單元之間以及與其它網(wǎng)絡系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通。應用到工業(yè)生產(chǎn)場景時，網(wǎng)絡連接的時延、可靠性等網(wǎng)絡性能和組網(wǎng)靈活性、功耗都有特殊要求，還必須解決異構網(wǎng)絡融合、業(yè)務支撐的高效性和智能性等挑戰(zhàn)。構成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的各器件、模塊、單元、企業(yè)等實體都要具備泛在連接能力，并實現(xiàn)跨網(wǎng)絡、跨行業(yè)、異構多技術的融合與協(xié)同，以保障數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內的自由流動。泛在連接通過對物理世界狀態(tài)的實時采集、傳輸，以及對信息世界控制指令的實時反饋下達，提供無處不在的優(yōu)化決策和智能服務。

5G的先進信息通信技術有三個特性，增強移動寬帶（eMBB）適于應對互聯(lián)網(wǎng)流量爆炸式增長；超高可靠低時延通信（uRLLC）適于對時延和可靠性具有極高要求的垂直行業(yè)應用需求；海量物聯(lián)（mMTC）面向以傳感和數(shù)據(jù)采集為目標的應用需求。這些特性特別適用于鋼鐵行業(yè)的各種特殊場景。

5G為增強型的移動互聯(lián)網(wǎng)，峰值傳輸速率可達20Gbps。各制造單元之間在流程方向上的海量數(shù)據(jù)傳輸與處理、非結構化數(shù)據(jù)傳輸處理、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實的傳輸處理等，都將依賴于增強移動帶寬。鋼鐵生產(chǎn)中存在大量環(huán)境惡劣、高溫危險、重復性的現(xiàn)場操作崗位，惡劣和重復性工況下關鍵設備運維監(jiān)控與遠程裝配，急需實現(xiàn)遠程和自動化的操作與運維。通過手機/巡檢儀等音視頻等采集的非結構化數(shù)據(jù)，應用于對設備運行狀態(tài)的實時分析、運算、監(jiān)測、管理。在遠程裝配場景中，技術專家依托AR的實時標注、音視頻通信、桌面共享等技術，遠程指導進行生產(chǎn)線裝配工作。5G的應用，推動了圖像、聲音、視頻、文本等非結構化數(shù)據(jù)的檢測、處理、傳輸與控制技術的發(fā)展，為復雜工況的分析、決策與控制提供了強大的發(fā)展動力。

近年創(chuàng)新性提出的5G切片方案，確保統(tǒng)一基礎設施能夠適應差異化業(yè)務需求，是進入垂直行業(yè)的關鍵。5G的多接入邊緣計算（MEC），將多種接入形式的功能、內容、應用等同部署到靠近接入側的網(wǎng)絡邊緣，將核心網(wǎng)用戶面與應用下沉至離用戶更近的位置，可以降低時延至毫秒級，并確保垂直方向上邊緣與底層的短時延實時交互。全新的智能邊緣云與5G結合，能夠降低時延并賦能新的應用與服務，網(wǎng)絡性能、安全性和隱私保護能力可以都得到提升。5G低時延大數(shù)據(jù)傳輸、切片網(wǎng)絡架構、多接入邊緣計算、智能化的邊緣云，為鋼鐵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用和發(fā)展提供了強大的驅動力。

鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施建設

鑒于鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施的重要性，我國鋼鐵行業(yè)學科交叉、行業(yè)協(xié)同、產(chǎn)學研深度融合，將數(shù)字技術與實體經(jīng)濟融合，大力開展鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施的研究，并在一批企業(yè)建設煉鐵—煉鋼—軋制—熱處理全流程、一體化的鋼鐵材料基礎設施，目前已經(jīng)在一些重要的生產(chǎn)單元，取得重要突破，實際應用，成效顯著。

依據(jù)上述時間，總結出一批重要的數(shù)字化轉型的關鍵技術：

數(shù)據(jù)驅動的IT架構

數(shù)據(jù)驅動的信息感知：齊全、準確、可靠 

數(shù)據(jù)驅動的數(shù)據(jù)中心：數(shù)據(jù)處理功能，提取、轉換、存儲（突出時間序列的存儲） 

數(shù)據(jù)驅動的科學分析平臺：數(shù)據(jù)科學分析方法→大數(shù)據(jù)/機器學習(AI）平臺→數(shù)字孿生或操作指導 

數(shù)字驅動的智慧決策：全流程數(shù)字孿生化的邊緣過程設定控制 

數(shù)據(jù)驅動的回饋賦能：執(zhí)行機構精準、快速、安全 

制造主流程、一體化的虛擬模型與實際過程實時融合的CPS化 

數(shù)據(jù)驅動的資源配置與管理云平臺

自動化系統(tǒng)補課：遠程化、自動化、機器人化

軟件定義：高效率、低成本改造，快速實現(xiàn)數(shù)字化轉型 

軟件編程方法：無代碼編程，簡單易學，便于推廣，形成數(shù)字化生態(tài) 

網(wǎng)絡：光纖+5G，無時不在，無處不在，即插即用，泛在網(wǎng)絡 

安全：萬無一失的網(wǎng)絡安全，嚴格標準化管理應對

系統(tǒng)開發(fā)與上線：離線開發(fā)、調試→在線操作指導→在線運行（安全上線，規(guī)避風險），安全、穩(wěn)妥數(shù)字化轉型 

結語

鋼鐵工業(yè)數(shù)字化是鋼鐵工業(yè)發(fā)展的大趨勢、大方向、大戰(zhàn)略。我們要以國家重大需求和企業(yè)生產(chǎn)中的問題為導向，產(chǎn)學研深度融合，攻克關鍵共性技術，創(chuàng)新顛覆性、引領性、原創(chuàng)性技術，加速建設鋼鐵材料創(chuàng)新基礎設施，掌握企業(yè)核心競爭力，促進我國鋼鐵行業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型，高質量發(fā)展！我們相信，中國鋼鐵行業(yè)一定會在激烈的國際競爭中占據(jù)科技發(fā)展的制高點，成為世界鋼鐵科學技術的領跑者。