摘要：目前，科技发展迅速，智能化建设的发展也有了改善。在钢铁行业的发展中，智能制造技术已得到了十分广泛的应用，其不仅是制造行业的发展趋势，还是钢铁工业转型发展的必经之路。基于此，文章介绍了智能制造技术的相关战略，研究智能制造技术在钢铁行业的应用，希望能够进一步推动钢铁行业的发展。
关键词：智能制造技术；钢铁行业；应用分析
引言
当前，随着“中国制造2025”上升为国家发展战略，我国制造业正经历着由大向强、由分散向聚集的深刻转变。而智能制造作为中国制造2025战略的主攻方向，数字化、网络化、物联网、智能化等基础设施的发展，已为其提供了技术和环境支撑。对我国制造业迎来不可避免的制造模式转型，智能制造关键在智，这就要求制造企业、制造工序、生产线、生产设备等不仅仅是高精度、高质量、高效率执行终端，更要求这些单元本身是具有信息感知、自我分析优化、决策、信息交互的智能单元，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合。
1智能制造技术应用的必要性
随着我国改革开放的不断深化，钢铁行业所需要面对的市场已经不再是国内，在各种对外贸易不断发展、战略不断升级的时代背景下，国内钢铁行业需要与世界钢铁行业进行嫁接，并且要融入世界发展潮流中，也就是说钢铁行业的竞争，已经延伸到了国际上。然而，由于我国钢铁行业发展时间较短，加之工艺、资金、技术等等方面存在不足，导致我国钢铁行业无法与西方国家相提并论。因此，如何提高我国钢铁行业的国际市场竞争力、提高竞争水平已经成为一个亟待解决的主要问题。智能制造技术是一种基于现代先进科技，如物联网、大数据、云计算等等建立起来的一种现代化生产技术，其在钢铁行业中的运用，对于提高生产质量、拓展市场、加快企业发展、提高营销水平等方面都发挥着重要作用，因此将其合理应用在钢铁行业中，对于加快行业发展有着重要的促进作用。
2概述
人工智能、物联网、大数据、云计算、机器人等新一代信息技术与先进制造技术加速融合，引发了以智能制造为核心的新一轮产业变革，智能制造正在成为全球制造业变革和科技创新的制高点。以智能制造引导制造业高端化发展，将成为中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的关键驱动，作为制造业的重要组成部分，智能制造也将是钢铁工业实施创新驱动发展，实现转型升级目标的突破口。在制造企业迈向智能化的转型过程中，大致经历了以下几个阶段：1）模拟化。主要是测量设备、基础仪表的完善，以及模拟信号的采集；2）自动化。主要是产线自动控制装置、动力机械的配备，PLC、DCS的完善；3）数字化。主要是测量仪表的数字化，生产实绩的数字化，人机交互的发展；4）信息化。主要特征是信息流与业务流的协同，上下游生产工序的衔接，产线与产线的信息互联；5）智能化。主要特征是信息物理系统CPS的构建，人工智能的应用，制造全过程的协同优化，并最终实现整个系统的自感知、自决策、自执行、自适应。
3智能制造技术在钢铁行业中应用
3.1生产管理
在某炼钢厂的发展中，企业的钢包监控系统仍使用传统的人工方式，这种方式的工作效率很低，无法适应现代化发展的生产需求。并且，钢铁生产往往处于高温、强屏蔽等环境，这就为获取钢包号码、状态和位置等信息带来了一定的难度。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆为了有效地改善这一现状，企业需要应用物联网技术建立钢包管理系统，应用物联网中的RFID、激光测距、无线通信技术将炼钢、天车等数据库和钢包管理系统结合起来，有效地识别、监控并跟踪钢包的运行情况，这就在很大程度上提升了钢包的运行效率。该炼钢厂在应用物联网系统后，当日产钢量得到了很大提升，达到了38～48炉时，钢包周转率平均值提高0.8炉／个，典型钢种的出钢温度平均降低11.2℃，钢包管控效率和炼钢厂运行效率都得到了很大提升。
3.2云计算技术
云计算被定义为是一种按照使用量来进行付费的模式，用户可以根据这i及的实际需求，借助网络访问进入到资源共享区域，而这一共享区域就被称之为“云”，自身具有高度的虚拟性、集成性、可靠性等特点。在实际应用的过程中往往具有较强、大规模的运算能力，而用于也可以根据自身的实际需求，来开展各项运算工作。我国钢铁生产工艺经历了一个较为漫长的发展与演变时期，而生产工艺也不断朝着更为完善的方向发展。在实际生产的过程中，往往会产生较多的数据，若是单纯的依靠人工来完成一定记录、计算等工作，不光是效率低，且精准度无法得到保障。云计算的应用，就可以较好的解决这一问题，能够将收集而来的海量数据，进行精准运算，实现对大量数据的高校处理，并运用数据分析模型来获得海量数据，充分发挥了其自身资源共享的积极作用，而这些数据结果则是会作为钢铁企业决策者进行各项决策的主要参考，具有较强的商业价值。
3.3生产计划监控
对当前库存的生产计划进行实时监控、调度处理，对计划的实时性要求进行判定给出预警及发布。提供根据实际自动或手动调度计划处理信息。可根据计划的到站温度、成分计算出站时间，并能给出不能满足下道工序要求时间的预警，调整措施建议报警。可根据下工序（连铸机）要求到站时间、精炼工序标准处理时间计算应到时间，不能满足时给出预警。对当前在线炉次，根据生产过程模型，自动调度处理过程步骤，协调统一调度各冶金工艺模型，过程跟踪模型、实际收集处理、和各专家子系统，控制L1过程控制系统执行相应的控制步骤的实现。可实时监控预警各库存计划的符合性，根据进度要求预警计划的正确率。对计划的执行结果进行汇总分析，给出执行结果判断，时间的满足性，质量的合格率，成本控制的符合率，能源消耗和设备使用情况，环保设备的运行状态等，形成完备的炉次执行实绩。
3.4建设全流程、一体化、无孤岛的智能管控数据平台
利用智能传感技术和系统管理获得参数深度感知，包括工艺质量参数和设备运行参数，实现在线状态感知与精准预报；基于工业大数据对设备健康状态进行诊断、分析、预测，保障生产过程的顺行和产品的质量；建立基于数据采集与处理的全流程质量在线监控、诊断与优化能力，实现质量异常原因跟踪，同步生产工艺的优化；基于CPS架构和大数据、云计算、物联网、人工智能等技术，实现多工序协调优化与质量精准控制；建立产供销一体化协同智能优化决策；建立行业创新研发平台，建立协同创新机制和流程；开发适合钢铁工业生产的各类工业APP，如点检、运维、资产管理、安全报警等，形成行业标杆。
结语
综上所述，在我国智能技术的应用已经十分广泛，钢铁行业作为国民经济中的一部分重要内容，在实际发展的过程中也开始重视其智能化发展。目前，在钢铁行业中应用较为广泛的“智能制造技术”主要是有物联网技术、云计算技术、大数据技术等，为钢铁行业的发展提供了充足动力，而钢铁行业与现代科技之间的融合程度也在不断加深，对于企业发展而言也具有较为明显的推动作用。因此，智能制造技术的应用，也可以被理解为是一种时代发展的必然趋势，对于推动我国钢铁行业的可持续发展发挥着重要作用。
参考文献：
[1]王新东，闫永军.智能制造助力钢铁行业技术进步[J].冶金自动化，2019.
[2]王春梅，周东东，徐科，张海宁.综述钢铁行业智能制造的相关技术[J].中国冶金，2018.
论文作者:吕二永,贾福,何旭
论文发表刊物:《基层建设》2019年第32期
论文发表时间:2020/4/7
标签：钢铁行业论文; 智能论文; 技术论文; 钢包论文; 数据论文; 工序论文; 我国论文; 《基层建设》2019年第32期论文;