钢(gang)铁工(gong)业是(shi)国(guo)民(min)经济的重要基(ji)础产(chan)业(ye)，是国之基石(shi)。改革(ge)开(kai)放(fang)以(yi)来(lai)，我(wo)国(guo)钢铁行业迅速发(fa)展(zhan)，到(dao)2020年(nian)，我国(guo)钢(gang)产(chan)量已(yi)经达(da)到世(shi)界总产(chan)量(liang)的(de)57%，可(ke)以生(sheng)产(chan)所有门(men)类(lei)的(de)钢(gang)铁产(chan)品(pin)。钢铁(tie)工业(ye)为(wei)国家(jia)建设(she)提供(gong)了(le)重(zhong)要(yao)的(de)原材(cai)料保(bao)障，有力(li)支(zhi)撑(cheng)了(le)国民经济的(de)健康(kang)发展，推动了(le)我(wo)国工业化、现(xian)代化进(jin)程(cheng)，促进(jin)了民(min)生改(gai)善(shan)和(he)社会进步。

钢铁(tie)行(xing)业数(shu)字化转(zhuan)型(xing)的机(ji)遇(yu)与挑(tiao)战(zhan)

作为大型(xing)复杂流(liu)程工(gong)业，钢(gang)铁(tie)工(gong)业(ye)全(quan)流(liu)程各工(gong)序均(jun)为具(ju)有多变量(liang)、强耦(ou)合(he)、非(fei)线(xian)性(xing)和(he)大滞(zhi)后(hou)等(deng)特(te)点(dian)的“黑(hei)箱”，实(shi)时信息极(ji)度(du)缺(que)乏(fa)；各单元为(wei)孤岛(dao)式(shi)控制，尚(shang)未做(zuo)到(dao)单(dan)元(yuan)间(jian)界(jie)面无(wu)缝(feng)、精(jing)准(zhun)衔(xian)接。钢(gang)铁行业面临(lin)的(de)质量(liang)、成本、环境(jing)、稳定(ding)性(xing)等方面的(de)问题亟(ji)待解(jie)决(jue)。严重的“不(bu)确定(ding)性”是钢铁(tie)生(sheng)产(chan)过程(cheng)面临(lin)的(de)重(zhong)大挑(tiao)战。

钢铁行业具有(you)丰富(fu)的数(shu)字技术(shu)应(ying)用(yong)场(chang)景资(zi)源(yuan)。经过长期的(de)建(jian)设和发(fa)展(zhan)，钢(gang)铁(tie)行业(ye)已经具(ju)有(you)先进的数据采集系统(tong)、自(zi)动(dong)化控制系统(tong)和研发(fa)设施(shi)，可(ke)以(yi)为(wei)我(wo)们提(ti)供(gong)海量的(de)数(shu)据(ju)资(zi)源(yuan)。我们(men)已经(jing)实(shi)现(xian)了(le)全(quan)面(mian)的(de)数据(ju)采集(ji)和丰(feng)富(fu)的数(shu)据(ju)积(ji)累(lei)。

习(xi)近(jin)平(ping)总(zong)书记号召我(wo)们“加(jia)快建设(she)数字中(zhong)国”。我(wo)们(men)钢铁人(ren)要(yao)将数字(zi)技(ji)术(shu)与(yu)钢(gang)铁(tie)行(xing)业(ye)深度(du)融(rong)合，充分发挥(hui)钢铁(tie)行业(ye)海(hai)量(liang)数据(ju)和(he)丰(feng)富应(ying)用场景(jing)优势，在工业互联网、大(da)数据(ju)、云(yun)计算、5G网(wang)络(luo)等(deng)信(xin)息(xi)技(ji)术(shu)的(de)支(zhi)撑(cheng)下，借助(zhu)大数据与(yu)机器(qi)学(xue)习/深度学(xue)习等数据科学技术(shu)，快(kuai)速(su)解(jie)析(xi)海(hai)量数据(ju)中蕴(yun)含(han)的(de)企业生产(chan)过程中(zhong)的规律(lv)，并利用这(zhe)些规律解(jie)决(jue)流程工业普(pu)遍存(cun)在的(de)不确(que)定性(xing)等“黑箱”难(nan)题(ti)，发(fa)挥数(shu)据技(ji)术的放(fang)大(da)、倍(bei)增(zeng)、叠(die)加(jia)作(zuo)用(yong)，推进钢铁(tie)行(xing)业的数(shu)字(zi)化转型与高质量(liang)发展(zhan)。

数字(zi)驱(qu)动的钢铁材料创(chuang)新基(ji)础(chu)设施

钢铁(tie)材(cai)料创新(xin)基础(chu)设施(shi)是(shi)以工(gong)业(ye)互联网为载(zai)体、以(yi)数(shu)字(zi)孪生为(wei)核心(xin)，提(ti)供(gong)数(shu)据全生(sheng)命(ming)周(zhou)期管理(li)，支(zhi)持数据(ju)治理、大(da)数据(ju)存储、大(da)数(shu)据(ju)分(fen)析(xi)引(yin)擎、大数(shu)据流动(dong)驱(qu)动(dong)等数据底(di)座(zuo)。它(ta)搭建数据化业(ye)务(wu)基(ji)盘，并构建(jian)面向(xiang)未来(lai)的数字(zi)化(hua)创(chuang)新应(ying)用，依(yi)托全流(liu)程(cheng)、全场景(jing)数(shu)字化转型(xing)，软(ruan)硬(ying)协同(tong)，发(fa)展最(zui)新的工业信息通信(xin)技术(shu)，实(shi)现钢铁工(gong)业的(de)数字化(hua)转(zhuan)型。

钢铁(tie)行(xing)业(ye)必(bi)须与数字(zi)经(jing)济、数(shu)字(zi)技术(shu)相(xiang)融合(he)，发挥钢(gang)铁(tie)行(xing)业(ye)应用(yong)场景(jing)和(he)数(shu)据资源的优(you)势(shi)，以工业(ye)互联(lian)网为载(zai)体(ti)、以(yi)底(di)层生产(chan)线(xian)的(de)数据(ju)感知(zhi)和精准(zhun)执(zhi)行(xing)为基(ji)础、以(yi)边缘(yuan)过程设定模型(xing)的(de)数字(zi)孪(luan)生(sheng)化(hua)和CPS化(hua)为核心(xin)、以数字驱(qu)动(dong)的(de)云平(ping)台为(wei)支(zhi)撑，建设(she)数(shu)字(zi)技(ji)术(shu)与钢铁企业实(shi)体技(ji)术(shu)深(shen)度融合(he)的(de)数字化(hua)创新基(ji)础设施，钢(gang)铁(tie)材料(liao)创(chuang)新基(ji)础(chu)设(she)施(shi)是(shi)钢铁(tie)工(gong)业(ye)的核(he)心竞争(zheng)力。

创(chuang)新基础设施的(de)核心(xin)功(gong)能(neng)，就是(shi)建立(li)钢(gang)铁(tie)材料的(de)成(cheng)分设(she)计(ji)、制(zhi)造工艺与(yu)其(qi)组(zu)织(zhi)、性(xing)能、服(fu)役表现(xian)、外形尺(chi)寸(cun)、表(biao)面质量或(huo)其(qi)他各(ge)种经过(guo)数字(zi)化的(de)非结构化(hua)数(shu)据表征的(de)状态变量(liang)之间(jian)的关(guan)系(xi)，即建立钢(gang)铁行业信(xin)息(xi)物(wu)理系(xi)统(tong)的数(shu)字(zi)孪生，利用自学习(xi)、自(zi)适(shi)应(ying)、自(zi)组(zu)织的(de)数(shu)字(zi)技术持续优(you)化生产(chan)工艺过(guo)程(cheng)，实现(xian)钢铁(tie)行业绿色(se)化(hua)、数(shu)字(zi)化、高(gao)质化、服(fu)务化发展(zhan)的目标(biao)。

钢铁(tie)企业创(chuang)新(xin)基础(chu)设施(shi)包括4个(ge)主(zhu)要(yao)组(zu)成(cheng)部(bu)分(fen)，即(ji)实(shi)验(yan)中(zhong)心(xin)、中(zhong)试基(ji)地、底层生产(chan)线组成的(de)物理(li)空(kong)间，位(wei)于(yu)边(bian)缘(yuan)的(de)边缘(yuan)数(shu)字化(hua)核(he)心(xin)平台（边(bian)缘(yuan)云平台(tai)），位于云(yun)平台之上(shang)的企(qi)业(ye)资源配(pei)置与(yu)管理平(ping)台(tai)（资(zi)源配置与管理平(ping)台(tai)），以(yi)及管(guan)理以上(shang)底(di)层物(wu)理实体(ti)和(he)2个平台的(de)网(wang)络系(xi)统(tong)。

强(qiang)大(da)健(jian)全(quan)的物理(li)实(shi)体底层：数据(ju)采(cai)集(ji)与(yu)执行机构

钢(gang)铁(tie)创新基(ji)础设施的(de)底(di)层(ceng)是(shi)企(qi)业(ye)实(shi)验室(shi)、中试基(ji)地(di)、生(sheng)产线(xian)组(zu)成的(de)物理(li)实(shi)体(ti)。在(zai)物(wu)理(li)实(shi)体(ti)设备上(shang)安装(zhuang)的信(xin)息感(gan)知系(xi)统，采(cai)集数据(ju)并传(chuan)送(song)到边缘或云(yun)平台，对经过预处理(li)的(de)海(hai)量数据(ju)，进行数(shu)据分析(xi)，并(bing)在边(bian)缘建(jian)立(li)数字(zi)孪(luan)生(sheng)模(mo)型进(jin)行过(guo)程(cheng)控(kong)制(zhi)，或(huo)在云平(ping)台进行(xing)管(guan)理和(he)操(cao)作指(zhi)导(dao)。

钢(gang)铁工业要(yao)采用(yong)数字(zi)化(hua)技(ji)术，实(shi)现数字化转型，首(shou)要条(tiao)件是钢(gang)铁(tie)产线(xian)的各个基本单元(yuan)具有完(wan)备(bei)、可(ke)靠(kao)、性能优良的数(shu)据(ju)采(cai)集系统，可以(yi)提(ti)供(gong)精(jing)准(zhun)、齐全的现(xian)场(chang)有(you)关材料成(cheng)分和实(shi)时(shi)操(cao)作(zuo)数(shu)据等(deng)输入(ru)数据(ju)，以(yi)及(ji)材料(liao)外(wai)形(xing)尺(chi)寸、组(zu)织性能(neng)、表面质(zhi)量等(deng)输出(chu)数据(ju)。同(tong)时，各工序(xu)的基(ji)础自动(dong)化系统和(he)执(zhi)行(xing)机(ji)构(gou)必(bi)须以足(zu)够(gou)的(de)响应性、实(shi)时(shi)性(xing)和(he)控(kong)制(zhi)精(jing)度(du)实现(xian)过程(cheng)控制系统与(yu)物(wu)理(li)系(xi)统(tong)的(de)实时交(jiao)互，完(wan)成(cheng)需要(yao)的(de)自(zi)动(dong)化(hua)控(kong)制(zhi)任务。

尽(jin)管我(wo)国(guo)的(de)多(duo)数钢厂(chang)是(shi)近年(nian)建设的，采用了先进的(de)自动(dong)化(hua)技术，有较好(hao)的(de)自动化基(ji)础(chu)，但是(shi)仍然有(you)缺项(xiang)和“短(duan)板(ban)”。因(yin)此(ci)必须(xu)填(tian)平(ping)补(bu)齐(qi)底(di)层(ceng)生(sheng)产(chan)线(xian)的数据采(cai)集和(he)执行机(ji)构的缺(que)项，消(xiao)除“短板”。由于钢铁行(xing)业(ye)作业(ye)条(tiao)件和(he)技(ji)术水平的限(xian)制，过(guo)去(qu)的一(yi)些(xie)数据(ju)难(nan)以检测，甚(shen)至检测(ce)不(bu)了(le)。比(bi)如炼(lian)钢(gang)过(guo)程中的(de)下(xia)渣检测(ce)、连(lian)铸液面(mian)波动(dong)检(jian)测(ce)、复杂形(xing)状的(de)测(ce)量等。现(xian)在(zai)可以(yi)采用各(ge)种(zhong)新检(jian)测(ce)方(fang)法(fa)来(lai)实现信息感知。利用(yong)机(ji)器视觉技(ji)术可以(yi)提(ti)供(gong)多维(wei)测(ce)量(liang)的(de)信(xin)息，经过数据变换和(he)分(fen)析，可(ke)以获得(de)我们需(xu)要的(de)尺(chi)寸(cun)、形(xing)状(zhuang)、分(fen)布(bu)等(deng)定量的(de)表(biao)达(da)。这方面有很(hen)大的创新(xin)空(kong)间(jian)。

执(zhi)行(xing)机(ji)构(gou)嵌入到(dao)三(san)类(lei)实验(yan)工具的物理实体层(ceng)上。依靠(kao)实(shi)验(yan)室(shi)规(gui)模的(de)基(ji)础(chu)性实验装(zhuang)备提供的(de)信(xin)息，可(ke)以建立初(chu)级(ji)数(shu)字(zi)孪生(sheng)模(mo)型(xing)。这(zhe)组模型(xing)经(jing)过(guo)中试规模实(shi)验工(gong)具(ju)的(de)验证(zheng)、优(you)化，再进(jin)一步(bu)在(zai)实(shi)际生产(chan)线规(gui)模的实验工具上进(jin)行生(sheng)产性(xing)验(yan)证和优(you)化(hua)。优化(hua)后(hou)的数(shu)字(zi)孪(luan)生(sheng)模(mo)型，在(zai)生(sheng)产中承(cheng)担生产(chan)过(guo)程(cheng)设(she)定计算和动(dong)态(tai)设定计(ji)算(suan)，并(bing)与物理系(xi)统（即生(sheng)产(chan)线(xian)）进(jin)行(xing)实(shi)时交互、反(fan)馈(kui)控制、循环(huan)赋(fu)能(neng)。处(chu)于(yu)模型(xing)库(ku)中(zhong)的各钢种模型(xing)，具有(you)高(gao)度自(zi)治的(de)功(gong)能，可(ke)以(yi)在(zai)轧制该钢种时，利用实(shi)测大(da)数据进行自学习、自(zi)适(shi)应(ying)，实现模(mo)型(xing)的更新，持续(xu)不断地(di)提高模型(xing)的保真(zhen)度(du)。

为(wei)进(jin)一步提高(gao)生产(chan)效(xiao)率、改善成(cheng)材(cai)率(lv)、实现稳定生产，需(xu)要对传(chuan)统(tong)自(zi)动化(hua)系(xi)统(tong)补课(ke)，大力推进操(cao)作的(de)远程化(hua)和(he)自(zi)动化。对于3D（Difficult，Dirty，Dangerous）岗(gang)位实(shi)行(xing)机器人化(hua)。这(zhe)是(shi)一个长(zhang)期(qi)的工作(zuo)，可(ke)分步逐(zhu)步实施。

数(shu)据驱动的(de)IT系(xi)统(tong)架(jia)构

建(jian)立(li)数(shu)据(ju)驱(qu)动的新(xin)型(xing)IT架构(gou)。这(zhe)种(zhong)IT架(jia)构(gou)通(tong)过工业(ye)互联网直接将底(di)层的(de)数(shu)据(ju)采集系统获(huo)得数(shu)据传(chuan)输(shu)到边(bian)缘及(ji)云(yun)中(zhong)的(de)数(shu)据(ju)中心(xin)/机器学(xue)习(xi)平(ping)台(tai)，在边缘(yuan)形成数(shu)字(zi)孪生模型取(qu)代(dai)原有的机理或(huo)经(jing)验模(mo)型(xing)，而(er)在云中多(duo)数形(xing)成操作(zuo)指(zhi)导(dao)，对(dui)资源(yuan)配置进(jin)行优化(hua)与管(guan)理。

钢铁(tie)企(qi)业(ye)过程(cheng)控(kong)制系(xi)统(tong)有数(shu)千台至(zhi)数(shu)万(wan)台计(ji)算机(ji)运行(xing)，发(fa)生大量(liang)的数据往(wang)来。在(zai)传统(tong)的(de)钢(gang)铁(tie)制(zhi)造(zao)工序中(zhong)，传(chuan)感器信(xin)号汇集(ji)到定(ding)序器等(deng)下位计(ji)算(suan)机后，再(zai)传(chuan)送(song)到上位机。传统的(de)控制(zhi)系(xi)统没(mei)有考虑到整个(ge)过(guo)程(cheng)大数据分(fen)析(xi)的需(xu)要(yao)。传(chuan)感(gan)器数据经(jing)过多次(ci)逻辑(ji)运(yun)算(suan)、阈(yu)值(zhi)处(chu)理等，再分(fen)层(ceng)地汇(hui)集，必(bi)然(ran)舍(she)弃较多数据(ju)。在(zai)这(zhe)样(yang)的结(jie)构中，大数据(ju)的(de)分(fen)析(xi)和运(yun)用非(fei)常困难。因此，必须(xu)采用(yong)数据驱(qu)动(dong)型的系统(tong)架构(gou)（Data Driven Architecture）。这种架(jia)构(gou)将(jiang)传(chuan)感(gan)器等物联网化，公平(ping)收(shou)集(ji)所有(you)传(chuan)感器(qi)的(de)数据，再(zai)送到边(bian)缘(yuan)和云中的(de)数据中(zhong)心进(jin)行处理和分(fen)析。对(dui)于多(duo)厂(chang)商环境的课(ke)题，可(ke)以(yi)在边(bian)缘(yuan)服务(wu)器等汇集(ji)数(shu)据后，从优(you)先的数据(ju)群开(kai)始(shi)依(yi)次进(jin)行(xing)结(jie)构(gou)标准(zhun)化(hua)等操作(zuo)，以(yi)便于数据使(shi)用。这种方(fang)法在(zai)运用(yong)原有(you)系(xi)统的同(tong)时(shi)，通(tong)过运(yun)用最(zui)新的(de)数(shu)据(ju)转(zhuan)换(huan)技术和(he)高速通信(xin)，可(ke)以推进数据驱(qu)动(dong)型(xing)架构的构(gou)筑(zhu)。

在(zai)生(sheng)产(chan)线附近的(de)边缘，设(she)置(zhi)一(yi)个(ge)数(shu)据驱动(dong)的原位(wei)分析系统(tong)。原(yuan)位分析系(xi)统(tong)由(you)边(bian)缘数据(ju)中(zhong)心(xin)和(he)机器(qi)学习平(ping)台组成。数据(ju)中(zhong)心对(dui)来(lai)自(zi)传(chuan)感器系(xi)统(tong)的(de)“粗(cu)”数据进(jin)行预(yu)处理(li)，完(wan)成“粗”数据(ju)的(de)提(ti)取、转(zhuan)换(huan)、存(cun)储等操(cao)作。时间序列数(shu)据(ju)对流(liu)程(cheng)工业特别(bie)重要(yao)。这些数(shu)据包括(kuo)仅标(biao)题(ti)加(jia)工过的(de)原始(shi)数(shu)据(ju)，分(fen)、小(xiao)时、天(tian)等时(shi)间数(shu)据，最(zui)大(da)值(zhi)和最小值(zhi)等(deng)统计数(shu)据(ju)。

这个原(yuan)位分析系统(tong)的(de)边缘数(shu)据(ju)中心(xin)/机器(qi)学(xue)习平(ping)台(tai)对(dui)经(jing)过处理的生(sheng)产(chan)试验数(shu)据(ju)进行机器学习(xi)、深(shen)度学习(xi)等数(shu)据分(fen)析(xi)，以(yi)足(zu)够(gou)的精(jing)度给出描(miao)述材(cai)料成分(fen)、生(sheng)产(chan)工(gong)艺(yi)与产品(pin)组织、性能(neng)、外形尺寸、表面(mian)质(zhi)量、状态(tai)量等控制(zhi)目标之间(jian)的(de)关(guan)系，即数(shu)字孪(luan)生，为(wei)后(hou)述的过(guo)程(cheng)设定提(ti)供具有(you)自(zi)学(xue)习(xi)、自适应、自(zi)组织等(deng)能(neng)力高保(bao)真(zhen)度设定(ding)模型系(xi)统。

在资源管(guan)理与配(pei)置云(yun)平台，预处(chu)理(li)后(hou)的(de)数(shu)据(ju)根(gen)据(ju)需要，可(ke)以使用(yong)BI(商(shang)务(wu)智能)工(gong)具(ju)进(jin)行(xing)可(ke)视(shi)化处(chu)理(li)，再输(shu)出(chu)到(dao)屏幕(mu)显(xian)示(shi)或操作指(zhi)导(dao)。BI工具(ju)可以很容易(yi)缩小(xiao)数据范(fan)围，切换可视(shi)化部(bu)件(jian)，实(shi)现(xian)可(ke)视化部件(jian)之间(jian)数据(ju)联动(dong)等，因此(ci)容(rong)易进行灵(ling)活(huo)的分析(xi)。可(ke)视化(hua)部(bu)件(jian)包(bao)括：时间序(xu)列图(tu)表(biao)工具、散(san)点(dian)图(tu)工具(ju)、工(gong)艺(yi)流(liu)程(cheng)可视(shi)化工(gong)具(ju)等。

GUI（图形用(yong)户界面计算(suan)机）环境下(xia)运(yun)行(xing)的机器(qi)学习工具(ju)有(you)两(liang)类(lei)，即(ji)专门用(yong)于(yu)分析时间(jian)序(xu)列异常(chang)预(yu)兆的(de)机器学习工(gong)具(ju)和进(jin)行一般(ban)数字(zi)数(shu)据(ju)分析(xi)的机器学(xue)习工(gong)具，将依据需(xu)要(yao)分(fen)别(bie)在云平(ping)台(tai)和边缘(yuan)平(ping)台使用(yong)。在GUI环境下(xia)运行(xing)的(de)深(shen)度学习(xi)工(gong)具(ju)，可(ke)以处理声(sheng)音(yin)、图(tu)像(xiang)、文(wen)本等非结构(gou)化(hua)数(shu)据。

为适应(ying)“无(wu)编程化”发展趋势(shi)，采(cai)用“低(di)编(bian)码(ma)应用程序(xu)开(kai)发(fa)”等(deng)新的应(ying)用(yong)程序(xu)编程(cheng)工(gong)具，实(shi)现(xian)编程工具(ju)简(jian)易(yi)化。这样有(you)利(li)于(yu)加速数(shu)字(zi)技术的(de)传(chuan)播(bo)与(yu)普及，使(shi)数(shu)字(zi)技(ji)术(shu)成(cheng)为(wei)钢(gang)铁(tie)等(deng)非信(xin)息领(ling)域专家手中的有力(li)工具(ju)，加速在(zai)钢铁(tie)企(qi)业中发展、壮(zhuang)大(da)数(shu)字(zi)化创(chuang)新人才(cai)队(dui)伍，形(xing)成数字(zi)化(hua)创(chuang)新(xin)的(de)生态。

边缘数字化核心(xin)平台(tai)

边缘(yuan)数字化核心平台(tai)的(de)关(guan)键技术(shu)是边缘(yuan)过(guo)程设(she)定(ding)模(mo)型(xing)数(shu)字孪生(sheng)化(hua)和(he)边(bian)缘—生产(chan)线互(hu)相映射(she)的过(guo)程(cheng)控制的信息(xi)物理系统化。

钢铁(tie)生产(chan)过(guo)程(cheng)全部(bu)冶(ye)炼—加(jia)工(gong)过程(cheng)是(shi)“黑(hei)箱”。传统(tong)的(de)边(bian)缘(yuan)主(zhu)要(yao)使(shi)用基(ji)础理(li)论(lun)数(shu)学(xue)模型(xing)和经(jing)验模型，来(lai)完成过程机设(she)定(ding)计(ji)算(suan)和基础自动化控(kong)制(zhi)。此(ci)外(wai)，原(yuan)系(xi)统(tong)的(de)边缘处还(hai)有过(guo)程监(jian)控系统、质量(liang)追溯系统、数据(ju)库系(xi)统等，近年还(hai)有(you)少许的局部智(zhi)能(neng)化控(kong)制环(huan)节。由(you)于环(huan)境状况(kuang)和操作(zuo)条件(jian)波动以(yi)及(ji)设(she)备(bei)运行状(zhuang)态(tai)变化(hua)，加之(zhi)过(guo)程输(shu)入条件、状(zhuang)态变(bian)量(liang)和控制系统(tong)之间的(de)关(guan)系十(shi)分复杂(za)，这些(xie)机理模型对(dui)于(yu)全(quan)流(liu)程(cheng)“黑箱(xiang)”的复杂动(dong)态(tai)过程适(shi)用(yong)性很(hen)差(cha)，预报精(jing)度不高，难以准(zhun)确(que)透视工艺、设(she)备(bei)、质(zhi)量(liang)等(deng)关(guan)键参数之间(jian)的(de)复杂关系(xi)。目(mu)前传(chuan)统(tong)的钢铁(tie)生(sheng)产(chan)生(sheng)产过程存在(zai)三(san)类问题。一(yi)是(shi)产(chan)品质量(liang)、成(cheng)材(cai)率、新品开(kai)发(fa)效(xiao)率(lv)等商品(pin)与(yu)服(fu)务(wu)问(wen)题(ti)，二是(shi)提高(gao)产量与(yu)效(xiao)率(lv)、降低(di)成本(ben)、防止(zhi)事故等(deng)工(gong)艺(yi)过(guo)程(cheng)问(wen)题，三是提(ti)高劳(lao)动(dong)生(sheng)产率(lv)、技能(neng)传承(cheng)、人才(cai)培(pei)养、安(an)全、操作水平等(deng)生(sheng)产现场问题。这(zhe)三类(lei)问(wen)题均(jun)集(ji)中(zhong)在以(yi)“黑(hei)箱”为特(te)征(zheng)的主(zhu)流程生(sheng)产过(guo)程中(zhong)。

针对上(shang)述(shu)影(ying)响企(qi)业经(jing)营(ying)的重大问题(ti)，我们(men)必须(xu)围绕(rao)制(zhi)造主流程，建(jian)立(li)“边缘(yuan)数字(zi)化核(he)心平(ping)台”，简称(cheng)“边缘(yuan)平(ping)台(tai)”，实现(xian)数字孪(luan)生(sheng)系(xi)统(tong)与实(shi)际过(guo)程(cheng)实(shi)时融(rong)合的一体化(hua)和(he)全(quan)流(liu)程(cheng)的(de)CPS化。

边(bian)缘云平(ping)台(tai)的任(ren)务(wu)是(shi)，利用大(da)数据(ju)/机器学习(xi)的数据分析(xi)方(fang)法(fa)，解开贯穿(chuan)钢(gang)铁(tie)全部主流程(cheng)的(de)“黑(hei)箱(xiang)”，搞清(qing)楚隐(yin)藏(cang)在“黑箱(xiang)”中的(de)规律(lv)，将(jiang)“黑(hei)箱(xiang)”变(bian)“透明(ming)”，给出全局性的(de)数字孪(luan)生过程(cheng)控(kong)制(zhi)模(mo)型(xing)，实(shi)现(xian)边(bian)缘(yuan)设定模型(xing)的数字孪(luan)生化(hua)。

因此与加(jia)工、装(zhuang)配(pei)为(wei)主(zhu)的机械制造业(ye)不同，钢铁(tie)等流(liu)程工业(ye)必(bi)须将云(yun)端(duan)业务能力(li)向边(bian)缘延(yan)伸(shen)，发(fa)挥边云(yun)协同能力，实现分布式(shi)云(yun)功能(neng)，强化(hua)边缘(yuan)低时(shi)延、实时性工(gong)业控制。构(gou)筑(zhu)在边(bian)缘(yuan)设施(shi)上(shang)的(de)边(bian)缘云(yun)计算(suan)平(ping)台，具有(you)和传统(tong)私有云(yun)一样的安全(quan)性，在(zai)用户(hu)机(ji)房内就近部署，满(man)足(zu)数(shu)据不出厂的需(xu)求(qiu)。

数(shu)据(ju)驱动的(de)边(bian)缘(yuan)数据(ju)中(zhong)心(xin)，必须(xu)提(ti)供大(da)数(shu)据/机(ji)器学习(xi)必(bi)需(xu)的全(quan)部(bu)数据，并(bing)对(dui)这(zhe)些数据进(jin)行提(ti)取(qu)、转换、存(cun)储(chu)等(deng)数(shu)据(ju)处理(li)。与(yu)此相(xiang)应，在边缘(yuan)部分(fen)设(she)置(zhi)“大(da)数据/机器学习(xi)解(jie)析平台（I）”（D/M平台(tai)I），可(ke)以(yi)利用(yong)数据科学、AI等(deng)技术解析建立(li)数字孪生过(guo)程(cheng)模(mo)型(xing)，以及(ji)实现过程(cheng)可视(shi)化、APP开(kai)发等(deng)功能(neng)。生(sheng)产过(guo)程(cheng)数(shu)字(zi)孪(luan)生模(mo)型要传(chuan)送到过程(cheng)控制(zhi)系统，代替传统的机(ji)理(li)-经(jing)验模(mo)型，进行(xing)生(sheng)产(chan)设(she)备的设(she)定和动态设定。

钢铁(tie)生(sheng)产流程(cheng)上(shang)各个(ge)不同(tong)的应(ying)用场景(jing)，比如(ru)烧结、球团(tuan)、高(gao)炉、转(zhuan)炉(lu)、精炼、连铸、热轧、冷(leng)轧等(deng)，有(you)各自特点，需(xu)要(yao)采(cai)用不(bu)同的(de)数据(ju)分(fen)析方(fang)法(fa)。所(suo)以(yi)，要(yao)注意(yi)依据(ju)各个场景的(de)特点，采(cai)用(yong)不同(tong)的机器学习(xi)算(suan)法，解决(jue)各(ge)自的(de)问题(ti)。这(zhe)是(shi)我们需要(yao)依(yi)据(ju)各(ge)单(dan)元特(te)征(zheng)突(tu)破(po)的(de)技(ji)术(shu)难点(dian)。

这(zhe)样一(yi)来(lai)，我(wo)们在(zai)作(zuo)为物(wu)理(li)实体的(de)物理底层(ceng)和(he)作(zuo)为(wei)数字(zi)虚(xu)体(ti)的(de)边缘(yuan)之(zhi)间，形(xing)成数据闭(bi)环(huan)自动(dong)流(liu)动(dong)的(de)四(si)个(ge)环节，即“状态感知、实(shi)时分析、科(ke)学(xue)决(jue)策(ce)、精(jing)准执行(xing)”的(de)闭路循(xun)环(huan)中(zhong)，实(shi)现(xian)资源(yuan)的优(you)化(hua)配置。在这个循(xun)环(huan)过(guo)程(cheng)中，大量(liang)蕴含(han)在(zai)物(wu)理空(kong)间(jian)中的(de)隐性(xing)数据(ju)经(jing)过状态感知(zhi)被转(zhuan)化(hua)为显性(xing)数据，进而(er)能(neng)够(gou)在(zai)信(xin)息空间进行(xing)计算分(fen)析，将显(xian)性数(shu)据(ju)转化为(wei)有(you)价值的(de)信(xin)息(xi)。不(bu)同(tong)系(xi)统的信(xin)息经过(guo)集中处理形成(cheng)对外(wai)部变化(hua)的科学(xue)决(jue)策(ce)，将信(xin)息进一步(bu)转化为(wei)知识。最后(hou)以(yi)更为优(you)化(hua)的数据作用(yong)到(dao)物(wu)理空(kong)间(jian)，构(gou)成(cheng)数据的(de)闭环(huan)流动(dong)。这个闭(bi)环(huan)赋能(neng)过(guo)程(cheng)具有(you)“数(shu)据(ju)驱(qu)动、软件定义、虚(xu)实映(ying)射(she)、泛(fan)在(zai)连接(jie)、异构(gou)集(ji)成(cheng)、系(xi)统(tong)自治(zhi)”六大(da)特(te)征。也(ye)就(jiu)是说(shuo)，我们建(jian)立了钢铁生产(chan)各(ge)工艺(yi)单元(yuan)的CPS。将(jiang)全(quan)流程各单(dan)元的(de)CPS集成起(qi)来(lai)，就(jiu)实现了全(quan)流程(cheng)的CPS化(hua)。

边缘(yuan)部分(fen)全流(liu)程(cheng)的CPS化(hua)促成了(le)钢铁(tie)创新(xin)基(ji)础(chu)设施的(de)重(zhong)要(yao)特(te)征与(yu)绝(jue)对优(you)势(shi)。CPS实现了(le)钢厂控(kong)制(zhi)的下(xia)述(shu)突(tu)破(po)性(xing)的进展(zhan)：感知数据(ju)与(yu)操(cao)作数(shu)据全(quan)部(bu)可视(shi)化(hua)，不可见部(bu)分的(de)可(ke)视(shi)化(hua)；“黑(hei)箱(xiang)”模(mo)型数字孪(luan)生(sheng)透明(ming)化，动态(tai)、实(shi)时(shi)调(diao)整(zheng)的精准实时虚拟(ni)化(hua)；异(yi)常(chang)情况早(zao)期(qi)预(yu)先检测(ce)和(he)预(yu)测(ce)，过(guo)程最优状(zhuang)态(tai)的预测与检测(ce)；完(wan)成正(zheng)确的操(cao)作(zuo)指导，迅(xun)速的前馈(kui)与(yu)反(fan)馈，以(yi)及(ji)精准的执行自(zi)动化(hua)等(deng)控制(zhi)响(xiang)应，从(cong)而(er)实(shi)现对过(guo)程(cheng)的(de)自(zi)主控(kong)制(zhi)。 

企业(ye)资源配置(zhi)与(yu)管(guan)理(li)云(yun)平(ping)台

云中(zhong)的资源(yuan)配置管理云(yun)平台(tai)，简称(cheng)“云(yun)平台”，位(wei)于(yu)云(yun)中(zhong)，称(cheng)为(wei)“云(yun)端(duan)智能(neng)层(ceng)”。在(zai)传(chuan)统的工业互联(lian)网(wang)系统(tong)中，它(ta)承(cheng)担(dan)低(di)实时性的(de) MES、ERP和BI生产计(ji)划、管(guan)理、调(diao)度(du)、决策等(deng)功(gong)能(neng)，同(tong)时(shi)，还(hai)可以(yi)实现(xian)质(zhi)量(liang)、设(she)备能力、成本、资(zi)源(yuan)、能源、人(ren)力(li)资(zi)源等(deng)多(duo)个目(mu)标(biao)的管控(kong)、溯(su)源(yuan)、资源(yuan)优(you)化配置等支撑(cheng)和保(bao)证作用(yong)。

在(zai)钢铁(tie)创(chuang)新基(ji)础设(she)施中，“云(yun)平台(tai)”负(fu)责(ze)生(sheng)产计划(hua)、调(diao)度(du)、质(zhi)量(liang)、效(xiao)率、稳(wen)定性等生(sheng)产活动，原料、供(gong)应(ying)、能(neng)源、介质(zhi)、排放、物流、人力资(zi)源(yuan)、财(cai)务(wu)、成(cheng)本(ben)、技(ji)术(shu)创新(xin)、发展(zhan)战略(lve)等资(zi)源(yuan)配(pei)置(zhi)和管理(li)功(gong)能，是(shi)“边(bian)缘(yuan)部(bu)分(fen)”设(she)定(ding)、运(yun)行、调(diao)度的(de)强大(da)支撑(cheng)部分(fen)和企业(ye)管理的(de)重要组(zu)成(cheng)部分。

云平(ping)台必(bi)须是数据驱(qu)动(dong)的(de)。在(zai)云(yun)平台配置有(you)企业大(da)数(shu)据(ju)中心(xin)和(he)“大(da)数据/机器学习(xi)解(jie)析平(ping)台(tai)（II）”（D/M平台II），该平(ping)台(tai)也(ye)是利用大(da)数据(ju)/机器(qi)学(xue)习(xi)等(deng)数(shu)据(ju)技术，分析生(sheng)产、设(she)备(bei)、能源、物(wu)流等(deng)资源的生产要素(su)，对相应部(bu)分(fen)的运(yun)行和(he)管(guan)理工(gong)作进行(xing)管理和优化(hua)，支撑和保(bao)证边缘(yuan)云(yun)的(de)最(zui)优(you)化运行。位(wei)于(yu)云端智能层的(de)资(zi)源(yuan)配置与管理(li)系(xi)统包括如(ru)下7部(bu)分：

①生(sheng)产计划与(yu)调度(du)管理系统（原(yuan)MES,ERP）；

②设备运(yun)维、管理(li)、诊(zhen)断(duan)、维(wei)护、点(dian)检、检(jian)修、备件(jian)管(guan)理(li)、可(ke)靠性分析(xi)等(deng)有关(guan)事(shi)项(xiang)；

③物流、原料(liao)、介质、能源调(diao)度、管理，以(yi)及(ji)工(gong)件跟(gen)踪、产品管理(li)、排放管理，等等(deng)；

④安全(quan)；

⑤钢(gang)铁材(cai)料新(xin)品(pin)开(kai)发、工艺(yi)优(you)化；

⑥人力(li)资(zi)源、成本(ben)管(guan)理、原料管(guan)理(li)、市场(chang)分(fen)析(xi)等(deng)企(qi)业(ye)管理事(shi)项(xiang)；

⑦企业发展(zhan)战略分析，等等(deng)。

网络(luo)与安(an)全(quan)

以(yi)通信(xin)与网络系(xi)统(tong)连接上述(shu)底(di)层的(de)物理实(shi)体与(yu)边缘平(ping)台、云(yun)平(ping)台(tai)，形成(cheng)工(gong)业互联网(wang)。将(jiang)原有(you)光(guang)纤网(wang)络系(xi)统(tong)与(yu)新(xin)型(xing)的(de)5G网络混合，形成(cheng)泛(fan)在网(wang)络，将(jiang)“云”“边(bian)”“端(duan)”的内部(bu)和(he)外部(bu)连接起来，做(zuo)到(dao)无时(shi)不(bu)在(zai)，无(wu)处(chu)不在(zai)，即(ji)插即(ji)用的(de)泛在连接，保证数(shu)据(ju)在(zai)系(xi)统(tong)内(nei)的(de)自由流(liu)动(dong)。

网络(luo)化(hua)能够实(shi)现工业互联(lian)网内部单元之间以及与其(qi)它网络系(xi)统之(zhi)间的互(hu)联互通。应用到(dao)工业(ye)生产(chan)场(chang)景(jing)时，网络连(lian)接的时延、可(ke)靠性等网(wang)络性能和(he)组(zu)网(wang)灵活性(xing)、功耗都(dou)有(you)特(te)殊(shu)要(yao)求(qiu)，还必须(xu)解(jie)决(jue)异(yi)构(gou)网络融(rong)合、业务(wu)支(zhi)撑(cheng)的(de)高(gao)效(xiao)性和(he)智(zhi)能性等(deng)挑战。构(gou)成(cheng)工(gong)业(ye)互(hu)联(lian)网(wang)的(de)各器件、模块、单(dan)元(yuan)、企(qi)业(ye)等实(shi)体都要(yao)具备泛在(zai)连(lian)接(jie)能(neng)力(li)，并(bing)实(shi)现跨(kua)网络、跨(kua)行(xing)业(ye)、异构(gou)多(duo)技(ji)术(shu)的融(rong)合(he)与协同(tong)，以(yi)保(bao)障(zhang)数(shu)据(ju)在(zai)系(xi)统内(nei)的自由流(liu)动。泛(fan)在(zai)连接通(tong)过(guo)对(dui)物(wu)理世界(jie)状态(tai)的实(shi)时采集(ji)、传输(shu)，以及对(dui)信息(xi)世界控制指令的实(shi)时(shi)反馈下(xia)达，提(ti)供无(wu)处(chu)不(bu)在(zai)的优化决(jue)策和(he)智能(neng)服(fu)务。

5G的(de)先(xian)进(jin)信息(xi)通信技(ji)术(shu)有(you)三个(ge)特性(xing)，增(zeng)强移动(dong)宽(kuan)带（eMBB）适(shi)于应对互联(lian)网(wang)流(liu)量(liang)爆炸(zha)式增(zeng)长(zhang)；超高(gao)可靠低(di)时延(yan)通(tong)信（uRLLC）适(shi)于对时延和(he)可(ke)靠性(xing)具(ju)有极高要(yao)求(qiu)的(de)垂直行业应用(yong)需求(qiu)；海(hai)量(liang)物联(lian)（mMTC）面(mian)向以(yi)传感(gan)和(he)数(shu)据采集(ji)为目标(biao)的应(ying)用需求。这些特(te)性(xing)特别(bie)适用(yong)于钢(gang)铁行业(ye)的各(ge)种特(te)殊(shu)场景。

5G为(wei)增(zeng)强型的移动互(hu)联(lian)网(wang)，峰值传输(shu)速(su)率可(ke)达20Gbps。各(ge)制(zhi)造单元之间在流(liu)程(cheng)方向(xiang)上(shang)的(de)海(hai)量(liang)数(shu)据(ju)传输(shu)与(yu)处(chu)理、非(fei)结(jie)构(gou)化(hua)数(shu)据(ju)传输处理、虚(xu)拟(ni)现实(shi)与(yu)增(zeng)强现(xian)实(shi)的(de)传(chuan)输处理(li)等，都(dou)将依(yi)赖于增(zeng)强移动带(dai)宽。钢(gang)铁生产(chan)中(zhong)存(cun)在大(da)量环境恶劣、高(gao)温危险(xian)、重复(fu)性的现(xian)场操(cao)作(zuo)岗位(wei)，恶(e)劣和(he)重(zhong)复性工(gong)况下关键设备(bei)运(yun)维监(jian)控(kong)与(yu)远程(cheng)装配，急(ji)需(xu)实(shi)现(xian)远(yuan)程和(he)自(zi)动(dong)化(hua)的(de)操(cao)作与(yu)运(yun)维(wei)。通(tong)过手(shou)机(ji)/巡检(jian)仪等音视(shi)频(pin)等采(cai)集的(de)非结(jie)构(gou)化(hua)数据，应用(yong)于对(dui)设(she)备运(yun)行(xing)状态(tai)的(de)实时分(fen)析(xi)、运算、监(jian)测(ce)、管(guan)理(li)。在远(yuan)程装配(pei)场(chang)景中(zhong)，技(ji)术(shu)专家依(yi)托(tuo)AR的(de)实时标注、音(yin)视(shi)频通(tong)信(xin)、桌面共(gong)享等(deng)技术，远程(cheng)指导(dao)进行生(sheng)产(chan)线(xian)装(zhuang)配工(gong)作。5G的(de)应用，推(tui)动了(le)图(tu)像、声音、视频、文本(ben)等非(fei)结(jie)构化(hua)数(shu)据的检测、处理(li)、传输与(yu)控制技术(shu)的发展(zhan)，为复杂(za)工(gong)况(kuang)的(de)分(fen)析、决策(ce)与控制提供了(le)强大(da)的发(fa)展动力(li)。

近年创新性(xing)提(ti)出(chu)的(de)5G切片(pian)方案，确保(bao)统一基础设(she)施(shi)能够适(shi)应差异化业务(wu)需(xu)求，是(shi)进(jin)入垂(chui)直(zhi)行(xing)业(ye)的关(guan)键。5G的(de)多(duo)接(jie)入边(bian)缘计(ji)算（MEC），将多(duo)种接入形(xing)式的(de)功(gong)能、内容(rong)、应用(yong)等(deng)同(tong)部(bu)署(shu)到靠(kao)近(jin)接(jie)入(ru)侧的网络边缘(yuan)，将(jiang)核心网用(yong)户(hu)面与应(ying)用下(xia)沉至(zhi)离(li)用(yong)户更近(jin)的位(wei)置(zhi)，可以降低时(shi)延至毫(hao)秒(miao)级，并确保(bao)垂(chui)直方向上边缘与(yu)底(di)层的短(duan)时延实时交互。全新(xin)的(de)智(zhi)能(neng)边(bian)缘云与(yu)5G结合，能(neng)够(gou)降低时延(yan)并(bing)赋能新的(de)应(ying)用(yong)与服(fu)务(wu)，网络性能、安(an)全(quan)性(xing)和(he)隐(yin)私保(bao)护能(neng)力(li)可(ke)以(yi)都得到提升。5G低(di)时(shi)延大数据传(chuan)输、切片(pian)网络(luo)架(jia)构(gou)、多接(jie)入(ru)边缘(yuan)计(ji)算、智(zhi)能化的边缘云，为(wei)钢铁工业互(hu)联(lian)网的应用和(he)发展(zhan)提供(gong)了强大(da)的(de)驱(qu)动(dong)力。

钢铁材(cai)料创新基(ji)础设施(shi)建(jian)设(she)

鉴于(yu)钢(gang)铁材料(liao)创新基(ji)础设(she)施(shi)的重要(yao)性(xing)，我国(guo)钢(gang)铁行业(ye)学(xue)科交叉(cha)、行(xing)业协(xie)同(tong)、产学(xue)研(yan)深度(du)融(rong)合，将(jiang)数字(zi)技术与(yu)实体经(jing)济融合(he)，大(da)力(li)开(kai)展(zhan)钢铁(tie)材(cai)料(liao)创新(xin)基础设(she)施的(de)研(yan)究，并在一批企业(ye)建(jian)设炼铁—炼钢(gang)—轧(ya)制(zhi)—热处理全(quan)流程、一体(ti)化的(de)钢铁(tie)材料(liao)基础设(she)施(shi)，目(mu)前已经(jing)在(zai)一些重要的生产单元，取(qu)得重要突破(po)，实际(ji)应用，成(cheng)效显(xian)著。

依据上述时间，总(zong)结(jie)出(chu)一批(pi)重要的(de)数(shu)字(zi)化(hua)转(zhuan)型(xing)的关(guan)键(jian)技(ji)术(shu)：

数据驱(qu)动的(de)IT架(jia)构(gou)

数据(ju)驱动(dong)的信息感知(zhi)：齐全、准确(que)、可(ke)靠 

数(shu)据(ju)驱动的(de)数据(ju)中(zhong)心(xin)：数(shu)据(ju)处(chu)理功(gong)能(neng)，提(ti)取(qu)、转(zhuan)换(huan)、存储(chu)（突出(chu)时间(jian)序(xu)列的(de)存储） 

数据(ju)驱(qu)动(dong)的科(ke)学(xue)分析平台：数(shu)据(ju)科(ke)学(xue)分(fen)析方法→大数(shu)据/机器(qi)学习(AI）平(ping)台(tai)→数(shu)字孪生或操作(zuo)指导(dao) 

数(shu)字(zi)驱(qu)动(dong)的(de)智(zhi)慧决(jue)策：全流(liu)程数字孪(luan)生化的(de)边缘过(guo)程设定(ding)控制(zhi) 

数(shu)据(ju)驱(qu)动(dong)的回(hui)馈赋能：执行(xing)机(ji)构精(jing)准、快速(su)、安全 

制造主流程、一(yi)体(ti)化的虚拟模(mo)型与(yu)实(shi)际(ji)过(guo)程实时融(rong)合的(de)CPS化(hua) 

数(shu)据驱(qu)动的(de)资(zi)源(yuan)配(pei)置与管理(li)云(yun)平台

自动化(hua)系统(tong)补课(ke)：远(yuan)程(cheng)化、自动化(hua)、机(ji)器人化

软(ruan)件(jian)定义(yi)：高(gao)效(xiao)率、低(di)成(cheng)本(ben)改(gai)造，快速实(shi)现(xian)数(shu)字化转(zhuan)型(xing) 

软(ruan)件(jian)编(bian)程(cheng)方(fang)法：无(wu)代(dai)码编程(cheng)，简(jian)单(dan)易学，便(bian)于(yu)推广(guang)，形(xing)成(cheng)数(shu)字化生(sheng)态(tai) 

网(wang)络(luo)：光纤+5G，无(wu)时不(bu)在(zai)，无(wu)处(chu)不在，即插(cha)即用(yong)，泛在网络 

安(an)全：万无(wu)一(yi)失(shi)的网络(luo)安(an)全，严格(ge)标准(zhun)化管(guan)理应对

系统(tong)开(kai)发与上(shang)线(xian)：离(li)线开(kai)发(fa)、调试→在(zai)线(xian)操作指(zhi)导→在线(xian)运行（安全上线，规避(bi)风(feng)险(xian)），安(an)全、稳(wen)妥(tuo)数字(zi)化(hua)转(zhuan)型(xing) 

结(jie)语(yu)

钢(gang)铁工(gong)业数(shu)字化是钢(gang)铁(tie)工业发展的大(da)趋(qu)势(shi)、大方向(xiang)、大(da)战略(lve)。我们(men)要以(yi)国(guo)家(jia)重(zhong)大(da)需(xu)求和(he)企业(ye)生产(chan)中(zhong)的(de)问(wen)题为(wei)导(dao)向(xiang)，产(chan)学(xue)研深(shen)度(du)融(rong)合(he)，攻克关(guan)键共(gong)性技术(shu)，创新(xin)颠(dian)覆(fu)性、引领(ling)性(xing)、原创性(xing)技(ji)术(shu)，加速建(jian)设(she)钢铁(tie)材(cai)料创新(xin)基(ji)础设(she)施(shi)，掌(zhang)握(wo)企(qi)业(ye)核心(xin)竞(jing)争(zheng)力(li)，促(cu)进(jin)我(wo)国(guo)钢铁行(xing)业(ye)实(shi)现(xian)数(shu)字(zi)化(hua)转型，高质(zhi)量(liang)发展！我们相(xiang)信(xin)，中国(guo)钢铁(tie)行业(ye)一定(ding)会(hui)在(zai)激(ji)烈的(de)国(guo)际(ji)竞争(zheng)中占(zhan)据(ju)科技(ji)发(fa)展的制(zhi)高(gao)点(dian)，成为(wei)世(shi)界(jie)钢(gang)铁科(ke)学技术(shu)的(de)领(ling)跑(pao)者(zhe)。