今天小編分享的互聯網經驗：數智賦能，從“制造”到“智造”之路，歡迎閲讀。
制造行業作為傳統實體行業，強大的制造業是一個國家強盛的标志之一。随着全球經濟的數字化轉型，特鋼企業也面臨着巨大的變革壓力。
然而，在數字化轉型的過程中，特鋼企業面臨着諸多挑戰，如何實現從 " 制造 " 到 " 智造 " 的轉變，是特鋼行業，乃至整個鋼鐵制造業所共同面臨的痛點，也是整個還能實現降本增效的重要抓手。
定制化需求增加、降本增效 .... 諸多痛點亟待解決
随着鋼鐵行業數字化進程的推進，用數字機技術賦能企業發展已經成為共識，不過在客户定制化需求，全球原材料、能源價格波動等因素的影響下，鋼鐵行業，尤其是對 " 出品 " 要求極高的特鋼行業，在數字化轉型的過程中也面臨着諸多痛點。
首先，特鋼企業的生產過程涉及復雜的工藝和設備，且對生產產品的精度要求極高。要實現智能化生產，需要引入先進的傳感器、控制系統和數據分析技術，并做到精細化管理。
其次，因為客户定制化需求的激增，小批量需求客户的特殊尺寸、型号要求變多，特鋼行業因為出貨量、原材料等特殊性，對于滿足小批量需求客户的能力較弱。如若滿足小批量客户需求，造成的原材料浪費、價格貴等問題，是行業面臨的痛點。
再次，因為煉制鋼鐵的高爐温度極高（超過 1500 ℃），以目前的技術，沒有任何一種檢測設備能夠直接檢測。高温熱态是行業級的難點。工作人員對于高爐内部情況不可掌控，造成效率低下、運維成本高、能源成本高、參數不可控等諸多痛點。
最後，特鋼企業在長期的生產過程中積累了大量的數據，但這些數據往往分散在不同的系統、部門和層級中，形成數據孤島。要實現數據的有效集成和利用，需要解決數據格式、數據質量、數據安全等問題。
多模态仿真技術，助力特鋼行業降本增效
為例應對當下特鋼行業所面臨的諸多痛點，中信泰富特鋼與包括北京科技大學等在内的諸多院校與企業聯合研發，突破了技術的瓶頸，打造特鋼行業的創新應用場景。
其中最引人注意的是，中信泰富特鋼通過多模态仿真等技術，利用上百個冶金機理模型 + 算法，從而實現高爐 " 黑箱透明化 "，并提高了特鋼出品精度。
中信泰富特鋼旗下興澄特鋼煉鐵事業部專職工程師劉曉萍對钛媒體表示，中信泰富特鋼通過對高爐出口温度、給料、冷卻水温度等數據的采集，并利用多模态仿真對這些數據進行深度分析，結合分析結果，搭建了一個高爐内部情況的預測模型。
根據實時采集的數據，對模型進行不斷優化，實時預測高爐内部温度、挂壁殘渣量，控制給料速度及重量。" 通過模型仿真、數字實時驅動，實現了‘黑箱透明化’的目标，讓我們對爐内各項參數有了很好的掌控，制造了國内純度最高的鐵水的同時，節省了大量能源過耗，" 劉曉萍指出，" 應用至今，預測準确率近乎 100%，從未出現過偏差事故。"
根據劉曉萍的表述，應用多模态仿真等技術，實現 " 黑箱白化 " 後，中信泰富實現了節能減排；提升了運維效率；提高了產品精度；對設備進行更好地掌控等目标，并達到了 " 降本增效 " 的目的。
數智賦能，不止 " 黑箱白化 "
除了利用多模态仿真預測高爐，實現 " 黑箱白化 " 以外，中信泰富特鋼旗下興澄特鋼智信部專家李洪凱介紹，中信泰富特鋼還通過性能預測模型對質量要求進行數字仿真拟合，研發周期提速了 56%；
通過模拟工藝參數對質量的影響，推動了產品的疲勞壽命提升了 241%；
通過數字化尋優、算法模拟預測、運籌優化算法等技術，解決了特鋼行業多品種、小批量與規模化生產之間的衝突，最小訂單起訂量降低 97.8%、定制化訂單數量提升 35.3%；
構建 "1+N" 質量體系，針對 7 大關鍵控制要點，部署 30 餘個核心工藝智能解決方案。產品檢驗不合格率降低 47.3%、高端軸承鋼疲勞壽命提升 241%、合金原料成本下降 21.8%；
從加熱、軋制、冷卻三大核心工序的智能化應用入手，多系統快速協同，實現產品規格切換時間降低 58%、機時產量提升 15%、熱處理板交付時間縮短 50%；
定制開發鋼鐵數字能源集中管控平台及智慧工業水系統兩大特色應用，實現公司能源生產、輸送、使用全流程管控。同時，通過碳排放核算邊界管理、排放源管理、碳排放 活動數據管理等功能，實現碳排放全流程追溯與智能化分析，達到碳排放管理的目标。綜合節能效率達 25% — 40%；
通過數字化技術，提高了柔性化、敏捷化生產能力；通過數字軋制與冷卻技術，實現了面向訂單的高精度的軋制、高效生產規格切換以及高效的熱處理過程控制。
近日，中信泰富特鋼旗下興澄特鋼工廠榮獲世界經濟論壇評選的 " 燈塔工廠 " 殊榮，成為全球特鋼行業首座 " 燈塔工廠。憑借在數智化方面的嘗試，興澄特鋼的定制訂單因此增加了 35.3%，不合格產品率降低了 47.3%，噸鋼能耗降低了 10.5%，實現 " 高定制 "" 高品質 "" 高效能 "" 可持續 " 的有機統一。
（本文首發于钛媒體 APP，作者｜張申宇）
