傲林科技提供数字孪生服务 赋能企业产品结构

几年前，关于中国无法制造连圆珠笔笔尖的碳化钨球珠的言论甚嚣尘上，引起了公众的广泛关注与讨论。人们纷纷指责我国在精炼钢技术方面的落后。

事实并非如此。至少在那之前的几年里，我国并不具备生产这种特种钢钢材的能力。太原钢铁厂针对这个仅有2.3毫米直径的球座，进行了技术攻坚。终于在2016年，成功研制出适用于圆珠笔的特殊精炼钢。自此之后，国产圆珠笔开始使用国产钢球，这一故事不断被传颂。

我们不应仅仅因为这些成就而忽略我国钢铁行业的现状。尽管很多人将“中国造不出什么”归咎于技术研发的落后，但我们也不能忽视市场的作用。那些仅有几元利润的圆珠笔，是否值得一众钢铁厂投入大量资金和技术去制造这样的小钢球呢？这是一个值得深思的问题。

最近也有名人提到中国无法制造打火机垫片，依赖日本进口的故事。其实，这些故事只是我国钢铁行业发展现状的一个缩影。

从小时候看新闻联播到现在真正接触钢铁工业，我发现这个行业一直存在几个痛点。产能依然过剩。2020年，我国钢铁产量仍在增长，总量巨大，占全球的60%，但大部分为建筑用的普通钢材。随着房地产市场的繁荣不再，这一问题愈发凸显。

结构性失衡，技术含量低也是一个重要问题。高档次、高技术含量的钢材依赖进口，而普通钢材则供过于求。例如，汽车钢板等高级钢材主要依赖进口。我国钢铁企业数量众多且分散，导致采购原材料时议价能力较弱，也易于陷入低水平重复建设，大家都在低段位竞争，“价格战”愈演愈烈。

环保和安全生产也给钢铁行业带来了巨大的压力。炼钢过程中的污染问题一直备受关注，矿山和炼钢厂对环境的影响不容忽视。钢铁企业面临着巨大的环保压力，需要不断进行整改和转型。

为了推动钢铁工业的高质量发展，我国在2020年12月31日提出了《关于推动钢铁工业高质量发展的指导意见》。其中强调了技术、人才和规模的重要性。提高信息化水平、加强上下游协同、提高炼钢过程的精准度等成为了关键。这不仅可以降低生产成本、提高产品质量，还能提升企业的市场竞争力。

中小规模的钢厂在议价权、信息化程度和环保治理方面处于劣势地位。它们更容易在市场价格波动中受损，也更容易被要求停业整顿。这些钢厂在炼钢过程中的质量检验与称重等方面也面临更大的挑战。这使得它们在供需匹配上具有一定的盲目性。

当科技巨浪席卷而来，古老的钢铁产业能否屹立不倒？随着工业互联网创业浪潮的推进，我们看到了钢铁行业的崭新面貌。在这场数字化革命的浪潮中，钢铁行业正在经历一场前所未有的变革。在这个变革的时代里，我们看到了不同的技术公司针对钢铁生产的不同阶段，切入进行效率优化，助力钢铁工厂朝着更高的目标迈进。那么钢铁行业到底面临哪些挑战与机遇呢？让我们一起揭开这个古老行业的神秘面纱。

钢铁生产因其规模庞大而难以做到精细管理。这种粗放型的生产方式并不意味着没有改进的空间。实际上，从工艺流程到生产管理，每一个环节都有优化的可能。想象一下那些高耸的炉子、大块铁矿石和粗钢粗水，背后隐藏着巨大的技术优化潜力。随着工业自动化的不断发展，从L1到L6的进化路径为钢铁工厂提供了全新的视角。

在信息化改造的大背景下，PLC、MES、ERP和CRM等系统的应用，为钢铁工厂带来了翻天覆地的变化。这些系统在大型自动化工厂中广泛应用，如PLC机柜和MES操作系统的普及，大多来自于西门子、Rockell、施耐德等工业巨头。这些技术的应用使得工厂能够更加智能化、高效化运行。

钢铁行业的特殊性在于其参差不齐的发展水平。一些大型的国有企业在技术和规模上都具有优势，正在朝着L6进发；而一些小型企业则因为技术相对落后，连整个产品生命周期的初级阶段都没走完。这些企业中，一部分可能会因为无法适应新的市场环境和工艺技术需求而被淘汰。这就需要不同类型的技术公司进入这个行业，针对不同发展阶段的钢铁厂提供定制化的解决方案。

比如一些技术公司针对车间里的工控设备进行连通协同优化，提高生产效率；还有的公司专门研发高炉减能耗技术，每年通过技术革新帮助钢铁厂节省能耗；更有一些自动化公司利用先进的传感器技术，如将热电偶埋在高炉炉缸周围，实时监测炉壁温度，以此预测炉缸状况并进行危险预警。这些技术的应用使得钢铁行业在保持传统优势的逐渐向数字化、智能化迈进。

在这个变革的时代里，我们看到了钢铁行业的巨大潜力和机遇。随着技术的不断进步和市场的不断变化，钢铁行业将迎来更加广阔的发展空间和机遇。让我们共同期待这个古老行业在新的时代背景下焕发出更加璀璨的光芒。在这个数字化浪潮中，钢铁行业将如何把握机遇、迎接挑战？让我们拭目以待！重塑产业脉搏：钢铁厂的数字化转型之路

走进混乱博物馆的高炉区，傲林团队的成员们深知，从成本角度看，工艺优化带来的效益虽然可观，但进一步的突破需要更深入的变革。他们指出，更换设备固然是一个解决方案，但这是一个漫长且复杂的工程。对于重工业而言，频繁的更换设备并不现实，因为这不仅涉及到巨大的经济投入，还需要考虑人员、时间等多重因素。

想象一下，在钢铁厂的烧结部门和连铸部门，尽管采购的是不同公司的ERP系统，但这两者的决策权往往独立。一家钢铁厂可能同时运行着多种功能相似但品牌不同的系统。要想全面更换，可能需要投入巨大的资源和时间，而且这一过程可能涉及到诸多不可预见的问题。甲方工厂更倾向于寻找第三方解决方案，打通各部门之间的壁垒。

与此一些技术服务和平台公司选择跳出传统的思维模式。他们不局限于与设备制造商、传统信息化系统供应商的竞争，而是选择从另一个角度切入——数据。他们运用互联网思维，专注于数据的连通性，这正是L5与L6层技术的价值所在。

在钢铁厂内部，实现横向协同同样可以实现降本增效。傲林的钢铁专家们提到了“产供销平衡”的概念。这意味着在制定生产计划时，需要确保数字与实际产能、原料供应以及销售市场走势相匹配。除了数量之外，对产品结构的精准把握也至关重要。如何根据市场需求调整生产策略，确保螺纹钢、镀锌钢板等产品的产量最大化效益，这需要精确的数字分析以及对矿石采购、生产排期、物流安排、销售策略的全面考虑。这是一个牵一发而动全身的问题。

尽管“产供销平衡”是一个古老的概念，但在现实中，很多钢铁厂在这方面仍然面临挑战。傲林的工程师们在走访时发现，许多公司的横向跨部门协同方式相对原始，与现代化的需求脱节。一旦市场发生变化，现有的协同方式往往无法迅速响应。例如，某钢厂的董事长想要查看一张可视化报表，这听起来很简单，但却花费了很长时间。这是因为数据来自不同的信息化系统，需要花费大量时间进行数据整合、格式统一和采样频率对齐。

这种情况在某种程度上与我们所讲的“数据孤岛”问题相似。在钢铁行业，每一道工序都有自己的小网络，数据相互隔离，就像烟囱里的烟雾一样。工序之间的数据沟通不畅可能导致生产问题。例如，炼钢工序和连铸工序之间的数据沟通不良可能导致连铸拉速不稳定，进而影响铸坯质量。而消除这些“数据烟囱”，实现工序之间的数据互通，可以显著提高生产效率和成本控制。

专注于L5和L6层的技术公司，如傲林，在某种程度上是在做一场与时间赛跑的生意。他们能够将存在于不同系统中的数据整合在一起，进行分析和呈现。他们为钢铁厂的高层提供清晰、综合的数据和分析结果，帮助决策者更好地把握市场变化，优化生产策略，从而实现降本增效。打通数据壁垒，构建智慧工厂的全生命周期管理

从销售到采购，从人到机器，数据的流动在工业生产线上扮演着至关重要的角色。傲林，一个致力于数据治理和量化分析的先锋企业，正面临着这样的挑战：如何将MES、ERP、CRM的接口无缝对接，让数据真正“活”起来？

其实，技术的实现并非难事。真正的问题在于如何跨越那些看似微不足道，实则影响巨大的障碍。傲林深知，这不仅仅是一个技术挑战，更是一场关于如何整合和利用数据的智慧较量。

他们的目标并非只是简单地打通数据接口，而是通过算法和智能决策，让数据产生真正的价值。智能辅助决策，是傲林追求的一个崭新高度。他们希望通过数据治理和量化分析，为钢厂带来全局性的效益优化。

实战中的情况远比理论复杂。理论的完美无缺，往往掩盖着现实中的巨大陷阱。在构建智慧工厂的过程中，数据质量是一个巨大的挑战。尽管自动化采集的数据在很大程度上提高了效率，但细节部分仍然受到人为因素的影响。很多数据并非直接由机器产生，而是需要工人手动输入。在恶劣环境中，工人使用数字化工具的便利性也是一个待解决的问题。

以喂丝机为例，喂丝环节的数据采集并不完全自动化。工人的经验和判断直接影响喂丝的长度和速度，这些数据并未被系统精确采集。这不仅影响了钢水的质量，还影响了生产效率。类似的情况在钢铁生产的各个环节中普遍存在。

传感器的应用是产业智能化的一大推动力。成本、工序难度、用人条件等因素限制了传感器的广泛应用。在高温高压的烧炼环境中，传感器的精度保持和安装难度也很大。工程师们正在通过算法补偿来校正数据质量。

还存在着一个普遍的问题：很多“哑设备”缺乏数据接口。这些老旧设备没有PLC，传感器也较少，无法提供预测性维护所需的数据。一些工艺先进且复杂的特殊设备也没有为第三方提供打通数据的“余地”。

这些问题不仅仅是钢铁行业面临的挑战，更是所有工业产业中普遍存在的问题。经营类系统（ERP、CRM）的数据品类与质量远高于生产类系统（PLC、MES）。要想实现工厂的全生命周期管理，就必须解决“短板过短”的问题。

傲林钢铁专家指出，要想实现真正的智能制造和智慧工厂，就必须打通数据的每一个环节，从源头到末端进行全面优化。这不仅需要技术的支持，更需要人的智慧和努力。这是一场关乎未来工业发展的智慧竞赛，只有不断突破、不断创新，才能走向成功。深探工业互联网：从数据治理到业务重塑的挑战与突破

在任何一个工厂中，数据的收集与系统分析都是至关重要的环节，而这项任务往往由老板们乐见其成。但对于如何实现这一环节，却是一项苦力活。正如傲林客户经理所描述的那样，数据治理并非简单的技术实现，而是涉及到各部门的利益关系调整。

一些工厂虽然已经引入了新兴技术，如5G、人工智能设备或智能化平台，但结果却并不尽如人意。设备可能被闲置在办公室角落，或是被当做短期成果进行宣传后便无人问津。这些都是典型的一把手工程的结果，反映了企业在数字化转型过程中的盲目与焦虑。

在数字化转型过程中，跨部门的合作尤为关键。例如，销售部门与生产部门之间的联动，以及财务部门与产品经理之间的紧密合作。每个部门都有其独特的运作方式和需求，导致在数据治理过程中经常遇到沟通难题。这就需要企业逐一解决这些问题，确保各部门的需求得到有效满足。

工业互联网领域的情况更为复杂。不同于消费互联网的一马平川，工业互联网更像是一个纵横交错的沟壑，每个细分行业都有其独特的壁垒。对于工业企业而言，要想实现数字化转型，只能按部就班地做好每一个细节，没有捷径可走。

傲林作为专供工业的技术企业，面临着如何融入各个细分行业的挑战。他们需要深入了解每个行业的需求，说服客户并融入其中。这需要大量的时间和精力。企业的领导们需要亲自深入工厂，了解实际情况，才能真正实现与工业的融合。

面对市场上繁多的技术工具和实施方案，制造业企业在选择时常常感到困惑。如何在生产、运营等核心环节实现效率提升，并在整个组织中形成协同效应，是企业在数字化转型过程中需要解决的关键问题。针对这一问题，我们将在即将到来的工业互联网主题大会上寻找答案。无论您是制造业企业、技术服务商、投资人还是学者，我们都诚邀您参加，共同交流行业发展的未来趋势。

本次的“大鲸榜·2020工业互联网高成长企业榜单”颁奖典礼暨重构工业主题大会将在深圳举行。届时将集结所有上榜企业、明星企业、行业大咖、投资人等共同行业问题。如果您对数字化转型过程中的问题有所困扰，这里将是您寻找答案的最佳场所。扫描上方二维码预留信息，我们会在第一时间与您联络。

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