钢铁(tie)工业(ye)是国民经济的重要基(ji)础(chu)产(chan)业(ye)，是国(guo)之(zhi)基(ji)石(shi)。改革(ge)开放(fang)以来，我国(guo)钢(gang)铁行(xing)业(ye)迅速发展，到2020年(nian)，我国钢(gang)产(chan)量(liang)已(yi)经达(da)到世界总(zong)产量的57%，可以生(sheng)产所有(you)门类(lei)的钢(gang)铁产(chan)品(pin)。钢铁工(gong)业为国(guo)家建(jian)设提(ti)供(gong)了(le)重(zhong)要的原材料(liao)保(bao)障(zhang)，有(you)力(li)支撑了国(guo)民(min)经(jing)济的(de)健康发展(zhan)，推(tui)动了(le)我(wo)国工业(ye)化、现代化进(jin)程(cheng)，促(cu)进了(le)民生(sheng)改(gai)善(shan)和(he)社会进步(bu)。

钢(gang)铁行业数(shu)字化(hua)转型的机(ji)遇与(yu)挑(tiao)战(zhan)

作为(wei)大型复杂流(liu)程(cheng)工(gong)业，钢铁工(gong)业全流程(cheng)各工序(xu)均为(wei)具(ju)有(you)多(duo)变(bian)量(liang)、强(qiang)耦合(he)、非线性和(he)大(da)滞后等(deng)特(te)点(dian)的(de)“黑箱”，实(shi)时(shi)信息(xi)极度缺乏；各单(dan)元为孤岛式(shi)控制(zhi)，尚(shang)未做到(dao)单(dan)元间界面无缝(feng)、精准(zhun)衔(xian)接(jie)。钢铁行业面(mian)临(lin)的质(zhi)量(liang)、成(cheng)本(ben)、环境(jing)、稳定(ding)性等方(fang)面的(de)问题(ti)亟待解(jie)决(jue)。严(yan)重的(de)“不确定性(xing)”是(shi)钢(gang)铁生(sheng)产(chan)过程面(mian)临的重大(da)挑战。

钢(gang)铁行(xing)业(ye)具有(you)丰(feng)富(fu)的(de)数字(zi)技术(shu)应用(yong)场景资源。经过(guo)长期(qi)的建(jian)设和(he)发(fa)展(zhan)，钢(gang)铁(tie)行业(ye)已(yi)经(jing)具有(you)先(xian)进(jin)的数(shu)据采集(ji)系统、自动(dong)化(hua)控制(zhi)系统和研(yan)发设施(shi)，可以为(wei)我们(men)提供(gong)海(hai)量的数(shu)据(ju)资源(yuan)。我们(men)已(yi)经实(shi)现(xian)了(le)全面(mian)的(de)数(shu)据采集和(he)丰富(fu)的(de)数据(ju)积(ji)累(lei)。

习(xi)近(jin)平(ping)总(zong)书(shu)记号召我们“加(jia)快建(jian)设(she)数(shu)字(zi)中国”。我们(men)钢(gang)铁人(ren)要将(jiang)数(shu)字技(ji)术与钢(gang)铁行(xing)业深度(du)融合，充(chong)分发(fa)挥钢(gang)铁行(xing)业(ye)海(hai)量(liang)数(shu)据(ju)和(he)丰富应(ying)用(yong)场景(jing)优势(shi)，在(zai)工业(ye)互联网、大(da)数(shu)据(ju)、云计(ji)算、5G网(wang)络(luo)等(deng)信息技(ji)术的支(zhi)撑下，借(jie)助(zhu)大(da)数据与(yu)机器学习(xi)/深(shen)度学习(xi)等(deng)数(shu)据(ju)科学技(ji)术，快速(su)解析海量数(shu)据中(zhong)蕴含的(de)企(qi)业生(sheng)产过(guo)程中(zhong)的规律，并利用这(zhe)些规律解(jie)决(jue)流(liu)程工(gong)业(ye)普(pu)遍存在(zai)的不(bu)确(que)定(ding)性(xing)等“黑箱”难题(ti)，发挥数据(ju)技术(shu)的放(fang)大、倍(bei)增、叠加(jia)作用，推进(jin)钢铁(tie)行(xing)业的数字(zi)化(hua)转型与高质(zhi)量发展。

数字驱动的钢(gang)铁材料(liao)创(chuang)新基(ji)础设施

钢铁材(cai)料(liao)创新基础(chu)设(she)施是以(yi)工业(ye)互联(lian)网(wang)为载(zai)体、以数(shu)字(zi)孪生(sheng)为(wei)核心(xin)，提(ti)供(gong)数(shu)据(ju)全生命(ming)周期管理，支持数(shu)据治(zhi)理、大数(shu)据(ju)存储、大(da)数(shu)据分(fen)析引擎、大数据流动(dong)驱(qu)动等(deng)数(shu)据底座(zuo)。它搭(da)建数(shu)据化业务(wu)基(ji)盘(pan)，并构建面向(xiang)未来的(de)数(shu)字(zi)化创(chuang)新应(ying)用(yong)，依(yi)托(tuo)全流程、全(quan)场(chang)景(jing)数(shu)字化(hua)转型，软硬(ying)协(xie)同，发(fa)展最(zui)新的(de)工(gong)业(ye)信(xin)息通(tong)信技术(shu)，实现(xian)钢铁(tie)工(gong)业的数(shu)字化(hua)转型(xing)。

钢(gang)铁行(xing)业必(bi)须与数字(zi)经(jing)济(ji)、数(shu)字技(ji)术(shu)相(xiang)融(rong)合，发(fa)挥(hui)钢铁(tie)行业应用(yong)场(chang)景和(he)数据资源的优(you)势(shi)，以(yi)工(gong)业(ye)互联(lian)网为载体(ti)、以(yi)底层(ceng)生产线的数据(ju)感(gan)知(zhi)和精(jing)准执行为(wei)基础、以边(bian)缘(yuan)过(guo)程(cheng)设定(ding)模(mo)型(xing)的数(shu)字(zi)孪生(sheng)化和CPS化(hua)为核(he)心、以(yi)数字驱(qu)动的(de)云平(ping)台(tai)为(wei)支(zhi)撑(cheng)，建设(she)数(shu)字(zi)技(ji)术与钢铁(tie)企业(ye)实(shi)体(ti)技(ji)术深度(du)融(rong)合的(de)数(shu)字化(hua)创(chuang)新基础(chu)设(she)施(shi)，钢(gang)铁(tie)材(cai)料(liao)创(chuang)新(xin)基础设施(shi)是(shi)钢铁工(gong)业的(de)核(he)心竞(jing)争力(li)。

创新(xin)基(ji)础设施(shi)的(de)核(he)心功能，就是(shi)建(jian)立钢铁(tie)材(cai)料(liao)的成(cheng)分设(she)计(ji)、制造工艺(yi)与其组织(zhi)、性(xing)能(neng)、服役(yi)表现(xian)、外形(xing)尺寸、表面质(zhi)量或其(qi)他各(ge)种(zhong)经(jing)过(guo)数(shu)字化(hua)的(de)非结构化数据表(biao)征(zheng)的状态变量(liang)之(zhi)间(jian)的关(guan)系，即建(jian)立钢(gang)铁行(xing)业信息(xi)物(wu)理系(xi)统的数字(zi)孪生(sheng)，利(li)用自学(xue)习(xi)、自(zi)适应(ying)、自(zi)组(zu)织(zhi)的数(shu)字(zi)技(ji)术持(chi)续优(you)化(hua)生(sheng)产工艺(yi)过程(cheng)，实(shi)现钢(gang)铁(tie)行业(ye)绿色(se)化(hua)、数(shu)字化(hua)、高质(zhi)化(hua)、服务(wu)化(hua)发(fa)展的目标(biao)。

钢铁企(qi)业(ye)创(chuang)新(xin)基(ji)础设施(shi)包(bao)括4个(ge)主要组(zu)成(cheng)部分(fen)，即(ji)实(shi)验(yan)中(zhong)心(xin)、中试(shi)基(ji)地(di)、底层生产(chan)线组成(cheng)的(de)物(wu)理空(kong)间(jian)，位(wei)于(yu)边(bian)缘的(de)边缘(yuan)数字化核心(xin)平(ping)台(tai)（边缘(yuan)云(yun)平台），位于(yu)云平(ping)台之(zhi)上的企(qi)业资源配置(zhi)与(yu)管(guan)理(li)平(ping)台(tai)（资(zi)源配(pei)置与管(guan)理平台(tai)），以及管理(li)以上底层(ceng)物理(li)实(shi)体(ti)和2个(ge)平台(tai)的(de)网(wang)络系统。

强(qiang)大健(jian)全的物(wu)理实(shi)体(ti)底(di)层：数据(ju)采(cai)集(ji)与执(zhi)行(xing)机构(gou)

钢(gang)铁创新(xin)基(ji)础设(she)施的(de)底层(ceng)是企业实验(yan)室、中试(shi)基地(di)、生(sheng)产(chan)线(xian)组(zu)成(cheng)的(de)物理(li)实体(ti)。在(zai)物(wu)理实体设(she)备上(shang)安装(zhuang)的信息感(gan)知系统(tong)，采集数(shu)据(ju)并(bing)传(chuan)送到边缘(yuan)或云平(ping)台，对(dui)经(jing)过预处理的海(hai)量数(shu)据，进行数据分(fen)析，并在边(bian)缘建立数字(zi)孪生(sheng)模(mo)型(xing)进(jin)行(xing)过(guo)程控(kong)制，或(huo)在云平(ping)台(tai)进行(xing)管(guan)理和(he)操(cao)作指导(dao)。

钢(gang)铁(tie)工(gong)业要(yao)采(cai)用数(shu)字化(hua)技术(shu)，实(shi)现(xian)数字化转(zhuan)型，首(shou)要(yao)条(tiao)件(jian)是(shi)钢铁(tie)产(chan)线(xian)的(de)各个(ge)基(ji)本(ben)单元具(ju)有完备(bei)、可靠(kao)、性(xing)能优良的数据采集系(xi)统(tong)，可以提(ti)供精准、齐(qi)全的现场(chang)有(you)关(guan)材料成(cheng)分(fen)和实时(shi)操(cao)作(zuo)数据(ju)等(deng)输入数据，以及(ji)材(cai)料外形(xing)尺(chi)寸(cun)、组织(zhi)性(xing)能、表面(mian)质量等(deng)输出(chu)数据。同时(shi)，各(ge)工序(xu)的(de)基础自(zi)动化(hua)系(xi)统和(he)执(zhi)行机构(gou)必(bi)须(xu)以足够的(de)响应(ying)性(xing)、实(shi)时性(xing)和控制精度(du)实(shi)现(xian)过程(cheng)控(kong)制(zhi)系统与物(wu)理(li)系(xi)统(tong)的(de)实(shi)时交互，完(wan)成(cheng)需(xu)要(yao)的自(zi)动化控制任务。

尽(jin)管(guan)我国的(de)多(duo)数钢(gang)厂(chang)是(shi)近年(nian)建设的(de)，采用了先(xian)进的自(zi)动化(hua)技(ji)术，有(you)较好的自动化基(ji)础(chu)，但(dan)是(shi)仍然(ran)有缺(que)项(xiang)和(he)“短(duan)板”。因(yin)此(ci)必(bi)须(xu)填平(ping)补齐(qi)底(di)层(ceng)生(sheng)产(chan)线的(de)数(shu)据采集和执行机(ji)构(gou)的(de)缺项(xiang)，消(xiao)除(chu)“短(duan)板(ban)”。由(you)于钢铁行(xing)业(ye)作业(ye)条(tiao)件和(he)技(ji)术(shu)水平(ping)的(de)限制，过(guo)去的一些数(shu)据(ju)难(nan)以(yi)检(jian)测(ce)，甚(shen)至检测不了(le)。比(bi)如(ru)炼(lian)钢(gang)过(guo)程(cheng)中(zhong)的下渣(zha)检测(ce)、连铸液面波动检(jian)测(ce)、复(fu)杂形状的(de)测(ce)量等。现在(zai)可(ke)以采用(yong)各种新检测(ce)方(fang)法(fa)来(lai)实(shi)现(xian)信息(xi)感知(zhi)。利(li)用机(ji)器(qi)视(shi)觉(jue)技术可以(yi)提供多(duo)维(wei)测量(liang)的信息(xi)，经过数据(ju)变换和(he)分(fen)析，可以获得我(wo)们(men)需要的尺(chi)寸(cun)、形(xing)状、分(fen)布(bu)等(deng)定(ding)量的表达。这方(fang)面(mian)有很(hen)大(da)的创(chuang)新(xin)空(kong)间(jian)。

执行机构(gou)嵌入到三类实验工具(ju)的(de)物理实(shi)体层(ceng)上(shang)。依靠(kao)实(shi)验室(shi)规模的基础(chu)性实验装(zhuang)备(bei)提供(gong)的(de)信息(xi)，可以建(jian)立(li)初级(ji)数字(zi)孪(luan)生模(mo)型。这组模(mo)型(xing)经(jing)过(guo)中试(shi)规(gui)模(mo)实验(yan)工(gong)具的(de)验(yan)证(zheng)、优化(hua)，再进(jin)一步在(zai)实(shi)际(ji)生产(chan)线(xian)规模的(de)实(shi)验(yan)工具上进行(xing)生(sheng)产性(xing)验(yan)证(zheng)和(he)优化(hua)。优(you)化(hua)后的(de)数字孪生模(mo)型(xing)，在生产中承担生产过(guo)程设定(ding)计(ji)算和(he)动态设定(ding)计算，并与物理(li)系(xi)统（即生(sheng)产(chan)线(xian)）进(jin)行实(shi)时交(jiao)互、反馈控制(zhi)、循(xun)环赋(fu)能。处于模型(xing)库(ku)中(zhong)的各(ge)钢(gang)种模型(xing)，具有高(gao)度自(zi)治的功能(neng)，可(ke)以在(zai)轧制(zhi)该(gai)钢种时(shi)，利用实(shi)测大数据进行自学习(xi)、自适(shi)应(ying)，实(shi)现(xian)模(mo)型(xing)的更(geng)新(xin)，持(chi)续(xu)不(bu)断(duan)地提高模(mo)型(xing)的保真(zhen)度。

为进(jin)一步提高生(sheng)产(chan)效率(lv)、改(gai)善(shan)成(cheng)材(cai)率、实现(xian)稳定(ding)生产，需要对(dui)传统(tong)自(zi)动(dong)化系统(tong)补(bu)课(ke)，大(da)力推(tui)进(jin)操(cao)作的(de)远程化和(he)自(zi)动(dong)化。对(dui)于(yu)3D（Difficult，Dirty，Dangerous）岗(gang)位实(shi)行(xing)机(ji)器(qi)人(ren)化(hua)。这(zhe)是(shi)一个长(zhang)期(qi)的(de)工作，可(ke)分(fen)步逐步(bu)实施。

数据(ju)驱(qu)动(dong)的IT系统架构

建立数(shu)据驱(qu)动的新型(xing)IT架构。这种(zhong)IT架(jia)构(gou)通过工(gong)业互联(lian)网(wang)直接(jie)将(jiang)底(di)层(ceng)的(de)数据采集(ji)系(xi)统(tong)获(huo)得数(shu)据(ju)传输到边(bian)缘及(ji)云(yun)中(zhong)的(de)数据(ju)中(zhong)心/机(ji)器(qi)学习平(ping)台(tai)，在(zai)边(bian)缘(yuan)形(xing)成数(shu)字(zi)孪生(sheng)模(mo)型(xing)取(qu)代(dai)原(yuan)有的机理或经(jing)验模型(xing)，而(er)在(zai)云(yun)中(zhong)多(duo)数形成操作(zuo)指导，对(dui)资(zi)源配(pei)置进(jin)行(xing)优(you)化与管(guan)理。

钢铁企业(ye)过(guo)程控制(zhi)系(xi)统有数千台至数万台(tai)计算(suan)机运行，发(fa)生(sheng)大(da)量(liang)的(de)数(shu)据往(wang)来(lai)。在传统(tong)的钢铁(tie)制造工序中(zhong)，传感(gan)器(qi)信号(hao)汇集(ji)到定序(xu)器等下位(wei)计(ji)算(suan)机后，再(zai)传(chuan)送(song)到(dao)上位(wei)机。传统的(de)控制系(xi)统(tong)没(mei)有(you)考虑到整(zheng)个过(guo)程大(da)数据(ju)分析的需(xu)要。传感(gan)器(qi)数(shu)据(ju)经(jing)过多次逻辑运(yun)算(suan)、阈值处理(li)等，再(zai)分层(ceng)地汇(hui)集，必然(ran)舍(she)弃较(jiao)多数(shu)据(ju)。在这样的结构(gou)中，大(da)数据的分(fen)析和运用(yong)非(fei)常困(kun)难(nan)。因此，必(bi)须(xu)采(cai)用(yong)数据驱(qu)动型的系(xi)统(tong)架构（Data Driven Architecture）。这(zhe)种架构将(jiang)传(chuan)感器(qi)等(deng)物联网(wang)化(hua)，公平收集所有(you)传感器(qi)的数(shu)据(ju)，再(zai)送(song)到边缘和云中(zhong)的数据中(zhong)心(xin)进行(xing)处理(li)和(he)分析。对于(yu)多厂商环境(jing)的(de)课题(ti)，可(ke)以在(zai)边(bian)缘服(fu)务(wu)器(qi)等汇(hui)集(ji)数(shu)据后(hou)，从(cong)优先的(de)数(shu)据(ju)群(qun)开(kai)始依(yi)次进(jin)行结(jie)构(gou)标准化等(deng)操作，以(yi)便于(yu)数据使(shi)用(yong)。这种方法在运用原(yuan)有(you)系(xi)统(tong)的同时(shi)，通过运用(yong)最(zui)新(xin)的数据(ju)转换技术(shu)和(he)高(gao)速(su)通信，可以(yi)推(tui)进(jin)数据驱(qu)动(dong)型(xing)架(jia)构(gou)的(de)构(gou)筑。

在(zai)生(sheng)产线(xian)附近(jin)的边(bian)缘，设置(zhi)一(yi)个(ge)数(shu)据(ju)驱动的原(yuan)位分(fen)析系(xi)统。原(yuan)位(wei)分析(xi)系(xi)统由(you)边(bian)缘(yuan)数据中(zhong)心和机(ji)器学(xue)习平台(tai)组(zu)成。数(shu)据中心(xin)对(dui)来(lai)自(zi)传感器(qi)系(xi)统的“粗(cu)”数据进(jin)行预(yu)处(chu)理，完成(cheng)“粗(cu)”数据(ju)的提(ti)取(qu)、转(zhuan)换(huan)、存(cun)储等操作(zuo)。时间序(xu)列(lie)数(shu)据(ju)对(dui)流(liu)程(cheng)工(gong)业特别重(zhong)要。这些(xie)数据包(bao)括(kuo)仅(jin)标题(ti)加工(gong)过(guo)的(de)原始(shi)数(shu)据(ju)，分、小(xiao)时、天等时(shi)间数(shu)据，最大值(zhi)和(he)最(zui)小(xiao)值(zhi)等统(tong)计数据(ju)。

这个(ge)原(yuan)位分(fen)析系(xi)统(tong)的边(bian)缘(yuan)数据中心(xin)/机(ji)器(qi)学习平(ping)台对经过处理(li)的生产试验数据进行机(ji)器(qi)学(xue)习(xi)、深度(du)学习等数(shu)据(ju)分(fen)析，以(yi)足够的(de)精度给出描(miao)述材料(liao)成(cheng)分、生产工(gong)艺(yi)与(yu)产(chan)品组(zu)织(zhi)、性(xing)能、外(wai)形(xing)尺(chi)寸、表(biao)面(mian)质量(liang)、状(zhuang)态(tai)量等控(kong)制(zhi)目(mu)标之(zhi)间的关(guan)系(xi)，即(ji)数字(zi)孪生，为(wei)后述的过程设定提(ti)供具(ju)有(you)自(zi)学习(xi)、自适应、自(zi)组织等(deng)能(neng)力(li)高保真(zhen)度(du)设定(ding)模(mo)型(xing)系(xi)统(tong)。

在(zai)资(zi)源管理(li)与配置(zhi)云平台，预(yu)处理后的(de)数据根据(ju)需(xu)要，可(ke)以(yi)使用(yong)BI(商(shang)务智(zhi)能)工具(ju)进行可视(shi)化(hua)处理(li)，再(zai)输出(chu)到屏幕显示(shi)或(huo)操(cao)作指导。BI工(gong)具(ju)可以(yi)很容(rong)易(yi)缩小数据(ju)范(fan)围，切(qie)换(huan)可(ke)视化(hua)部件(jian)，实(shi)现(xian)可视化部件之间数(shu)据联动(dong)等(deng)，因(yin)此(ci)容易进行(xing)灵(ling)活的分析(xi)。可(ke)视(shi)化(hua)部(bu)件包(bao)括：时间(jian)序列图(tu)表工(gong)具、散(san)点图工具、工(gong)艺流(liu)程(cheng)可(ke)视化工具(ju)等。

GUI（图形(xing)用(yong)户界面(mian)计算机(ji)）环(huan)境(jing)下运行的机器学(xue)习(xi)工具(ju)有(you)两(liang)类(lei)，即(ji)专门用于分析(xi)时间序(xu)列(lie)异常(chang)预(yu)兆的机器学(xue)习(xi)工具(ju)和(he)进(jin)行(xing)一般数(shu)字数(shu)据(ju)分析的(de)机(ji)器(qi)学(xue)习工(gong)具(ju)，将依据需(xu)要分(fen)别在云(yun)平(ping)台(tai)和边(bian)缘(yuan)平台使用(yong)。在(zai)GUI环(huan)境(jing)下(xia)运行的深度学(xue)习(xi)工具，可(ke)以处(chu)理(li)声(sheng)音(yin)、图(tu)像(xiang)、文(wen)本(ben)等(deng)非(fei)结(jie)构化数据(ju)。

为(wei)适(shi)应(ying)“无编(bian)程化”发展趋势，采用“低(di)编(bian)码(ma)应(ying)用程序(xu)开(kai)发”等新(xin)的应(ying)用程(cheng)序(xu)编程(cheng)工(gong)具，实现(xian)编(bian)程工(gong)具(ju)简(jian)易(yi)化(hua)。这(zhe)样(yang)有利(li)于(yu)加速数字(zi)技术(shu)的传播(bo)与普及，使(shi)数字(zi)技(ji)术成(cheng)为钢(gang)铁(tie)等(deng)非(fei)信息领域(yu)专家(jia)手中的(de)有(you)力工(gong)具，加速在(zai)钢铁(tie)企(qi)业中发展、壮(zhuang)大数字(zi)化创(chuang)新(xin)人(ren)才(cai)队(dui)伍，形(xing)成数(shu)字化(hua)创(chuang)新的生态。

边(bian)缘(yuan)数字化核心(xin)平台(tai)

边缘(yuan)数字(zi)化核心平台的(de)关键(jian)技术是边缘过程设定(ding)模(mo)型数(shu)字孪生化和边缘—生产(chan)线(xian)互(hu)相映(ying)射(she)的过程控(kong)制的(de)信(xin)息(xi)物(wu)理系(xi)统化(hua)。

钢(gang)铁生(sheng)产过(guo)程全部(bu)冶炼—加(jia)工过(guo)程是(shi)“黑(hei)箱”。传统(tong)的(de)边缘主要(yao)使(shi)用基(ji)础(chu)理论(lun)数学模型和经验(yan)模型，来(lai)完成(cheng)过(guo)程(cheng)机(ji)设定计算和(he)基(ji)础(chu)自(zi)动(dong)化(hua)控制。此(ci)外(wai)，原(yuan)系统(tong)的边(bian)缘(yuan)处(chu)还有过程(cheng)监控(kong)系统、质(zhi)量(liang)追溯(su)系统、数(shu)据(ju)库(ku)系(xi)统等，近(jin)年(nian)还有(you)少许的(de)局部(bu)智(zhi)能(neng)化(hua)控(kong)制环(huan)节。由(you)于(yu)环(huan)境状况(kuang)和(he)操(cao)作(zuo)条件(jian)波动以及设备(bei)运(yun)行(xing)状态(tai)变化(hua)，加之过程输(shu)入条(tiao)件、状(zhuang)态变量(liang)和控制(zhi)系统之间的(de)关系(xi)十(shi)分(fen)复(fu)杂(za)，这些(xie)机理模(mo)型(xing)对于全流程(cheng)“黑箱”的复(fu)杂动(dong)态过程(cheng)适(shi)用性(xing)很(hen)差，预(yu)报(bao)精(jing)度(du)不(bu)高(gao)，难(nan)以准(zhun)确透(tou)视工艺(yi)、设(she)备(bei)、质(zhi)量(liang)等(deng)关键(jian)参(can)数之(zhi)间(jian)的复(fu)杂(za)关(guan)系。目(mu)前传统(tong)的(de)钢铁生(sheng)产(chan)生产(chan)过程存在三(san)类问题。一(yi)是(shi)产品(pin)质量、成(cheng)材(cai)率(lv)、新品开(kai)发效率等(deng)商品与(yu)服(fu)务(wu)问(wen)题，二是(shi)提高产(chan)量(liang)与(yu)效率(lv)、降低成本、防止事(shi)故(gu)等工艺(yi)过程(cheng)问(wen)题(ti)，三是提高劳动(dong)生(sheng)产率、技能传(chuan)承、人(ren)才(cai)培养、安全、操作(zuo)水平(ping)等(deng)生(sheng)产(chan)现(xian)场问题。这(zhe)三类(lei)问(wen)题均集(ji)中(zhong)在(zai)以(yi)“黑箱(xiang)”为特(te)征(zheng)的主(zhu)流(liu)程生(sheng)产过(guo)程中。

针对(dui)上(shang)述(shu)影响企(qi)业经(jing)营的重大问题，我们必须(xu)围(wei)绕(rao)制造主流程，建立“边(bian)缘数(shu)字(zi)化(hua)核(he)心平台”，简(jian)称(cheng)“边缘(yuan)平(ping)台”，实现数字孪(luan)生系(xi)统与实际(ji)过(guo)程实时融(rong)合(he)的一(yi)体(ti)化(hua)和全流(liu)程(cheng)的(de)CPS化。

边(bian)缘(yuan)云平台的(de)任(ren)务是(shi)，利(li)用大数(shu)据(ju)/机器(qi)学习(xi)的(de)数(shu)据(ju)分析方(fang)法(fa)，解(jie)开(kai)贯(guan)穿(chuan)钢铁(tie)全部主(zhu)流程的“黑(hei)箱”，搞清(qing)楚隐藏(cang)在“黑(hei)箱(xiang)”中(zhong)的规律(lv)，将(jiang)“黑箱”变(bian)“透明”，给出全局(ju)性的数(shu)字孪生过程控(kong)制模型，实现(xian)边缘(yuan)设(she)定模(mo)型(xing)的(de)数字(zi)孪(luan)生化。

因此(ci)与(yu)加工(gong)、装(zhuang)配(pei)为(wei)主(zhu)的机械(xie)制(zhi)造业不(bu)同，钢铁等流程(cheng)工(gong)业必(bi)须(xu)将(jiang)云(yun)端(duan)业(ye)务能(neng)力(li)向边(bian)缘(yuan)延伸，发挥边(bian)云协同能力，实现(xian)分布式(shi)云(yun)功(gong)能，强化(hua)边(bian)缘(yuan)低(di)时(shi)延、实时(shi)性工业控制。构筑(zhu)在(zai)边缘(yuan)设施上(shang)的(de)边(bian)缘云(yun)计(ji)算(suan)平台，具(ju)有(you)和传统(tong)私有云(yun)一(yi)样的安全(quan)性(xing)，在用户(hu)机(ji)房内(nei)就(jiu)近部署(shu)，满(man)足(zu)数(shu)据(ju)不(bu)出(chu)厂的需求。

数(shu)据(ju)驱(qu)动(dong)的边缘(yuan)数据(ju)中心，必须(xu)提(ti)供(gong)大数据(ju)/机(ji)器学(xue)习必需(xu)的(de)全(quan)部(bu)数(shu)据，并对这(zhe)些(xie)数据(ju)进行提(ti)取、转(zhuan)换(huan)、存(cun)储(chu)等数据处理。与此(ci)相(xiang)应，在(zai)边缘(yuan)部(bu)分(fen)设(she)置“大数据/机器(qi)学习解析平(ping)台(tai)（I）”（D/M平台I），可(ke)以(yi)利(li)用(yong)数据(ju)科学(xue)、AI等(deng)技术(shu)解(jie)析(xi)建(jian)立(li)数(shu)字(zi)孪(luan)生过(guo)程模(mo)型，以(yi)及(ji)实现(xian)过程(cheng)可(ke)视化(hua)、APP开(kai)发等(deng)功能。生产过(guo)程(cheng)数(shu)字孪(luan)生(sheng)模(mo)型要(yao)传(chuan)送(song)到过程(cheng)控(kong)制系统(tong)，代(dai)替传统(tong)的(de)机(ji)理-经(jing)验(yan)模型(xing)，进行生产设备的设(she)定(ding)和(he)动(dong)态(tai)设定。

钢铁生(sheng)产(chan)流(liu)程(cheng)上各(ge)个不(bu)同的(de)应(ying)用场(chang)景(jing)，比如烧结、球(qiu)团(tuan)、高(gao)炉(lu)、转(zhuan)炉、精(jing)炼、连(lian)铸(zhu)、热轧(ya)、冷轧等(deng)，有各自特(te)点，需要(yao)采用不同的(de)数(shu)据分析(xi)方(fang)法。所以，要(yao)注意依据各(ge)个(ge)场(chang)景的特点(dian)，采(cai)用不(bu)同(tong)的机(ji)器(qi)学习算法(fa)，解决各自的(de)问题(ti)。这是我们需要(yao)依(yi)据各单元特(te)征(zheng)突(tu)破(po)的技(ji)术难点。

这样一来，我们(men)在作为(wei)物理(li)实体的(de)物理(li)底层(ceng)和作为数(shu)字虚(xu)体的边缘之(zhi)间(jian)，形成数(shu)据闭环(huan)自(zi)动(dong)流动的(de)四个环节，即(ji)“状态感(gan)知(zhi)、实时分(fen)析、科学(xue)决(jue)策(ce)、精(jing)准(zhun)执(zhi)行(xing)”的(de)闭路循环(huan)中(zhong)，实现资(zi)源(yuan)的(de)优(you)化配(pei)置。在这(zhe)个循(xun)环过程(cheng)中，大(da)量(liang)蕴含在物理空(kong)间(jian)中(zhong)的隐性(xing)数据经(jing)过状(zhuang)态(tai)感(gan)知(zhi)被转化(hua)为显性数(shu)据，进而(er)能(neng)够(gou)在(zai)信(xin)息空间进行计(ji)算分析(xi)，将(jiang)显性(xing)数(shu)据转化为(wei)有价值(zhi)的(de)信息(xi)。不同系统的信息(xi)经(jing)过(guo)集中处(chu)理形(xing)成(cheng)对(dui)外(wai)部变(bian)化(hua)的科学决策，将(jiang)信息进一步转化(hua)为知识。最(zui)后(hou)以更(geng)为优化(hua)的(de)数(shu)据作用(yong)到(dao)物理空间(jian)，构成(cheng)数(shu)据(ju)的(de)闭(bi)环(huan)流动(dong)。这(zhe)个(ge)闭(bi)环(huan)赋能(neng)过(guo)程(cheng)具有“数(shu)据驱(qu)动(dong)、软(ruan)件定(ding)义(yi)、虚(xu)实(shi)映(ying)射、泛(fan)在(zai)连(lian)接、异(yi)构(gou)集成(cheng)、系(xi)统自治(zhi)”六大特征(zheng)。也就(jiu)是说(shuo)，我们(men)建立了(le)钢(gang)铁(tie)生(sheng)产各(ge)工艺单(dan)元(yuan)的(de)CPS。将全(quan)流(liu)程各(ge)单元的(de)CPS集(ji)成(cheng)起来(lai)，就(jiu)实(shi)现(xian)了全(quan)流程(cheng)的(de)CPS化(hua)。

边缘部(bu)分(fen)全(quan)流(liu)程(cheng)的(de)CPS化(hua)促成了钢(gang)铁(tie)创新(xin)基(ji)础设施(shi)的重要特(te)征(zheng)与(yu)绝对(dui)优势(shi)。CPS实现了钢厂控(kong)制的下(xia)述(shu)突破(po)性(xing)的进(jin)展(zhan)：感(gan)知数(shu)据(ju)与(yu)操作数据(ju)全部可(ke)视化，不可(ke)见部(bu)分(fen)的可(ke)视(shi)化(hua)；“黑箱(xiang)”模型数(shu)字(zi)孪(luan)生透(tou)明化(hua)，动(dong)态(tai)、实(shi)时(shi)调整的精准(zhun)实时(shi)虚拟(ni)化；异常(chang)情(qing)况早期(qi)预(yu)先检测和预测(ce)，过(guo)程最(zui)优(you)状(zhuang)态的(de)预(yu)测(ce)与(yu)检测；完成正确的(de)操(cao)作(zuo)指(zhi)导(dao)，迅(xun)速的(de)前馈与反馈，以及(ji)精(jing)准(zhun)的(de)执(zhi)行(xing)自动(dong)化(hua)等控制(zhi)响应，从而实(shi)现对过程(cheng)的(de)自(zi)主控制(zhi)。 

企业(ye)资(zi)源(yuan)配置与(yu)管理云平(ping)台(tai)

云(yun)中(zhong)的资源(yuan)配置管(guan)理云平(ping)台(tai)，简(jian)称(cheng)“云(yun)平(ping)台(tai)”，位于(yu)云中(zhong)，称(cheng)为“云端(duan)智(zhi)能层(ceng)”。在(zai)传统的(de)工(gong)业(ye)互(hu)联网(wang)系(xi)统(tong)中(zhong)，它(ta)承担低(di)实时性的(de) MES、ERP和BI生产计(ji)划(hua)、管(guan)理、调(diao)度、决策等功(gong)能，同(tong)时(shi)，还(hai)可(ke)以(yi)实现(xian)质量(liang)、设备能(neng)力、成(cheng)本、资(zi)源、能(neng)源(yuan)、人力资(zi)源等多(duo)个目(mu)标(biao)的(de)管控、溯(su)源、资(zi)源(yuan)优化配置等(deng)支撑(cheng)和保(bao)证作用。

在钢铁(tie)创新基(ji)础设(she)施中(zhong)，“云(yun)平(ping)台”负责生(sheng)产(chan)计划(hua)、调(diao)度、质量、效率、稳定(ding)性等(deng)生(sheng)产活(huo)动(dong)，原(yuan)料(liao)、供(gong)应、能(neng)源、介质(zhi)、排(pai)放(fang)、物流、人力(li)资源(yuan)、财务(wu)、成本、技术创(chuang)新(xin)、发(fa)展(zhan)战略等资源配(pei)置和管理功(gong)能(neng)，是“边缘部(bu)分”设定(ding)、运行、调度(du)的(de)强大(da)支(zhi)撑部分(fen)和企(qi)业(ye)管理(li)的(de)重要组(zu)成部(bu)分(fen)。

云平台(tai)必(bi)须(xu)是数(shu)据驱动(dong)的。在云(yun)平(ping)台(tai)配(pei)置有(you)企(qi)业大数据中(zhong)心(xin)和(he)“大(da)数据(ju)/机器(qi)学习解析(xi)平台（II）”（D/M平(ping)台II），该平(ping)台(tai)也(ye)是(shi)利(li)用(yong)大(da)数据/机器学习(xi)等数(shu)据技术(shu)，分(fen)析(xi)生(sheng)产(chan)、设(she)备、能(neng)源(yuan)、物流等资源的生(sheng)产要素(su)，对相(xiang)应部分的(de)运(yun)行和(he)管理工(gong)作(zuo)进(jin)行管(guan)理和(he)优(you)化，支撑(cheng)和(he)保证边缘云(yun)的最优(you)化(hua)运(yun)行(xing)。位于云(yun)端(duan)智能层(ceng)的(de)资(zi)源配(pei)置(zhi)与管理系统包括如下(xia)7部(bu)分：

①生产计划(hua)与(yu)调度(du)管理系统(tong)（原(yuan)MES,ERP）；

②设(she)备(bei)运(yun)维、管(guan)理(li)、诊(zhen)断、维(wei)护(hu)、点(dian)检、检(jian)修、备件(jian)管理(li)、可(ke)靠(kao)性分析(xi)等(deng)有关(guan)事项；

③物(wu)流、原料(liao)、介质(zhi)、能(neng)源调(diao)度(du)、管理(li)，以及(ji)工件跟踪(zong)、产品管理、排放(fang)管理(li)，等(deng)等；

④安(an)全(quan)；

⑤钢铁材料(liao)新品(pin)开(kai)发(fa)、工(gong)艺优化；

⑥人(ren)力资(zi)源、成(cheng)本管理、原料(liao)管(guan)理、市场(chang)分(fen)析等企业管(guan)理事(shi)项(xiang)；

⑦企业(ye)发展战略分(fen)析，等(deng)等(deng)。

网(wang)络与(yu)安(an)全

以(yi)通(tong)信与网(wang)络(luo)系(xi)统连(lian)接上(shang)述底(di)层(ceng)的物(wu)理实(shi)体与边缘(yuan)平台(tai)、云(yun)平(ping)台(tai)，形(xing)成工业互联(lian)网。将(jiang)原(yuan)有(you)光(guang)纤网络(luo)系(xi)统(tong)与(yu)新(xin)型的(de)5G网络(luo)混合(he)，形(xing)成(cheng)泛(fan)在网(wang)络(luo)，将“云”“边(bian)”“端”的内部(bu)和(he)外(wai)部(bu)连接起(qi)来，做到(dao)无(wu)时不(bu)在(zai)，无(wu)处(chu)不(bu)在，即(ji)插即(ji)用的泛(fan)在连(lian)接，保(bao)证(zheng)数据在(zai)系(xi)统(tong)内(nei)的自由流(liu)动。

网络化(hua)能够实现(xian)工(gong)业互(hu)联网内部(bu)单元之间以(yi)及与(yu)其它(ta)网络(luo)系统(tong)之间的(de)互联(lian)互通。应(ying)用(yong)到(dao)工(gong)业(ye)生(sheng)产(chan)场景时(shi)，网络(luo)连(lian)接的时(shi)延(yan)、可(ke)靠性等网络(luo)性(xing)能和(he)组网(wang)灵(ling)活(huo)性(xing)、功(gong)耗都有特(te)殊(shu)要(yao)求(qiu)，还必(bi)须(xu)解决异(yi)构网(wang)络融合(he)、业务(wu)支(zhi)撑(cheng)的高效性(xing)和智(zhi)能(neng)性等(deng)挑战(zhan)。构成(cheng)工(gong)业互联网的各器件(jian)、模块、单(dan)元(yuan)、企业(ye)等实(shi)体都要具备(bei)泛(fan)在连(lian)接能(neng)力，并(bing)实(shi)现(xian)跨网(wang)络(luo)、跨(kua)行(xing)业、异构多技(ji)术(shu)的(de)融(rong)合(he)与协(xie)同，以(yi)保障数据在系(xi)统(tong)内的自由流动(dong)。泛(fan)在连接通(tong)过(guo)对(dui)物理世界(jie)状(zhuang)态(tai)的(de)实时(shi)采集(ji)、传(chuan)输(shu)，以及(ji)对(dui)信息(xi)世(shi)界(jie)控制指令(ling)的实(shi)时(shi)反(fan)馈下(xia)达，提(ti)供(gong)无(wu)处不在(zai)的优化决(jue)策(ce)和智能服务(wu)。

5G的(de)先(xian)进(jin)信(xin)息通(tong)信技(ji)术(shu)有(you)三(san)个(ge)特性，增强(qiang)移动(dong)宽带(dai)（eMBB）适(shi)于应对互联网流(liu)量(liang)爆(bao)炸式(shi)增长(zhang)；超(chao)高(gao)可(ke)靠低时(shi)延通信(xin)（uRLLC）适(shi)于(yu)对(dui)时(shi)延和可(ke)靠(kao)性具有(you)极高(gao)要求(qiu)的(de)垂直行(xing)业应用需(xu)求(qiu)；海(hai)量物联(lian)（mMTC）面(mian)向(xiang)以传(chuan)感(gan)和(he)数据采(cai)集为目标(biao)的应(ying)用(yong)需(xu)求(qiu)。这些特性(xing)特别(bie)适用(yong)于钢(gang)铁行(xing)业的各(ge)种(zhong)特(te)殊场景。

5G为增(zeng)强型(xing)的移(yi)动互联网，峰值传(chuan)输(shu)速率(lv)可达20Gbps。各(ge)制造单元(yuan)之间(jian)在(zai)流(liu)程(cheng)方向上的海(hai)量(liang)数(shu)据传(chuan)输与处理(li)、非(fei)结(jie)构(gou)化(hua)数(shu)据(ju)传(chuan)输(shu)处(chu)理(li)、虚(xu)拟现实(shi)与增(zeng)强(qiang)现实(shi)的传(chuan)输处(chu)理(li)等，都(dou)将依(yi)赖于增(zeng)强(qiang)移动带宽(kuan)。钢铁(tie)生产(chan)中(zhong)存(cun)在(zai)大量(liang)环境恶(e)劣、高(gao)温危(wei)险、重复性的(de)现(xian)场操(cao)作(zuo)岗位(wei)，恶劣(lie)和重复(fu)性(xing)工(gong)况(kuang)下(xia)关键设备运(yun)维监(jian)控(kong)与(yu)远程装配(pei)，急(ji)需(xu)实(shi)现远(yuan)程和自(zi)动化(hua)的操作(zuo)与运(yun)维(wei)。通(tong)过手(shou)机(ji)/巡(xun)检仪(yi)等音(yin)视(shi)频等(deng)采(cai)集(ji)的(de)非(fei)结(jie)构(gou)化数据，应(ying)用(yong)于对设(she)备(bei)运(yun)行(xing)状态(tai)的实时分析(xi)、运算、监测(ce)、管理(li)。在远程装配(pei)场景(jing)中，技术(shu)专(zhuan)家(jia)依(yi)托AR的实(shi)时标(biao)注、音视(shi)频(pin)通信(xin)、桌面共享(xiang)等技术(shu)，远(yuan)程(cheng)指(zhi)导(dao)进行生(sheng)产线装(zhuang)配(pei)工(gong)作。5G的(de)应(ying)用(yong)，推(tui)动了图(tu)像、声音、视(shi)频、文(wen)本(ben)等(deng)非(fei)结构(gou)化数(shu)据(ju)的检(jian)测、处(chu)理(li)、传(chuan)输(shu)与控制(zhi)技术的(de)发展，为(wei)复(fu)杂(za)工况(kuang)的(de)分(fen)析、决(jue)策(ce)与控制提供了强大的(de)发展(zhan)动力。

近(jin)年创(chuang)新(xin)性提(ti)出(chu)的(de)5G切片(pian)方(fang)案，确保(bao)统(tong)一(yi)基(ji)础(chu)设施(shi)能够适(shi)应差异化业(ye)务(wu)需求，是进(jin)入(ru)垂(chui)直(zhi)行业的(de)关键(jian)。5G的(de)多接入(ru)边(bian)缘计算(suan)（MEC），将多种接入形(xing)式的(de)功(gong)能、内容(rong)、应用(yong)等(deng)同部署到(dao)靠近(jin)接(jie)入侧的网(wang)络(luo)边缘，将核心网用户(hu)面与(yu)应(ying)用(yong)下沉(chen)至离用户更近的位置(zhi)，可以降低(di)时(shi)延(yan)至(zhi)毫(hao)秒级，并(bing)确保(bao)垂直(zhi)方向上边(bian)缘与(yu)底层的短时(shi)延实(shi)时交互(hu)。全新(xin)的智(zhi)能边缘云与5G结合，能够降(jiang)低(di)时(shi)延(yan)并(bing)赋(fu)能(neng)新的应(ying)用与(yu)服(fu)务，网络(luo)性(xing)能、安全(quan)性(xing)和(he)隐(yin)私(si)保护(hu)能力(li)可(ke)以(yi)都(dou)得(de)到(dao)提(ti)升。5G低(di)时延(yan)大数据(ju)传(chuan)输、切片(pian)网络架构、多接入边(bian)缘计算(suan)、智(zhi)能(neng)化的(de)边(bian)缘云，为钢(gang)铁(tie)工(gong)业(ye)互(hu)联(lian)网的应(ying)用(yong)和(he)发(fa)展(zhan)提供了(le)强大的(de)驱动(dong)力。

钢铁材料(liao)创(chuang)新(xin)基(ji)础(chu)设(she)施(shi)建(jian)设(she)

鉴于(yu)钢铁(tie)材料创(chuang)新基(ji)础设(she)施(shi)的重要(yao)性，我国(guo)钢铁行(xing)业(ye)学(xue)科(ke)交叉(cha)、行(xing)业协(xie)同(tong)、产学(xue)研深(shen)度(du)融(rong)合，将(jiang)数(shu)字技(ji)术(shu)与实体(ti)经(jing)济融(rong)合，大(da)力(li)开展(zhan)钢(gang)铁(tie)材料(liao)创(chuang)新(xin)基(ji)础(chu)设施(shi)的(de)研究，并(bing)在(zai)一(yi)批企(qi)业(ye)建(jian)设(she)炼(lian)铁—炼钢(gang)—轧制—热处理全(quan)流(liu)程、一(yi)体化的(de)钢(gang)铁(tie)材(cai)料(liao)基础设(she)施(shi)，目(mu)前已(yi)经在(zai)一(yi)些(xie)重要的(de)生(sheng)产单元(yuan)，取(qu)得(de)重要(yao)突破，实际(ji)应(ying)用(yong)，成(cheng)效(xiao)显(xian)著。

依据上(shang)述时(shi)间(jian)，总(zong)结(jie)出一批重要的(de)数字(zi)化(hua)转型(xing)的关(guan)键(jian)技(ji)术：

数(shu)据驱(qu)动(dong)的IT架(jia)构(gou)

数(shu)据(ju)驱动的信(xin)息感(gan)知：齐(qi)全、准(zhun)确、可(ke)靠(kao) 

数据(ju)驱动(dong)的数(shu)据中心(xin)：数(shu)据处(chu)理功能(neng)，提(ti)取、转(zhuan)换(huan)、存储（突出(chu)时(shi)间(jian)序(xu)列(lie)的存储(chu)） 

数据(ju)驱(qu)动的科(ke)学(xue)分(fen)析(xi)平(ping)台(tai)：数据(ju)科学(xue)分(fen)析(xi)方法(fa)→大(da)数据/机(ji)器学(xue)习(xi)(AI）平(ping)台(tai)→数字孪生(sheng)或(huo)操(cao)作指(zhi)导 

数字驱动(dong)的智(zhi)慧决策：全流(liu)程数(shu)字(zi)孪生化的(de)边缘(yuan)过程设定(ding)控(kong)制(zhi) 

数据驱动(dong)的(de)回(hui)馈(kui)赋(fu)能(neng)：执(zhi)行(xing)机构(gou)精(jing)准(zhun)、快(kuai)速(su)、安(an)全(quan) 

制(zhi)造主(zhu)流(liu)程(cheng)、一(yi)体(ti)化的(de)虚(xu)拟(ni)模型与实际(ji)过(guo)程实时融(rong)合(he)的CPS化(hua) 

数(shu)据(ju)驱(qu)动的资(zi)源(yuan)配(pei)置与(yu)管理云(yun)平(ping)台

自(zi)动(dong)化系统补课(ke)：远程(cheng)化(hua)、自(zi)动化(hua)、机(ji)器人(ren)化(hua)

软(ruan)件(jian)定(ding)义(yi)：高效(xiao)率、低成本(ben)改(gai)造，快(kuai)速(su)实(shi)现(xian)数字(zi)化(hua)转型(xing) 

软(ruan)件(jian)编程方(fang)法：无(wu)代(dai)码(ma)编程(cheng)，简单易(yi)学(xue)，便(bian)于推广，形(xing)成(cheng)数(shu)字化生态 

网络：光(guang)纤+5G，无时(shi)不在，无处不(bu)在，即(ji)插即用，泛(fan)在(zai)网络(luo) 

安全：万(wan)无一(yi)失的网络安(an)全，严格(ge)标(biao)准化管(guan)理(li)应(ying)对(dui)

系(xi)统(tong)开发与(yu)上线：离线(xian)开发、调试→在(zai)线(xian)操(cao)作(zuo)指导→在(zai)线(xian)运(yun)行（安全上线，规避(bi)风(feng)险(xian)），安全(quan)、稳(wen)妥(tuo)数字(zi)化转型 

结(jie)语(yu)

钢铁(tie)工业(ye)数(shu)字(zi)化是(shi)钢铁(tie)工(gong)业发(fa)展的(de)大(da)趋(qu)势、大方向、大战(zhan)略。我们(men)要(yao)以国(guo)家重大需(xu)求和企业生产(chan)中(zhong)的问(wen)题为(wei)导(dao)向(xiang)，产(chan)学(xue)研深度融合，攻克关(guan)键共性(xing)技术(shu)，创新颠(dian)覆(fu)性(xing)、引领(ling)性(xing)、原(yuan)创(chuang)性技(ji)术，加速(su)建设(she)钢(gang)铁(tie)材料创(chuang)新基础(chu)设(she)施(shi)，掌(zhang)握(wo)企业核心(xin)竞(jing)争(zheng)力，促进(jin)我(wo)国(guo)钢(gang)铁行业(ye)实现(xian)数字(zi)化(hua)转型(xing)，高(gao)质量(liang)发(fa)展！我们(men)相(xiang)信(xin)，中(zhong)国(guo)钢铁(tie)行业一(yi)定会(hui)在(zai)激烈的国(guo)际(ji)竞(jing)争(zheng)中(zhong)占(zhan)据科(ke)技发(fa)展的(de)制(zhi)高(gao)点，成(cheng)为世(shi)界(jie)钢铁(tie)科学(xue)技(ji)术的(de)领(ling)跑者(zhe)。