2019年4月，生态环境部等五部委部联合发布了《关于推进实施钢铁行业超低排放的意见》（以下简称“意见”）。2019年12月，生态环境部发布了《钢铁企业超低排放评估监测技术指南》。2020年7月，生态环境部发布了《重污染天气重点行业应急减排措施制定技术指南（2020年修订版）》。从上述国家关于钢铁企业超低排放改造提出了明确的要求和时间表。因此，钢铁行业如何从实现全流程、全过程、系统的环境管理的角度出发，建设生态环保管控系统，对有效提高钢铁行业发展质量和效益，大幅削减主要大气污染物排放量，促进环境空气质量持续改善，已经成为钢铁行业绿色发展的重要内容之一。 目前，部分企业已实施了无组织管控平台或超低排放管控平台，以满足超低排放的基本要求。但是无法满足钢铁企业日益增长的环境管理需求。企业急需将废气、废水、固废、清洁生产、碳排放、排污许可、环境风险、环保管理等管理功能全部实现信息化和智能化管控，并且根据企业实际需求进行定制化设计。在实现各环境管理功能的过程中，现有设备信息传输基本依托有线、4G无线等传输技术，5G技术尚在环保监测监控设备上的应用。目前企业已实施的超低排放管控系统及无组织排放管控系统多采用大屏展示的方式，对于环保管理人员查询、统计、导出、流程化管理带来了困难，急需开发PC端。

冶金加热炉的优化控制关键在于精确的燃烧控制和稳定的炉温控制。炉内钢坯温度预测和准确的空燃比是控制的关键。2006年起，马钢与安徽大学合作，基于冶金工业炉窑实际生产中的技术需求，开展了包括复杂热环境下的光电检测技术、热能工程、自动化控制、机械设计制造等多学科交叉研究。 马鞍山钢铁股份有限公司与安徽大学合作团队在一系列关键技术和实现方法上取得了突破，研发了在大型工业炉复杂热物理环境下基于光电检测技术的炉内工件表面温度全视场监测及炉膛气分在线分析系统，实现了加热炉内工件温度和炉内CO、O2浓度的实时测量。并在此基础上将所获得的关键物理参量作为控制参量，自主研发了“加热炉燃烧效能在线智能监测与优化控制系统”，该系统以炉内工件温度参数建立温控模型，以炉膛气分检测参数建立空燃比最优控制模型，实现大型工业炉窑燃烧效能的最优化控制。

实现长材无人吊运，电磁吊具是最为通用的方式。但是棒线材难以严格按垛位码放，并且容易发生滚动移位，此时按照钢卷库的库位定位方式，容易由于定位精度不足产生钢材重心在吊具边缘之外的“虚吊”现象，从而导致起吊失败或者吊运过程中的钢材掉落事故。因此，需要开展针对长材无人天车吊运的关键技术攻关。另一方面，智能库管系统应能够适应长材吊运特点，对库位变化有自动调整适应的能力，并且应满足大型物流库对天车、地面物流设备、发运设备等的全局动态优化调度需求；同时，针对物流库区的厂内倒运与存储转运销售功能，需要满足无人操作条件下的全自动卸车、自动装车需求，并能实现与生产、销售系统的对接协同。 为此，北京科技大学工程技术研究院（以下简称“北科工研”）针对棒线材库区，创新开发了以库区环境感知与三维重构、机器视觉与天车控制深度融合、库区多智能体协同优化的智能库管调度、库区集控与智能工厂协同优化为标志性的第二代无人天车与智能库管技术，并实现针对棒材智能库与高线智能库的首创示范应用。

智能化、绿色化是钢铁行业的发展方向，而数字化是智能化的重要基础，在钢铁工程建设特别是新型钢厂建设过程中，如何实现全流程全方位的数字化和绿色化，还需要解决以下四个核心问题。 1.解决新一代信息技术与钢铁全流程深入融合的问题。一是解决信息感知与数据不全的问题；二是挖掘数据的深层次价值，解决大部分数据仍在沉睡的问题；三是提高数据孪生效率，解决产线各系统之间彼此孤立、信息孤岛，数据资产和价值有待进一步挖掘的问题。 2.解决绿色技术与工程设计的融合与协同问题。我国钢铁行业执行全球最严行业排放标准，河钢集团所在的河北省排放限值又高于国家标准。另外，钢铁行业存在工艺流程长、工序多、污染物种类多的特点，增加了污染物协同治理的难度。以产品为主导的传统钢厂设计模式，生产制造与绿色技术协同性不够，导致全流程绿色技术与总体设计融合难。 3.解决新一代流程钢厂各工序高效衔接的问题。依据冶金流程学理论，钢厂工序流转应遵循“流转时间最小化、空间路径最小化、过程排放最小化”的总体设计理念，但如何实现“最小化”，在实际操作时难以量化和及时调整。需要通过数字化手段，搭建流程优化和智能化运行总平台，实现各工序间的高效衔接。 4.解决钢铁工程项目管理手段不统一的问题。钢铁工程由于规模大、系统复杂，面临工程难以协同管理的问题，主要表现在工艺设计、设备管理、现场施工等资源集中管控平台缺失、技术体系无法共享、信息沟通效率低等方面，严重影响和制约了工程建设效率。

设备智能运维是钢铁工业智能制造的短板，存在下列问题： 1、设备运维数智化基础薄弱，设备状态相关的数据没有得到全面有效的采集、存储、管理，全口径设备数据在线率不足1%。 2、以人为主的设备管理导致过度依赖人的行为、经验，设备风险难以控制，设备维护经验、知识碎片化，缺少系统化的积累、提炼、优化、传播。 3、设备维护相关数据没有得到有效开发、应用，基于数据的决策偏少，智能化应用不成体系，运维全流程协同优化乃至支撑产供销全局优化没有依托和抓手。 4、未能实现对环保设备设施运行状态的精准把握，保证其持续可靠运行，减少和降低污染排放，支撑环保达标和超低排放的实现。高能耗设备的运行缺乏数据支撑，降低能耗的目标难以达成。 5、设备维护功能分割过细，点检、运行、日修、抢修等多种角色并存，设备点检不到位、设备维修质量无数据支撑，设备日常运行过程中的“跑冒滴漏”问题严重，不仅增加消耗，也间接增加环境压力，效率提升遇到瓶颈。 针对这些问题，宝武装备智能科技有限公司研发成功一套钢铁全工序、全流程设备智能运维系统（技术、产品、标准与体系），攻克了面向钢铁全工序的设备智能运维平台、面向状态变化趋势决策的设备智能运维智能专家系统、面向服务一致性的设备智能运维标准、面向运维全流程的智能运维体系等四个方面十二项核心技术，实现了面向钢铁行业的全工序全流程的智能运维系统和超大规模化工程应用。

兴澄特钢一轧钢分厂成立以分厂厂长牵头组成自主开发的攻关小组，攻关组成员现场采集负责添加智能点检区域数据，绘制平台网络图，搭建一级、三级和智能点检网络体系，并依据网络图，建立数据传输接口，实现数据间互通。为确保智能点检的准确性，攻关组成员增设了系统运行故障诊断功能，实现自动识别故障数据、智能点检采集故障，并最终自动报警反馈到客户端。同时，相关人员只需在手机APP，就能查询到该系统的点检信息和报警标准。 项目主要围绕主轧线主体设备设计，监测的设备范围包括：轧机、加热炉汽包、变压器、润滑站、液压站。保留延伸扩展其他类型设备的能力。系统平台设计范围需满足上述设备关键状态参数的实时采集、数据存储、数据分析展示、异常告警与处理、设备的日常维保和健康管理等，以及为实现监测而进行的部分现场仪表的升级改造，传感装置和数据采集设备的安装。

推进智能制造是一项复杂的系统工程，需要统筹规划。河钢石钢制定了明确的智能工厂战略规划，完成了公司信息化体系建设和顶层设计。在智能工厂总体规划框架下，通过打造河钢石钢绿色化短流程特钢智能制造示范工厂，循序渐进、分布实施，逐步形成以大数据、数字化车间、全流程智能制造、行业云平台为支撑的钢铁数字化发展新格局，持续推进河钢石钢数字化转型和智能制造，建成全国钢铁行业数字化转型示范引领企业。 河钢石钢新区于2020年10月29日建成投产，采用电炉短流程特钢工艺，以生产“全流程”、业务“全覆盖”、架构“全层级”、层级“全贯通”、过程“全智能”的“五全”规划理念，着力打造“绿色、智能、节能、高质量、高效益”国际一流特钢强企。

在行业、市场环境和企业自身发展的需求影响下，承德建龙率先抓住了这一可持续发展的重要机遇，着力建设智能工厂，致力于打造国内首条无缝钢管行业“黑灯工厂”，通过构建完善的无缝钢管研发、制造、物流一体化业务，实现大规模定制化生产过程的可视化和产品质量问题追溯的透明化，全面提升生产的智能化水平，打造无缝钢管行业智能制造领跑者，为行业推进智能制造提供优秀样板和可复制推广路径。

目前我国材料创新能力受制于四个痛点问题：（1）研发资源分散、研发工具软件缺乏集成部署和管控，研发效率低；（2）原始数据大多集中在科研人员手中，缺乏数据共享和传承；（3）行业主流研发生态仍是研发炒菜式的“经验+试错”，数字化研发仍属局部；（4）现有超算平台难以满足图形界面、公网计算等材料研发需求，工具软件利用门槛高，软硬件资源利用率低。 针对上述问题，中国钢研充分发挥在金属新材料研发领域多年积淀的知识、技术和产业化优势，联合北京钢研新材科技有限公司、杭州德迪智能科技有限公司，从技术、场景和生态三个维度，开展Material-DLab金属材料数字化研发平台的构建及示范应用。对强化我国金属材料基础科研能力，加速数字化研发生态形成，促进行业协同创新和变革材料研发模式具有重要意义。

绿色智慧制造背景下，通过设备运维的数字化与智能化，探索和推动工业领域设备管理变革升级，成为了新的课题。目前以“点检定修制”为代表的设备管理主要问题体现在： 1、过度依赖人的行为、经验，设备风险难以控制。以某钢厂为例，90%的设备故障是因为点检不到位，30%的重复性故障是点检不周导致，充分说明五感点检、经验判断已不足以支撑设备风险有效控制。 2、设备过维修与欠维修并存，综合维护成本居高不下。由于缺乏全面有效的设备状态把控手段，点检定修模式下过维修难以避免，同时也普遍存在设备老化严重、维护不及时的情况。 3、设备维护功能分割过细，制约系统效率提升。点检、运行、日修、抢修等多种角色并存，效率提升遇到瓶颈（行业万吨钢点检人员配置平均水平1人/万吨，国际先进0.7人/万吨）。 宝武装备智能科技有限公司、宝山钢铁股份有限公司通过新一代信息技术（ABC+IoT）应用，推动设备管理从“感官判断、经验决策”向“数据判断、知识决策”的智能化升级，支撑钢铁制造“智慧、绿色”转型，探索实践工业领域设备管理变革，带动行业高质量发展。总体思路如下： 1、以“三需要”（数字化转型、绿色可持续发展、设备管理变革）为初心，探索面向多维需求的设备智能运维系统解决方案。 2、以“三个一”（一个平台、一个专家系统、一套标准化体系）为核心，打造“远程、智能、共享”的设备智能运维管理新模式。 3、以“三提升”（资产效率、人事效率、管理效率）为目标，重塑设备运维价值链，实现设备管理价值最大化。