鋼鐵企業電工鋼智能工廠管理探索與實踐

北京首鋼股份有限公司

北京首鋼股份有限公司是世界五百強首鋼集團所屬的境內唯一上市公司，于1999年10月由首鋼總公司獨家發起募集設立，1999年12月在深圳證券交易所上市，位于河北省遷安市。公司全資擁有遷鋼公司，控股首鋼京唐鋼鐵聯合有限責任公司、北京首鋼冷軋薄板有限公司等鋼鐵實體單位，具有焦化、煉鐵、煉鋼、軋鋼、熱處理等完整的生產工藝流程。擁有國際一流裝備和工藝水平，具有品種齊全、規格配套的冷熱系全覆蓋板材產品序列，電工鋼、汽車板、鍍錫板、管線鋼、家電板，以及其他高端板材產品處于國內領先地位。公司既定戰略是以“產品一流、管理一流、環境一流、效益一流”為目標，全力打造成本競爭優勢、核心技術優勢、高端品牌優勢、高效管理優勢、和諧文化優勢的生存基礎，建成世界電工鋼示范工廠，建成職工、企業、社會、環境共同發展的示范企業。

一、鋼鐵企業電工鋼智能工廠管理探索與實踐背景

（一）實現鋼鐵行業高質量發展、升級轉型的突破方向

2015年5月19日，國務院正式發布《中國制造2025》它是中國政府實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領，是全面提升中國制造業發展質量和水平的重大戰略部署，其根本目標在于改變中國制造業“大而不強”的局面。堅持《中國制造2025》“創新驅動、質量為先、綠色發展、結構優化、人才為本”的基本方針，以物聯網、云計算、大數據等先進技術與智能設備/裝備融合應用為特征的智能工廠建設已成為驅動鋼鐵企業形成創新發展機制、突破增長極限、保障企業持續穩定發展的主要動力，從全球范圍來看，尤其在德國和美國，智能工廠建設已成為傳統制造業升級轉型的主要突破方向。發展面向鋼鐵行業的智能工廠技術集成應用和管理創新，是搶占新一輪競爭制高點的關鍵一步。

（二）實現智能制造，提升企業核心競爭力的重要手段

經過十年的快速增長，中國鋼鐵產能遙遙領先，裝備水平及技術指標步入國際先進行列，但是在高端品種、先進流程、生產能耗及產品質量等方面仍與國際領先水平有較大差距。與此同時，由于產能嚴重過剩，環境急劇惡化，使得鋼鐵企業在提升產品質量、節能減排等方面面臨巨大的壓力。

智能工廠是實現智能制造的重要載體，集成物聯網、大數據、云計算等先進技術和智能管理理念，能夠有效解決鋼鐵企業在提升效率、節能降耗、提高設備服役能力、減少不合格品率、降低資金占用等方面面臨的問題，達到生產的最優化、流程的最簡化和效率的最大化，使傳統工廠升級為智能工廠，是實現智能制造，提升企業核心競爭力的重要手段。

（三）實現創新發展、提質增效、持續盈利的迫切需要

智能工廠建設作為傳統制造業特別是鋼鐵行業升級轉型的主要突破方向。國際上韓國浦項等先進的鋼鐵企業在信息化、智能化方面走在行業前列。相比之下首鋼主要存在以下方面差距：

1.生產經營缺少科學完成的數據支撐。經營決策方面沒有及時、充分的數據進行支撐全面的效績監控和分析；生產管理方面，多區域、多工序協同聯合優化覆蓋程度低，各類能源、資源整體利用率不高。迫切需要工藝大數據采集和大樹據分析服務平臺建設。

2.研產銷方面智能支撐手段匱乏，難以實現精細化、精益化生產。產品研發方面，研發周期長、試制成本高；生產制造方面，長流程、多工序生產過程協調難度大。多品種、小批量多樣化客戶需求情況下，制造過程缺乏柔性；營銷服務方面，客戶需求變化快、供應鏈上下游信息不對稱，數字化協同存在問題，營銷增值化服務水平較低。

3.產品工藝質量控制環節，缺陷缺乏可追溯手段、質量信息整合程度差，亟待解決產品全生命周期智能管控的問題。

4.機器人等智能裝備配備率低，關鍵裝備點巡檢智能化水平低。過多的人為因素干擾，造成設備運維水平低，生產制造效率低，并存在一定安全風險。

因此為了挖潛增效，必須以質量成本為基礎，以優化產能為核心，以創新為驅動，落實兩化深度融合，推進鋼鐵企業智能工廠管理的探索和實踐，實現創新發展、提質增效，保持企業持續盈利能力。

二、鋼鐵企業電工鋼智能工廠管理探索與實踐內涵和主要做法

堅持《中國制造2025》“創新驅動、質量為先、綠色發展、結構優化、人才為本”的基本方針，首鋼電工鋼智能工廠探索與實踐過程需要結合電工鋼冷軋生產特點，深度分析首鋼在智能制造和智能管理方面的差距，查找工廠智能管理的瓶頸和痛點。遵循整體性、先進性、開放性、經濟性和規范性等原則定位工廠頂層設計?？茖W定向，對涉及電工鋼生產的全流程、全業務進行梳理，確定優化和創新整改方向。以大數據、物聯網和智能化技術管理手段為向導，堅持綠色制造的理念，以決策科學化、服務增值化、研發數字化、生產柔性化、質量精準化、操作無人化為目標，通過智能化建設和智能管理水平提升，實現技術突破、業務變革，管理創新，并實現經濟指標實質性的提升。

（一）頂層設計高標準，創新覆蓋全流程

1.組建聯合攻關團隊，頂層設計緊跟智造前沿

電工鋼產品因其工藝復雜、產量低，被譽為鋼鐵業“皇冠上的明珠”。電工鋼智能工廠管理探索與實踐需要高標準的頂層設計和高水平的技術團隊，緊跟智能智造技術前沿，保證智造過程順利實施。

（1）團隊建設

首鋼股份公司聯合冶金高校和科研機構，在智能工廠系統集成、軟件開發、科研開發、標準制定、核心裝備制造幾方面深入探索，組建了一支包含行業專家、教授、博士、研究員、高級工程師、工程師為核心的產學研用一體化的科技攻關團隊。形成顧問專家團隊和各分項目攻關小組，把握項目實施的總體方向和控制項目實施進度，從而確保項目研發工作的順利實施和完成。

（2）頂層設計

首鋼股份公司在電工鋼冷軋工廠建設之初，遵循“高起點、高標準、高要求”的目標定位，已建立了較完整的全流程基礎自動化系統、過程控制系統、MES系統、ERP系統等4級體系。整個生產制造體系依據全新的一體化質量管理理念、融合六西格瑪管理策略，采用控制圖、數據挖掘、數據建模等工具和技術，實現了從訂單和物料兩個基本維度的一體化全流程生產管控和部分工藝質量管控，系統自動化、信息化程度較高，在行業內處于領先水平，初步具備數字化工廠的水平。

智能工廠建設的頂層規劃設計參考國內外關于智能制造和工業4.0方面的先進經驗，遵循整體性、先進性、開放性、經濟性和規范性等原則，在傳統的數字化工廠基礎上進行智能化的提升和改造。對工廠基礎設備控制系統薄弱環節、信息系統架構層級、生產工藝改進升級需求、生產組織模式優化、工藝業務流程和生產管理模式痛點、經營決策支撐盲區等進行深入分析。智能工廠將搭建功能完備的企業大數據中心，為智能工廠服務層和應用層的各項功能提供基礎數據保障；在應用層中，通過一系列智能化技術的應用，構建以產品智能設計與工廠柔性化制造和營銷服務為核心，以質量、設備、能源、綠色安全為有效支撐的智能工廠產銷研體系。將傳統工廠升級為智能工廠。

2.科學定向，直面全流程、全業務痛點

結合頂層設計要求，建立管理提升目標，攻關團隊組織全面開展“大調研、大走訪”活動。無取向電工鋼冷軋生產工藝流程包含1條酸連軋、4條連續退火、4條重卷分切、2條包裝產線，輔助產線包含一條酸再生、一條磨輥間。涉及業務崗位包括生產操作、倉儲管理、計劃調度、設備管理、檢修維護、生產管理、產品研發、工藝技術、質量管控、營銷服務、經營決策等，從一線操作、檢修維護、專業技術到中高層管理。

結合電工鋼工藝特點和業務分工制定提升任務清單，對任務內容存在的難點、痛點、盲點、繁重程度、工作頻次、改進瓶頸等進行分析。對頻繁現場操作、簡單重復繁重、內容復雜、人為因素影響大、存在一定安全風險的任務重點關注。對照智能制造工業4.0目標，對比分析找差，結合智能化技術和管理手段，確定解決方案和實施路線，經過可行性論證形成智能工廠攻關項目。

（二）依托大數據技術，助推企業運營決策科學化

原硅鋼一冷軋工廠制造流程采用ERP/MES/PCS系統網絡架構，雖然實現基礎自動化、過程自動化和MES系統等之間信息交互，基本滿足傳統的管控一體化需求，但是還無法通過原網絡架構將整個制造過程所有工業設備和系統連接起來，實現數據在這些設備及系統之間流動，尚不具備實現大數據分析、運營決策、控制等需求，缺乏智能化分析平臺和工具，智能化優化工業生產過程的存在瓶頸。

首鋼股份公司通過搭建大數據平臺，對原網絡系統升級改造和新建數據采集網絡等方式，在保留原控制網內部數據傳輸模式基本不變的前提下，利用數據采集網打破原系統之間壁壘，將整個制造過程中多源異構的各種結構化、非結構化數據集中采集、關聯、存儲，圍繞制造過程各種核心業務，形成一個系統化的、能實現數據傳輸和應用的智能體系，利用大數據平臺和數據總線及整體的系統架構實現了“端到端”的數據訪問與交互，在整體網絡架構重構基礎上再造相應信息化系統與業務流程。

1.建設大數據平臺支撐智能應用服務

融合國內大數據建設技術方案和實踐案例，建設大數據機房，滿足系統開發硬件基礎。實施對全工藝流程和生產過程的基礎數據采集和數據治理。結合電工鋼數據類型和業務特點，采用分布式存儲相關技術，結合分布式系統hadoop、云計算等大數據技術，建立完善的大數據平臺。嘗試開展對結構化、半結構化、非結構化等多源異構數據的采集、存儲、分析、挖掘等高級應用。探索在產品全流程各個環節進行大數據專題分析，用數據說話，用數據實現價值，使之成為企業核心競爭力的利器，助推電工鋼生產從“制造”走向 “智造”。

2.構建生產經營KPI體系，管理駕駛艙服務運營決策

依托大數據技術建設運營決策管理體系，橫向打通業務板塊、縱向連接管理層級，實現橫到邊、縱到底的多級管控體系。結合冶金行業通用指標及電工鋼生產特有指標，構建包含制造、技術、質量、營銷、設備、安環共6大類、10個管理方向、103個管理指標的生產經營KPI體系，在管理駕駛艙系統直觀展現生產過程中，各機組的產量、生產庫庫存、制造成本、設備運行狀態監控等幾方面，實現考核指標模型化。使用儀表盤、速度表、柱狀圖、折線圖、雷達圖、玫瑰圖等將生產經營指標數據形象化、直觀化、具體化。通過對標分析、預警分析，同時將數據準實時更新，形象地展示電工鋼生產經營趨勢和各專業關鍵指標情況，支持異常預警和分析功能，為公司高層管理人員直觀、高效地監控電工鋼的生產運營狀況，實現合理管控與風險控制提供支撐。

3.科學優化數據分析報表，便捷專業管理

通過數據治理平臺規劃指標及每個報表數據項血緣關系，實現基礎數據的自動采集和調度，利用數據倉庫實現數據自動核算，提升數據質量，堅持數據不落地，保障了數據權威性?？茖W縮減數據分析報表數量，提高數據查詢速度。并通過數據字典、自定義報表實現專業性主題分析，多維度、多指標的自由分析。為專業管理提供便捷的數據支撐。

小結：大數據平臺建設和大數據技術在企業生產運營管理的應用，實現了數據的海量采集、挖掘和時空整合，建立了管理駕駛艙和生產運營KPI體系，使得經營決策科學客觀、報表專業精準，隨著更多業務應用的拓展，助推生產提效和質量提升，真正實現數據變現。

（三）研產銷智能協同，提升生產制造柔性化

在智能工廠探索相關技術研發與實施過程中，針對原來信息支撐系統相對獨立、跨部門業務流程銜接不暢、制造過程協調性不強等實際需求，通過信息系統重構、業務流程再造和新的信息系統平臺建設等措施，構建并形成了面向客戶定制化需求的研產銷一體的協同制造管理體系，提高了企業面向客戶定制化需求的精準服務能力、產品研發快速響應性和研發知識化、多工序協同制造與動態響應能力等。

1.產品研發數字化

隨國內電工鋼產能增長迅猛，產品同質化日趨嚴重，同時下游行業尤其是家電行業也嚴重陷入產品同質化、競爭白熱化的困局，客戶迫切需要具有個性化、高效率、低耗能的電工鋼新品以保證其在市場上的競爭優勢。

鋼鐵企業雖然在產品研發支撐平臺及相關技術等方面有所突破，形成了一套具體、穩定、適合自身業務特點的產品研發流程，但是面臨客戶需求整理不方便、客戶需求無法多向跟蹤、工藝路線長、人工評價體系繁瑣、產品研發周期長、驗證成本高、人員調動或離職時有可能造成知識流失等不足，亟需改變現有傳統的產品設計方法，建立一套基于DFSS的產品智能研發系統平臺，以支撐現有電工鋼研發體系。

智能工廠結合電工鋼客戶EVI技術，將產品研發與客戶需求緊密結合，借助于大數據和知識庫等手段，搭建電工鋼產品研發平臺，實現產品研發數字化，實現產品研發設計流程的再造。利用系統流程化管理手段，實現從客戶需求識別、性能預測模型、質量設計、制造檢驗等業務線上協同，縮短產品研發周期。通過基于產品EVI及知識庫建立產品智能設計知識庫，并在此基礎之上構建基于DFSS的產品智能研發體系，實現產品研發顯性知識與隱性知識的集中管理、產品設計要素的可視化分析、縮短研發周期、精確識別客戶需求并引領市場需求的新產品智能設計。

應下游客戶產品升級需求，2018年初開發某兩個牌號新產品，并全流程借助研發平臺設計實現，試制次數由3次減少至1次，新產品提前2個月批量產生，搶占市場先機，實現當年盈利。

2.生產流程柔性化

隨著市場變化硅鋼客戶多品種、多規格、多特殊需求，小批量、個性化的訂單顯著增加，與鋼廠大規模連續性生產模式存在顯著矛盾。硅鋼一冷軋工廠生產迫切需要滿足客戶需求、質量要求、交期要求的柔性化生產方式。通過本次智能工廠項目梳理優化產銷銜接流程，實現訂單自動評審、動態質量設計、計劃排程、廠內物流等生產全流程的智能化升級。

搭建硅鋼協同制造管理系統以電工鋼產品運營協同為核心，支撐電工鋼產銷銜接、訂單管理、質量設計、計劃排程的業務協同，實現營銷管理、生產管理、技術質量管理等管理部分職責協同。實現以下幾方面目標，為智能工廠建設推進提供有力支撐。

為加強電工鋼產銷業務協同，實現柔性化生產，依托智能工廠項目，以電工鋼生產訂單為主線，重新梳理規劃電工鋼產銷業務流程，簡化合同評審與訂單質量設計流程，搭建電工鋼成熟訂單庫，實現銷售合同的自動評審、材料設計、質量展開，完成銷產轉換業務的緊密銜接，滿足客戶個性化特殊需求，解決鋼鐵業小批量、個性化的市場需求與大規模定制生產的矛盾。

計劃排程功能覆蓋了從年生產計劃到機組作業計劃的所有電工鋼生產計劃內容，通過采用構造啟發式方法，針對不同計劃特點，分別搭建k-means聚類方法、離散差分進化算法、差分進化算法等模型，支持系統實現自動計劃排程，減少計劃人員日常工作，提高效率。

在生產組織中根據制造過程動態約束，采用基于排產規則的一系列算法和工藝動態調整模型，進行生產流程的動態重構與優化調度，提高制造流程的柔性和多工序間的協調性。

在多工序協同的計劃與調度體系中實現了月產能計劃、訂單交期計劃、訂單月計劃、聯排計劃等支撐多工序協同制造的核心計劃調度模型與算法，從電工鋼制造供應鏈的全局角度來對生產過程進行系統的、動態的解析和優化，提高制造過程柔性和多工序間協同性。

以上四法，既是古典詩詞教學的切入路徑，又是學生鑒賞詩歌的有效方法，在具體鑒賞過程中應綜合運用。選修課與必修課相比，在學習方式上更側重于學生的自主探究，所以教師應充分利用推薦詩歌，通過對這些詩歌的示范性鑒賞，教給學生品讀賞析、思考探究的路徑，為鑒賞其他詩歌提供一些經驗和方法。

3.供需服務增值化

面對國內鋼鐵業供需不平衡、產能過剩、高端產品同質化競爭日趨加劇等問題，股份公司轉變思路，借助互聯網、數據挖掘、EDI等IT技術搭建硅鋼客戶精準服務系統，通過該平臺實現客戶需求、產品特性及使用反饋信息的動態收集，解決產品供應鏈上下游數字化協同問題，提高硅鋼銷售智能化營銷服務水平，幫助企業更好地制定營銷策略。

結合電工鋼產品特點，以客戶EVI服務模式為基準，從客戶需求出發，引入精益供應鏈管理和最新客戶體驗理念，站在客戶視角驅動流程優化，建立數學模型，構建B2B的一貫制精準服務平臺。面向客戶提供產品銷售全流程自助服務，提升客戶體驗；面向銷售提供市場資源預報分析及銷售策略制定，提升企業營銷能力；面向客戶服務提供售前產品推薦、售中訂單跟蹤、售后質量異議、物流等數據推送，提升客戶服務水平。

在整個系統架構中通過數據為導向的客戶分析體系實現對不同價值客戶進行有效區分，提升企業數字化營銷、精準化營銷水平。為客戶提供多營銷渠道的增值化服務，實現售前、售中和售后的一站式用戶需求與響應。

小結：研產銷管理的智能協同通過信息系統重構、業務流程再造和新的信息系統平臺建設等措施，構建并形成了面向客戶定制化需求的研產銷一體的協同制造管理體系。實現產品研發的數字化、平臺化管理，大幅降低研發周期和試制成本；實現了生產自動優化排程、加速物流周轉，生產效率大幅提升；在提升精準供貨能力的同時，提供多渠道營銷服務提升用戶體驗，提高客戶黏性。工廠柔性化生產能力的提升，有效緩解大規模連續生產和個性化定制之間的矛盾。

（四）全生命周期產品質量管控，提升企業產品競爭力

電工鋼生產工廠生產工藝流程長且復雜、工藝參數的控制范圍窄、要求全工序各環節控制精準，產品用途廣，不同用戶對電工鋼產品性能需求各不相同。在鋼鐵工業進入新常態形式下，面對日益嚴峻的市場競爭環境，持續穩定生產低成本、高質量的產品成為大家關注的焦點，在原有電工鋼產線質量過程控制系統（QPC）和和MES系統質量模塊使用的基礎上，分析質量控制的難點：一是系統質量信息收集不完全，各工序間質量信息關聯不足，達不到全流程、全生命周期質量追溯和管控的廣度要求，一體化動態質量設計能力不足；二是質量信息顆粒度低，距離精細化管控要求較遠；三是缺陷定義、分析、整合判級等需要引入大數據技術，亟待建立分析模型和分析工具，實現自動缺陷分切；四是人工判級影響，質量評級精度不足，實時性差且效率低下，客觀性、準確性有待商榷。

為實現全生命周期產品質量管控，提升企業產品競爭力，具體做法如下：一是完善各工序質量信息，增大質量信息顆粒度，對多工序關聯數據進行整合，做好質量管理數據基礎；二是依托電工鋼產品的性能預測模型建立工藝控制標記體系，優化排程，縮小成品質量波動區間，實現生產過程的動態質量設計、精細化質量控制，滿足用戶的個性化需求；三是針對電工鋼產品從客戶需求、產品開發、制造、物流、客戶使用、廢料回收進行質量跟蹤、監控，實現產品全部生命歷程的質量管理。實現產品質量全程可控，對于異常狀態可以進行實時監控與調整，達到品質最優化，降低廢品率及改判率。在線質量判定實現自動檢測判定，缺陷判定時間和質量判定時間成倍縮短，判定準確度大幅提升；四是運用智能工廠大數據分析技術，將產品全流程各生產工序的尺寸、性能、表面類綜合判定結果進行準確定位到最終精整分切工序的帶鋼全長，同時結合客戶的訂單要求，指導崗位自動執行智能分切，改變傳統通過人工分析給出分切結果的方式，實現對成品卷精準分切。五是質量工程師借助數字化、模塊化的管理工具，按照質量改進支撐、質量過程強化控制、質量設計補充的管控流程推動實現全生命周期產品質量管控。

目前首鋼股份公司已建立針對30多個電工鋼品種劃分的300多條原料標記、800多套設定工藝，并形成2萬多套制造標準，有力支撐電工鋼產品的動態質量設計。在線自動質量判定系統缺陷判定時間縮短為原來的六分之一，質量判定時間縮短到1分鐘以內，判定準確度提升到95%。特別是缺陷智能分切技術領先于國內對標廠家。截至目前電工鋼產品綜合智能分切比例達96%以上。隨著質量智能管控能力的提升，首鋼電工鋼產品尺寸精度，鐵損、磁性能等關鍵指標均達國際先進水平，得到客戶一致認可。同時協議帶出品率持續降低，產品盈利能力顯著增強，產品競爭力大幅提升。

（五）裝備智能化突破，推動操作集中化，現場無人化

電工鋼生產，工序多，流程長，人員密集，物料倉儲復雜，如拆捆帶、上套筒、盤庫等部分工序人員輔助作業區勞動簡單重復、強度大，既影響到整個作業線的人工作業效率和產品質量穩定性，又存在安全作業隱患的問題。

結合電工鋼制造過程工藝流程及產品特點，應用新技術和新理念，實施物流倉儲智能化升級，生產運行的智能視頻監控改造，研發并采用智能天車、智能機器人等無人化/少人化裝備，以及對部分生產工藝的自動化升級改造，提高整個制造流程的作業效率。

裝備智能化典型案例介紹：

1.智能物流倉儲

（1）智能物流針對電工鋼與上游熱軋工序之間原料卷轉運過程中信息傳遞、作業效率、車輛調度等問題，研發了智能化電工鋼冷軋原料物流轉運管控系統。該系統綜合利用現代信息技術、智能感知等多項新技術，實現物流車輛進出庫自動導引及管控、鋼卷ID在線自動識別檢驗等自動化操作，規范原料物流轉運業務流程，降低了原料庫管理崗位的勞動強度，打通了酸軋原料轉運到上料整個流程的信息流，形成酸軋原料轉運至上線信息的一體化、智能化操作。

（2）智能倉儲系統包含軋后庫倉儲系統、調度系統、天車控制系統、地面控制系統，是一種以倉儲、調度系統為核心，無人天車為手段，地面系統為輔助，突破了智能防搖擺技術、三維掃描成像技術、智能夾鉗技術等關鍵技術，實現庫區鋼卷業務智能化、無人化管理的生產服務系統。無人天車與智能倉儲系統有效解放了勞動力，避免了司機長時間繁勞作業狀態，實現了庫區鋼卷信息全流程跟蹤，取消了庫工盤庫、查找鋼卷、卷好核對等傳統作業流程，提升了整個軋后庫的智能化水平。

2.智能裝備應用

（1）電工鋼樣板自動取樣、制樣及磁性能自動檢測系統利用機器人裝備實現取樣過程樣本的“自動輸送、自動分揀碼垛、激光二維碼標識”、自動插片磁性能監測，樣板收集等無人化操作。真正實現了從毛坯樣板分揀加工和磁性能檢測的全過程自動化，該項技術在電工鋼磁性能自動化制樣領域屬于首創。

（2）結合電工鋼制造工藝在不同工序段的特點，研發了拆捆帶機器人、機器人自動儲運套筒系統、貼標機器人、鋼卷內圈固定點焊機器人、取樣機器人5種不同類型的工業機器人用于實際生產現場，提高生產作業效率，保證了人員安全，同時為現場生產人員調配和人員管理提供了便利。

3.實現連退生產集中管控

在大量智能裝備投入的基礎上，人員集中和業務優化勢在必行。參照國內外類似項目經驗，經過調研后，嘗試完成部分操作室的合并。成功通過針對電工鋼一冷軋連退生產線通過自動化系統升級改造和功能提升，以及雙線集中操作和智能視頻監控等工作，實現連退生產線少人化和產品質量穩定提升。

4.建立設備狀態診斷系統

軋智能工廠設備監測與智能診斷系統監測范圍覆蓋酸電工鋼生產的200多臺關鍵設備，新增振動、溫度等400多個監測點，集成整合已有的液壓、電氣等各類監測量1200多個。設備管理實現從“人工離線點檢”到“遠程在線監測”，從“信息孤島”到“設備狀態大數據平臺”，從“事后人工分析”到“系統智能診斷”的設備管理變革。

小結：通過以上倉儲物流的優化、自動化功能升級、智能視頻監控、智能裝備及設備狀態診斷系統，有效規避操作風險，降低勞動強度。在此基礎上實現業務優化、運維的集中。生產操作模式從現場多點位操作分散監控到自動運行集中監控，工作重點從關注操作運行到監控運行專注工藝質量管控。實現了生產管理質的變革，實現了人員和操作的集中，并進一步整合業務，提升管理效率。真正實現了減員增效。

三、鋼鐵企業電工鋼智能工廠管理探索與實踐效果

（一）經濟效益

1.生產集中運維，實現減員增效

智能倉儲、磨輥間、生產集中管控及機器人的應用，規避操作安全風險。實現了操作集中化，現場無人化。促進崗位業務整合優化和減員增效，完成減員44人。

2.新產品研發周期縮短，提高盈利能力

智能設計平臺建設及研發管理模式的創新，縮短研發時間和試制次數。2018年2個新產品全流程借助研發平臺設計實現，提前2個月批量產生，搶占市場先機。實現當年盈利

3.生產效率提升，增產增效

智能工廠柔性化生產，實現生產效率整體提高，2018年實現無取向電工鋼增產6%，實現制造固定成本的降低。

4.協議帶出品率降低，產品競爭力提升

質量管控平臺的建立和質量管理手段的創新實踐，實現產品質量協議帶出品率持續降低，2018年協議帶出品率降低至1.72%。合格品增加實現質量增利。

5.能源利用率提高，節能減排綠色生產

結合連退爐節能燒嘴、余熱回收等節能技術的應用，深度優化能源調控，實現了能源介質利用率的提升和機組生產經濟運行。實現噸鋼能源消耗的大幅降低。2018年無取向電工鋼噸鋼能耗較2017年降低2.16kgce。

表1 智能工廠管理創新效益核算

電工鋼智能工廠管理創新的探索與實踐，給企業帶來顯著的經濟效益，以減員增效、研發新產品盈利、固定費降本、協議帶出品率降低和節能降本的直接效益計算，參考管理創新的貢獻率，電工鋼一冷軋智能工廠管理創新項目年可創造經濟效益1840.5萬元。

（二）管理效益

1.智能制造新材料，提升了企業的產品核心競爭力

首鋼無取向電工鋼具備所有牌號批量穩定生產能力，產品尺寸精度，鐵損、磁性能等關鍵指標均達國際先進水平。智能工廠管理的探索與實踐有效支撐了高效低耗電工鋼產品的研發、生產和質量提升，產品已廣泛應用于家電、無人機、新能源電機等行業。為國家急需的低能耗、高效率電工鋼新材料的供應提供有力支撐。

2.智慧營銷新模式提升了客戶滿意度

全面融入客戶供應鏈管理體系，客戶黏性明顯增強，客戶服務滿意度不斷提升，首鋼品牌價值大幅提升。同時電工鋼產品性能提升，優質的服務對下游客戶產品成本和質量控制提供了有力的支撐作用。

3.新技術支撐智能管理模式創新，提升了企業的綜合管控水平

利用高新技術，以現代化、信息化、智能化手段支撐管理模式創新探索和應用，大幅度提升企業的智能管理水平，增加企業生產柔性，提高產品的生產能力和生產效率，提高產品和服務質量水平，首鋼產品市場占有率大幅提升。

4.形成了一個全方位協同的鋼鐵行業智能制造團隊，為智能工廠管理創新的深度探索儲備了人才

首鋼股份公司形成了完善的智能化應用推進機制和管理機構，構建了智能制造、工業機器人、大數據、自動化四個專業化的職工創新工作室，推進智能制造技術在企業的應用及實踐，并為智能工廠管理創新的深度探索儲備了人才。

（三）社會效益（或生態效益等）

1.成功申報國家2016年智能制造綜合標準化與新模式應用項目

整合首鋼電工鋼智能工廠的探索與實踐形成的智能制造項目，成功申報國家2016年智能制造綜合標準化與新模式應用項目-電工鋼一冷軋智能工廠，成為鋼鐵行業第一家獲批的智能制造新模式項目。

2.帶動了首鋼集團內部及相關企業智能制造技術應用

在首鋼內部股份、京唐、順義基地參照本項目實施案例，落地實施了拆捆帶、貼標簽等機器人、智能倉儲（無人天車）等智能制造技術項目。國內多家鋼鐵和相關企業來進行參觀和交流，并借鑒開展智能制造探索和實踐。

3.為鋼鐵行業智能制造項目建設和管理創新應用提供了經驗和參考

智能制造是一個長期過程，通過智能工廠實施打破原有思維局限，形成的一些鋼鐵行業智能制造經驗和理念，對類似企業提升智能制造的信心，復制智能制造的技術和方法有示好的示范作用。另外本項目在實施過程進行頂層規劃與設計，并逐步實施的解決方案保證了各項目之間協調與統一，也在行業內許多企業實施智能制造過程中形成了共識。

4.綠色制造，減少溫室氣體排放

在國家鼓勵和發展的新能源、清潔型能源以及高效節能型產品應用的宏觀背景下，首鋼股份公司以低能耗高效率電工鋼新材料提供商為定位，推進低能耗、高效率電工鋼新材料的研發和制造。同時電工產品生產過程能源利用效率提升和可回收能源再利用技術的應用，降低不可再生能源的消耗，降低對大氣排煙溫度和污染物排放。智能管理、綠色制造，使天更藍水更綠。