目前局部生产环节的连接设备数据和供应链上的各种资源已经被接入这样的大数据平台，但作为生产制造的核心技术“工业自动化控制系统”如果不能灵活、可扩展的接入平台，就会仍然存在大量单体设备、PLC分散部署的现象，这样的工业服务体系严重制约未来全产业价值链发展。并且众所周知，在工业控制系统方面，德国、美国等西方国家企业在大中型可编程逻辑控制器（PLC）方面独具优势，我国已部分实现国产化产品替代，小型PLC方面占有一定的份额，但核心市场与技术的掌控力不强。在工业网络方面，国外自动化企业掌控了主要市场以及网络核心标准，我国企业仍然处于产业边缘环节。所以“控制系统独立分散”和“控制设备垄断”两大制约因素，也促进我国工业发展想要打破这种依靠底层硬件和私有协议的专属PLC控制模式，形成新的标准化软件定义PLC系统和组态软件一体化架构，构建开放式PLC新生态。 低时延高可靠的网络通信是软件定义PLC系统的重要组成部分。随着5G标准及产业链的逐渐完善，5G的设计引入MBB、URLLC、mMTC三大应用场景，3GPP面向5G发布的R16版本标准则重点完成URLLC技术特性，提供低时延高可靠性的能力，为保障5G技术在工业控制领域的规模化应用提供了技术可行路径。国家工信部陆续出台政策，指导各地区积极开展5G全连接工厂建设，加快“5G+工业互联网”向工业生产各领域各环节深度拓展，加快5G与软件定义PLC系统、分布式控制系统（DCS）等工控系统融合。 基于5G软件定义的钢铁工业控制系统研发与应用项目工作主要解决问题有： （1）建设无线网络切片和异频双网冗余覆盖的跨市区域5G专网 （2）突破5G通讯与工业控制协议融合的智能传输技术 （3）自主研发工业级云架构软件定义控制系统 （4）完成国内首次5G+云化工业控制系统在鞍钢两地炼钢厂远程协同控制的工业应用

大型整体构件是现代大型飞机关键结构件，其性能是影响整机性能与可靠性的重要因素。而此类结构件制造中所面临的问题，已成为制约我国乃至世界各主机厂急需解决的重大关键技术问题。随着飞机结构件向着轻量化、大型化、整体化制造方向发展，低成本高效率地制造高性能高可靠性、功能结构一体化的大型整体轻量化航空结构件对航空制造技术提出新的挑战。例如，尺寸为3600 mm×1500 mm×150 mm的铝合金主承力构件飞机框梁、飞机吊挂、吊挂盒段。一体化的设计可减轻结构重量，但采用传统减材、等材加工的制造方法面临巨大困难。如美国F35的主承力构件需万吨级水压机压制成形，之后还需要大量繁琐的铣削、打磨等复杂工序，制造周期和流程长。又如，吊挂底梁腹板模锻件重量为760 Kg，而实际成品只有77.625 Kg，材料利用率仅10%。由此可见，大型结构件的传统制造方法，不仅需要大型水压机、大型多轴数控机床，而且其材料利用率低，工序繁多，制造周期长，有些构件甚至无法用传统工艺完成加工。正是由于传统加工技术的局限性，现代飞机的大型复杂形状零部件往往只能在结构、重量、形状、性能等诸多方面进行妥协，因而，严重制约了其高性能一体化设计的灵活性。为此，本项目的出发点是：面向高性能一体化大型复杂结构的设计与制造需要，研究一种大型整体结构制造的新技术。

通过对国内近百条中厚板生产线的工艺技术装备现状研究发现，产线普遍在关键工艺质量参数感知、多工序协调优化方面，长期面临如下突出问题： 1、生产过程中轧制、剪切等工序的自动化达到较高水平，但是各工序控制系统相对孤立，尚未形成联动，部分工序缺失关键质量参数，不能基于反馈进行动态优化控制，机理模型的预测和控制精度低，严重影响产品质量、生产效率和成材率的提升； 2、缺少钢板轮廓识别和板形检测关键大型仪表，导致轧后钢板头尾形貌、轮廓和板形等关键质量参数难以在线精准识别，仍以人工方式线下测量，无法与轧制过程形成在线反馈控制，难以通过在线工艺优化来保证最终产品质量； 3、依靠人工经验的传统组板系统订单匹配度低、精准剪切控制能力偏低，无法根据钢板实时轮廓信息优化组板策略导致组板余材过多，影响生产效率和成材率。剪切工序也无法根据实时轮廓形状优化剪切策略。此外，剪切工序与轧制过程、组坯过程除基础的产品信息交互之外，无其它过程质量数据交互，迫切需要将轧后钢板实际轮廓形状与订单合同进行实时动态匹配，急需开发面向多目标约束的优化剪切和动态组板策略，以实现减少切损的同时提高订单的匹配度。 针对宽厚板制造领域内过程精准控制科学问题和相关技术瓶颈，2010年由山钢与东北大学等单位组建联合研发团队，在国家十三五重点研发计划《基于CPS架构的多工序协调优化与质量精准控制及应用示范》（2017YFB0304103）项目和山东省《宽厚板智能轧制数字化车间是的试点示范》项目的支撑下，依托山东省山钢王国栋院士工作站科研平台，深入推进开展产学研合作和协同创新，发挥高校基础研究理论创新优势与企业产工程技术优势，联合开展本项目关键共性技术的科研攻关工作。

热轧生产过程是钢铁全流程承前启后的重要工序，也是企业建设“云-边-端”高效协同管控体系的关键，热轧数字化智能制造系统对推进“铁钢轧”全流程高质量智能工厂建设具有重要意义。针对当前普遍存在多源异构数据融合与追溯难闭环、生产过程控制与质量溯源非协同、面向多目标决策的精益化管控不精细等痛点问题，具体体现在： 1、现场数据体量庞大、数据残缺和无效项过多，缺乏相应的大数据平台对数据进行统一且有效的采集、清洗、归集和存储。传统的离线存储方式需要大量物理硬盘，残缺数据无法实时还原及重现，并且数据安全性无法得到保证； 2、现场数据归集多采用时间维度，相应的数据时空转换技术不成熟，难以满足实物质量分析和溯源过程中使用空间维度数据的需求； 3、产品质量异常，无法实现精准定位溯源，控制系统L1/L2大多由第三方承建，底层模型黑箱瓶颈难以突破；监控预警场景定制化差异需求大，关键参数零散分布于不同系统导致现有技术无法统计全流程工艺设备状态； 4、设备运维停留在传统的人工点检+周期更换模式，重点设备监控停留在耳听眼看的阶段，一些先进的设备测振、测温、图像识别技术未能得到应用；复杂设备系统依靠单一的仪表阈值进行报警，缺乏劣化趋势和状态的模型判断； 5、轧线、磨辊间、钢卷库、质检等生产单元自动化程度低，存在着大量可用智能装备代替的人工操作，如加热炉板坯核对、钢卷质量判定等，工作效率低、操作失误多； 6、安全、环保、消防各模块分散管理，设备系统多，系统集控技术落后，后台监控人员多，紧急状态下人员协同慢； 7、能源和成本统计方法简单、粗放，部分能源点统计未能实现自动采集，能源消耗靠简单的系数来进行标准成本的分摊，成本统计无法精确到卷、班组、区域； 8、钢卷入库、下线、装车、作业无自动计划，物流无自动优化，作业流程无信息化跟踪，操作人员多、效率低下； 9、生产管理、质量管理、设备管理、成本管理、KPI指标管理和安全管理等各个维度的数据不同域，无法跨域联合分析，需人工拷贝、合并、分析。 因此，亟需汇聚车间级全流程数据，涵盖轧辊间、设备运维、能源环保、消防安全、运营管理及智慧决策开发需求，支撑主轧线及公辅等生产作业单元智能协同管控，建立基于精益化管理的热轧数字化智能制造系统。

热轧作为钢铁生产流程的重要环节，具有高频、强耦合、非线性等特点，温度、相变、应力相伴相生。经历工业3.0后，热轧技术在主线自动化程度、品种规格、产品质量、信息融通等方面取得了长足的进步，但仍然存在如下亟待解决的问题：库区、磨辊间、能源介质、质检等非主线单元存在着大量的人工操作，劳动生产率低下；加热能力、轧线节奏、多区域调度、生产顺行等问题影响产能释放，高效生产需求迫切；以板形、表面、轧破甩尾为代表的质量和生产稳定性长期困扰热轧企业，控制模型精度、设备状态、关键检测缺失、监控不完善、人工干预多等是主要原因；缺乏工厂级成本管理系统，能耗到卷（或板、管、棒等）、成本到卷无法实现，做不到精细成本控制；自动化、信息化已逐步完善，但许多和设备、人员、物料、能源等密切相关的数字化工作尚在起步；上下游工序、工厂业务之间缺乏物质流、信息流、能量流协同机制，工作效率低下，标准实施和固化困难，决策靠人。 热轧面临的如上问题大多是多因素或多目标问题，需要从全局加以考虑，现有的多级计算机系统构架具有局限性，热轧智能工厂建设则为解决如上问题提供了契机。本项目提出一种以问题为导向的热轧“双智控”智能工厂构架方案，以短板补齐、智能检测、工业互联网平台等为支撑，以关键绩效指标为牵引，从操维集约和业务协同两个方面出发，借助精准感知、数字孪生、工艺驱动、智能算法等手段，追求产线极度自动化和业务高效协同化。热轧智能工厂的建设实现物质流、能量流、信息流互联互通，并完成生产过程中大尺度的全局优化和资源配置，可推动真正意义上的热轧工厂技术变革。

开展钢铁企业“500米成品钢轨生产技术创新与产业化应用”研究，创建面向线路直接铺设的一站式钢轨生产方式，可实现500米长钢轨直接供给，并进一步提升生产质量管控能力；同时，满足中国国土面积胡焕庸线以西直铺钢轨的战略需求，降低铁路建设成本、缓解铁路运输压力、保障钢轨质量、提升线路施工进度，解决西部偏远地区高效直接铺设钢轨的难题。 主要问题：国内路网建设和焊轨能力分布不平衡。既有线路建设钢轨供给模式，是钢轨厂先将100米钢轨铁路运输至各铁路局集团公司焊轨基地，经焊轨基地焊接成500米长钢轨后，再运至铺轨现场焊连、铺设。这种多点作业、多级管控的传统长钢轨生产供给模式，存在钢轨易受损伤、供应效率低、运输成本高、资金占用大等问题，增加了西部及无人偏远地区路网建设难度。 主要不足：钢轨实物质量如何更好满足直供线路铺设和长寿化服役等要求。如：持续提升钢轨稳定服役的氢含量控制；钢轨硫含量对接头性能影响情况；存有高速钢轨高低点差大于0.30mm现象；不同钢种钢轨不能混焊和焊接接头合格率不稳定；未形成合金钢轨成熟稳定的焊接工艺等。 这些问题与不足涉及钢轨内部质量、外形尺寸、焊接质量、时序衔接、运输等多个方面，需要结合项目研究进一步提升和优化。

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。

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。

钢铁工业是国之基石，中国是名副其实的钢铁大国，但高端产品制造仍面临着质量稳定性差、产品质量合格率低、定制化能力弱等重大共性问题。自2007年始，项目团队在国家科技支撑计划、863和国家自然科学基金等国家级课题资助下，以面向产品质量智能管控的工业互联网平台为依托进行全过程质量协同管控，重点研发了钢铁产品质量智能管控的工业互联网平台架构设计、全流程产品质量在线管控、跨业务/跨工序的质量协同优化，研发了具有自主知识产权的模型库与方法库等核心关键技术,形成一整套基于工业互联技术的全过程产品质量智能管控技术与平台解决方案。

钢铁企业电网存在智能化运维水平不高、电网运行控制自动化程度低下、企业电网信息化集成性不足、自发电量倒送外部电网从而无法充分利用、运维管理信息化水平低、管理不规范、事故分析缓慢不准确等问题。 本项目研究目的就是将信息化系统和企业电网深度融合，保证电网安全运行，实现源网荷自动潮流快速控制、供配电设备全生命周期管理和电网故障的精确定位、实时分析及提前预警，全面解决钢铁厂内部电网建设、管理、运维中的各种问题。 在整个项目的研发过程中，形成了如下的创新成果： 1、针对钢铁企业电网智能化水平不高的难题，首次创建了面向千万吨级钢铁企业电网的CPS信息物理系统，突破了企业电网统一信息建模、统一网络设计、统一通讯协议、信息安全分区分流的关键技术，打造了世界首套企业级电网智能管控平台，每年对千万吨级钢铁企业节约费用3亿元以上，减少企业电网运维人员90%以上。 2、针对自发电率高的钢铁企业冶炼及轧钢负荷频繁波动，导致企业电网自发电量无法充分利用的行业难题，首创多目标协同企业电网关口潮流控制算法及自备发电机组协调控制策略，实现了对企业关口潮流的精准控制，使自发电量利用率提升7%以上，每年为企业节约3.3亿度电。 3、首次开发了基于改进型DFS算法的快速动态拓扑识别技术，解决了潮流控制系统对源网荷拓扑关系需要进行快速动态识别的难题，突破了多级设备、多层网络造成数据传输速度慢的瓶颈，在企业电网内首次实现了70ms内完成电网潮流的快速精准控制。 4、开发了实时化、可变步长、支持实时网络的交互式企业电网半实物仿真技术，首次针对钢铁行业搭建企业电网半实物仿真平台，实现了1ms内完成4000字节数据的交换，相对于国内外现有仿真系统数据交换量提高了40倍。 首次构建的电网智能管控平台实现了电网运行安全化、电网调度智能化、潮流控制自动化、数据采集全景化、设备运维规范化、事故处理智慧化的核心功能，大幅提升了企业电网智能化管理水平。 项目成果已申请专利9项、登记软件著作权12项、注册商标1项，其中多项技术均为国内外企业级电网智能管控领域的首创应用。形成企业标准1项，目前正在申请行业标准。 本平台已在新华冶金、石横特钢、临沂钢铁等环保搬迁项目中得到了成功推广和应用，近六年累计实现新签合同额7.5585亿元，新增销售额4.7亿元，新增利润4974.96万元，新增税收2650.81万元。