钢企智能工厂建设实施路径与商业模式思考

高启洋 任 才

（中冶武勘智诚（武汉）工程技术有限公司，湖北武汉 430074）

0 引言

当前，德国已经进入了工业4.0 时代。工业4.0 是由德国联盟教研部与联邦经济技术部联手推动的战略性项目，现已经成为德国的国家战略，被看作是提振德国制造业的有力催化剂，也被认为是全球制造业未来的发展方向[1]。德国的学术界和产业界将制造业领域技术的渐进性进步描述为工业革命的4 个阶段，也就是工业4.0 的进化历程。

其中，工业1.0 指的是在18 世纪末至19 世纪中，通过水力和蒸汽机实现的工厂机械化，使机械生产代替了手工劳动，经济社会从以农业、手工业为基础转型到以工业和机械制造带动经济发展的模式。工业2.0 指的是19 世纪后半期至20 世纪初，通过劳动分工以及电力驱动产品大规模生产，使零部件生产与产品装配成功分离，开创了产品批量生产的新模式。工业3.0 指的是始于20 世纪70年代并一直延续到现在，电子与信息技术的广泛应用，使制造过程不断实现自动化。自此，机器能够逐步替代人类作业，不仅接管了相当比例的“体力劳动”，还接管了一些“脑力劳动”。

如今，基于信息物理系统[2]（Cyber-Physical System，CPS）的智能化，使人类步入以智能制造为主导的第四次工业革命，即工业4.0 时代。产品全生命周期和全制造流程的数字化以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务生产模式。这是一幅全新的工业蓝图：在一个“智能、网络化的世界”里，物联网[3]和互联网[4]（服务互联网技术）将渗透到所有的关键领域，创造新价值的过程逐步发生改变，产业链分工将重组，传统的行业界限将消失，产生各种新的活动领域和合作形式[5]。

我国正在大力推进信息化与工业化的两化融合，国务院早在2015 年就印发了《中国制造2025》的通知，提出以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻防线，推进产业升级，由制造大国向制造强国转型。

钢铁冶金行业作为流程性工业，与基于信息物理系统的智能化具有天然的亲近性。因此，以中国宝武[6]、永锋钢铁[7]、南京钢铁[8]为代表的大型钢企，响应国家号召，积极推进智能工厂建设，形成了一批典型的智能工厂应用案例，在行业内引发了不小的轰动效应。

1 智能工厂实施路径

智能工厂的实施路径主要分为4 个阶段。

第一阶段为工厂现状诊断与评估。围绕设计、生产、物流、销售和服务的全流程，对企业自动化、信息化、车间联网等进行全方面调研，运用智能制造成熟度评估模型对关键绩效指标进行评估，定位工厂的智能化水平。

第二阶段是智能工厂建设需求分析。对企业智能制造业务模式进行梳理，识别可优化的工艺环节，结合企业生产特点，提出改进应用可行性方案，系统地提出智能工厂的建设需求。

第三阶段是确定智能工厂总体建设目标与蓝图。基于评估、流程梳理与关键技术可行性分析结果，制定智能工厂规划、落地方案、实施计划与预算，帮助企业探索智能制造规范体系与实现路径，构建智能制造运行的基础技术架构与保障体系。

第四阶段是制定分步实施计划，推进智能工厂落地。根据整体规划蓝图，确定项目子任务优先级，明确子项目的目标、内容、关键点、实施计划、资源需求等要素，综合分析项目的重要度、紧迫度、前提条件和实施风险，制定切实可行的实施路线。

2 智能工厂业务架构

工厂生产活动主要包括六大类，即车间的规划与改善、生产运行、工艺执行、质量控制、库存物流和设施维护。在生产活动过程中还会产生七大类数据，即人、机、料、法、环、测、能。智能工厂建设需要围绕六大类生产活动和七大类生产数据展开，实现不同生产场景的智能化改造和提升，例如机器换人、设备自动化、柔性生产、智能监测、能源自动调度、智慧安全、智慧环保等。此外，还需要实时采集和互联互通不同场景的生产过程数据，并且基于先进的算法和数学模型，实现数据的分析和再利用，反馈于生产管理，从而优化整个生产执行过程。

结合钢企自身的信息化、自动化现状，总结钢企智能工厂业务架构，分为基础设施层、生产集控层、工业大数据平台层、生产管控层和智慧应用层，这也是当前国内主流的智能工厂建设业务框架。

基础设施层是整个智能工厂的硬件基础，是智能工厂运行的物理实体，可以分为智能生产装备、智能物流装备、智能检测装备、智能监测装备、云资源及IT 网络。

生产集控层主要是为了解决生产过程中实时数据采集和互联互通等问题，采集的数据进入工业物联网平台，为生产管控层和可视化应用层提供数据支持。

工业大数据平台层包括工业物联网平台、时空大数据平台和视频监控平台。工业物联网平台主要是为了解决生产过程中每个环节与设备数据的连通问题，打通信息流动通道；时空大数据平台主要是为了解决三维时空信息数据的管理问题，同时提供搭建各类数字孪生系统的开发工具和服务组件；视频监控平台主要是为了汇聚现场视频监控数据，实现各类摄像头监控录像查看与回放，智能分析违规行为和风险点并提前预警。

生产管控层是智能工厂的核心，是保证工厂生产制造和工艺执行的关键环节。以生产制造执行系统（MES）为主，还包括生产计划排程系统（APS）、仓储物流系统（WMS）、设备管理系统（DMS）、质量管理系统（QMS）和能源管理系统（EMS）。

智慧应用层是智能工厂生产状态和信息化成果展示的窗口。通过对接工业物联网平台中的生产实时数据，将各工序生产计划执行总体情况、设备运行总体情况、环保监测总体情况、能源消耗总体情况、物料配比总体情况、安全监控整体情况等，以可视化图表或数字孪生的方式展示出来，从总体上反应工厂实时运行状态。

集控中心是智能工厂的生产指挥运行中枢。将传统的各工序厂房内操控改造为集体远程操控，是智能工厂信息汇聚、数据交互、生产监控、远程操作、学习交流的重要物理场所。

3 优劣势及商业模式分析

当前，行业内有能力实施智能工厂项目的集成商主要分为3 类。一类是企业下属的信息自动化公司。这类公司长期服务于企业信息化建设，核心竞争力集中于信息系统、设备自动化、云资源和网络服务等。二类是各大冶金行业的设计院。这类公司钢铁冶金生产工艺知识扎实，经常承建钢企某一生产线的EPC 项目，利用BIM 技术搭建数字化交付平台，将业务延伸到智慧应用领域。核心竞争力集中于生产工艺数学模型、智能生产装备、设备自动化和数字化交付平台。三类是行业内具备一定专业优势专业化公司，往往具有国企、央企背景。这类企业长期服务于钢企地理信息数据建设和维护，掌握了各大企业完备而准确的三维数字底座数据，而三维数字底座恰恰是智能工厂建设业务框架内、智慧应用建设所需的基础设施之一。

随着钢铁智能制造进程的推进，上述3 类公司都以自己核心优势为出发点，稳固自身基础业务链的同时，向上、下游延伸，打造适配自身技术架构的工业大数据平台，例如宝信软件发布的Iplat 平台、赛迪信息发布的水土云工业互联网平台、中冶武勘智诚发布的数字工厂基础信息平台。不论是哪一类集成商，其业务发展和积累的过程都是从自身传统业务向智能工厂业务架构图（如图1 所示）内范围拓展的过程。在这一过程中，自身传统业务在架构中越重要，用户黏性越强，就越具有技术优势。

图1 钢企智能工厂业务架构图

面对不同背景的钢铁企业，智能工厂建设的商业模式也有多种选择。第一种是传统模式，由业主投资，承包单位建设基础数据（主要是测绘建模工作）和软件平台，移交甲方，由甲方运营平台，承包单位负责售后工作。第二种是投融资模式，业主提供政策或一部分资金支持，资方投资，承包单位建设基础数据和搭建平台，并负责后期运营，运营期收入用来偿还投资成本和利息。第三种是互联网模式，由业主提供政策，承包单位搭建平台并负责运营，有资质的第三方单位（可以是多家）投资或建设一定范围的基础数据，运营期收入可以由承包单位、业主、第三方单位按一定比例分成。

相较于传统商业模式，后两种模式的优点是用户黏性更大，用户基数更多，业主方投入少，意愿更强，承包单位测绘业务增长可观，且可复制性强，不仅仅是在钢铁行业，还可以快速复制到电力、石化、矿山、水泥等行业。缺点是对平台的技术要求比较高，需要一定时期的技术积累和研发，且运营期的收入依靠行业整体效益情况和智能制造投资意愿。

4 结语

进入工业4.0 时代，中国正在大力推进两化融合和智能制造，寻求制造业转型升级。钢铁行业内的一些头部企业，在近几年取得了令人瞩目的阶段性成果。一些智能制造集成商通过稳固自身传统业务链条的同时，向上、下游进行拓展，逐渐摸索具有一定普适性的智能工厂业务架构，并且提出针对性的解决方案，以促进钢铁企业在智慧工厂领域取得长足的进步并实现跨越式发展。