对于钢铁行业来说，智能制造是推动其转型升级的现实需要和高质量发展的有力保障。近年来，我国主要钢铁企业装备达到了国际先进水平，智能制造在钢铁生产制造、企业管理、物流配送、产品销售等方面的应用不断深化，信息化程度得到了跨越式发展。
2021年，中国钢铁工业协会组建了钢铁行业智能制造联盟，搭建了钢铁行业智能制造标准试验验证公共服务平台等，着力构建跨产业、跨领域的协同创新生态圈。据钢协统计，截至2021年11月底，国内已有约80%的钢铁企业在推进智能制造，数字化转型成效初显。
但整体来看，目前我国钢企数字化转型仍面临诸多难点和痛点，围绕智能制造这一行业重点任务，需从提质增效、模式变革、节能减排三方面发力。
信息基础设施和钢铁行业数字化转型的基础相对薄弱。当前，关键软件、底层操作系统、开发工具等技术领域基本被国外垄断，缺少核心专利。
钢铁行业每天产生和利用大量数据，比如经营管理数据、设备运行数据、外部市场数据等。但是，工业设备种类繁多、应用场景较为复杂，不同环境有不同的工业协议，数据格式差异较大，不统一标准就难以兼容，也难以转化为有用的资源。
钢铁生产流程复杂，即使单个工序也可能存在多个工业控制系统、生产执行系统等，数据来源非常之分散。加之钢铁供应链条很长，层次多这样一个问题长期存在，加剧了矛盾和资源浪费。
钢铁市场出清机制与优胜劣汰的机制没有建立起来，行业供需信息配置不够合理导致市场失灵，生产企业无法更快更真实准确到市场需求，并进行有效匹配。
2021年，钢铁企业在智能制造方面投入了大量资源，全年有超百亿元的专项投资用于企业的数字化改造升级，生产流程的整体自动化和信息化水平明显提升。5G+工业互联网赋能钢铁行业，形成了平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理和网络化协同等六大类应用模式，已经覆盖29个典型应用场景。
但目前钢企整体数字化程度依然偏低，绝大多数钢企仍处于信息化阶段，行业信息化投入在营收中的占比平均不到0.3%，且“烟囱”孤岛式系统林立，数据结构差异大、来源多、质量差。
国内不少中低端钢企数字化程度呈“愤怒”曲线状，即中间的生产制造环节数字化程度低，两端的研发和运营管理环节数字化程度更低，运营管理数据的价值密度却远高于生产制造数据。
一些中高端企业在数字化转型的初期试点比较成功，但要全面推广或取得财务和运营绩效持续稳定改善，仍面临重重挑战。如何跨越试点阶段全面铺开、突破瓶颈？实现数字生态转型成为关键。
《工信部“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》指出，钢铁行业数字化转型聚焦设备维护低效化、生产过程黑箱化、下游需求碎片化、环保压力加剧化等痛点，以工艺优化为切入点，加速向设备运维智能化、生产工艺透明化、供应链协同全局化、环保管理清洁化等方向数字化转型。
智慧研发设计方面，应围绕集成产品研发流程、AI与大数据驱动的钢铁新产品研发设计平台等发力；智慧生产管控方面，着力实现系统之间智能互联互通互操作，产线异地远程集中操控，专家远程技术支持，设备、产线级数字孪生等；智慧质量管控方面，努力实现产品质量缺陷溯源、产品数字化交付等；智慧物流与供应链方面，着力实现运输工具车辆自动驾驶、集成供应链（ISC）、基于大宗原燃料市场智能预测的采购策略优化等；智慧营销服务方面，着力实现专家远程用户服务、下游用户订单智能预测等。
2022年，钢企运营管控模式变革、流程优化再造将提速：生产制造模式由大规模制造向大规模定制、预测式制造演进，设备运维模式由点检定修制向基于状态的维护、预测性维护转变，运营管理方式由基于经验的管理向智能化决策方式转变等。
未来，钢企对数字化减碳空间有限的认知将逐步改变。借助数字化技术探索实现“双碳”目标是比较好的切入点，这需要钢企跳出局限于单一割裂场景的思维模式，用5G、AI和云技术构筑统一的网络和数据底座，推动实现全制造流程智能减碳。bob手机网页版登录入口bob手机网页版登录入口
