钢铁制造过程是典型的流程工业，产品品种规格多，生产流程长，用户需求多样化。 从订单响应到交付的整个流程的管理效率和质量往往直接关系到用户体验。 随着智能制造、两化融合、“互联网+”等政策出台，钢铁企业流程工业特点与现代数字技术深度融合、迭代创新，是推动钢铁企业高质量发展的重要举措。钢铁工业。
宁波钢铁始终坚持多品种差异化经营战略，坚持“技术创新、产业创新、制度创新”的发展理念，以科技求进步宁波钢材最新价格，以创新求发展，大力推进新产品研发和技术创新，努力以工业数字化为主线，以绿色低碳、智能高端为目标，以客户为中心，秉承低成本、高品质效率经营理念，秉承诚信、高效、专业、透明的市场理念，将制造迈向智能制造，匠心打造品牌品质理念； 以系统化运作、规范化管理为抓手，推行精益生产、一致管理的制造模式。
宁波钢铁研发、生产、销售团队本着以客户为中心的服务理念和大规模定制的目标导向，以智能轧钢集成系统的智能化改造为研究课题，重点对智能轧钢集成系统的智能化改造进行了梳理和规划。客户订单以及产品的制造和交付。 两条主线依托公司现有销售电商平台、资源计划系统ERP及大数据资源、流程及基础自动化系统，并与冶金工业规划研究院合作开发全流程智能化管控钢铁生产平台（NS-iMCP），建立了客户需求介入识别、一体化计划、即时控制、智能配料、一站式服务、可视化流程六位一体的综合管控体系。
二、主要内容
为有效支撑公司“低成本、高效率”经营战略和“高质量发展”经营战略，按照保证系统化、信息集中、资源集约化、数据共享的要求，宁波钢铁钢铁坚持以价值为导向、以能力为基础、以数据驱动的数字化转型理念，聚焦“上云，用数据赋能智能”的数字化转型战略，秉承“突破有限空间”的理念创造无限可能”，构建研、产、销、供一体化协同。 管理和控制大型平台。 通过平台建设，公司完成了业务流程再造重组，实现了客户需求协同分析、轧钢生产计划一体化、生产运营五合一管控、炉料结构动态优化、产销一体化协调。交付以及交付信息的可视化。 推送内容等，推动管理模式、运营模式向更加“科学有效、决策有理、管控有效”的模式发展。
图中基本元素之间的逻辑关系
(1)介入识别——协同分析客户需求
面对快速变化的市场环境，以个性化需求为导向，为用户提供客户需求分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准订单交付等服务，增强客户在产品交付过程中的参与度，实现企业目标。 资源与市场需求无缝对接。 针对不同客户需求的分析，公司通过系统研发，完成了集需求分析与预测、产品开发与设计、订单生产与交付于一体的一整套解决方案。 多维度、平台化、高效响应客户需求，为钢铁企业提供规模化解决方案。 个性化定制提供了思路，具有很好的参考价值。
（2）整合方案——轧钢生产整合方案
轧钢一体化计划以现有资源为支撑，以预定生产和交货日期的订单为基础。 以钢铁平衡、轧钢平衡、产运平衡为主要目标，统筹考虑订单生产和交货需求、炼钢和轧钢最优生产批次和最优生产顺序的过程根据轧钢生产工艺要求、设备使用和维护、库存等因素，协调炼钢工序和轧钢工序的生产节奏。
(3) 即时控制——生产经营五合一控制
生产运营五位一体管控以数据平台为核心。 通过连接数据采集系统、能源系统、产销系统等系统，构建多源异构数据平台，构建企业数字孪生模型，打造数据与决策一站式智能管控制作。 平台。 在此基础上，聚焦“产品设计→工艺设计→生产准备→生产制造→质量控制”的整个产品生命周期的制造过程，围绕“生产控制、能源调度、物流调度”5大主题“环境监测与应急响应”，为用户提供现场标识、管理驾驶舱、即时通讯、报表中心、话题分析、信息推送等功能，可满足多种使用场景。 项目以“数据为基础、突出特色、注重实效”为原则，以“数据一张网、管理一张游戏、一颗心在”三个“一”为灵魂。行动”，帮助公司上下齐心协力、科学运营。 力争成为行业标杆企业。
(4)智能配料——动态优化装料结构
炉料结构动态优化是以智能、高精度、简单易实现的智能优化模型为核心，结合公司实际生产参数，根据相关约束条件优化配矿的理论体系。 通过这一理论实践，可以为企业降低生产成本，提高生产效率，加强原燃料管理，提供数据和技术支持和依据。 炉料结构动态优化主要包括两部分，即以高炉为核心的铁锋综合配矿动态优化和以转炉为核心的钢料结构动态优化。
（5）一站式服务——生产、交付一体化协调
产供一体化运行机制是推动由生产导向型向市场导向型、用户导向型转变的关键。 也是公司提高商业运营水平、适应多元化市场需求的需要。 这也是数字化转型的重中之重。 以信息技术为载体，实现生产数据实时采集，获取中长期生产计划，落实生产动态，支撑销售、生产、质量、交期等业务运营需求，使企业管理和制造流程透明、规范、高效。 精细化，进而达到产销一体化、管控衔接的目标。 基于JIT思想的热轧带钢计划优化是以轧钢一体化生产计划的编制为基础的。 热轧方案充分考虑运输公司的运力限制以及客户订单对应的仓库容量限制，尽量避开单日某家运输公司。 出货量几乎大于最大运力，仓库增加。
(6)可视化流程——配送信息可视化推送
配送信息可视化推送是指利用数据、图表、地图、视频、UI等可视化技术，将订单配送过程中复杂的管理系统和流程清晰地呈现给客户，形成个性化的服务标准。 对于钢铁企业来说，服务质量与客户满意度存在正相关关系，因此基于事前、事中、事后三个维度的全面客户服务显得尤为重要。 其中，事前主要指客户询价和生产计划安排信息，事中主要指客户出货计划和出货绩效信息，事后主要指异议处理进度信息。 利用信息策划，可视化推送客户较为关心的交货承诺、交货进度、生产日期等信息，可以提高客户服务质量，强化客户关系，进一步提升客户满意度和忠诚度。
三、实施过程
宁波钢铁项目团队借鉴行业最佳管理经验，秉承“总体规划、分步实施”的策略，先后实施了客户需求协同分析系统、智能轧钢生产一体化规划系统、综合智能管控系统、原料市场实时响应、炉料结构动态优化系统、产发货一体化系统、发货信息可视化推送系统。
(1)客户需求协同分析系统
1、开发需求预测分析模型，主动应对市场变化。
针对客户需求，公司建立了公司网站、微信公众号、电商平台等多层次信息交互平台延伸服务，形成潜在用户、合作用户、最终用户的全覆盖，快速响应用户的产品和服务需求。 并提供定制化特色服务。
图CRM智能平台界面示例
2、制定先进的质量规划模型，确保研发、生产、销售充分衔接。
对产业链后端下游汽车行业、家电行业、汽车标准件行业进行先期产品质量规划，并根据用户产品开发需求同步进行钢材质量设计和开发； 同时，我们将根据用户的不同需求，不断进行技术成本降低。 持续优化工作持续推进新材料、新技术的研发和应用，提升公司产品竞争力。
3. 开发订单交付需求分析模型，确保收到订单的交付承诺得到履行。
综合分析订单交付需求是确定订单优化组合的基础。 主要内容包括交货期限、订单重量要求、质量要求、紧急/优先生产要求、运输及运力限制等。
4.开发订单结构分析模型以优化生产订单组合。
通过构建市场需求预测模型和客户订单资源管控模型，以实际订单池和意向订单池的形式规划订单池管理。 整合现有订单和预测需求订单，整合公司内部生产技术水平、综合品种效益、客户贡献、订单交付要求和生产约束，实现生产订单组合的优化。
图序结构（可配置）分析示例
5. 开发生产能力评估模型，以获得可用资源的生产能力。
通过多Agent技术，构建多进程、多设备的智能集群。 借助工业大数据平台，可以加强对各设备产能模型的训练，并根据检修计划预测各设备的可用产能，从而更准确地评估设备的产能公司主线设备。 在此基础上，结合订单流程路径，可以进一步分析公司的生产瓶颈。
6、制定基于产能约束的客户订单交付承诺模型，提高客户信任度和满意度。
基于企业大数据平台，首先根据产能评估结果和订单优化组合结果编制公司月度长期生产计划，实现生产批次协调与客户个性化之间的平衡。 然后基于产能占用逻辑，实现预测客户订单意向和交付承诺的功能。
(2)智能轧钢生产综合计划系统
1、开发轧钢一体化计划模型，建立大规模敏捷定制生产计划系统。
智能轧钢集成计划流程设计从实际需求出发，遵循先进性、开放性、可靠性、安全性的基本原则，建立产供销一体化的生产计划系统。 规范和细化公司的生产计划流程。 然后综合考虑订单交付时间、生产工艺路径、库存因素等，协调钢铁轧制流程的生产节奏，实现订单接收、生产、绩效反馈等全流程计划管理闭环，并以订单为中心发货。
图：轧钢一体化方案总体业务流程图
2、开发人机协作界面和KPI指标评估模型，为计划优化和生产决策提供支持。
通过建立完整的人机协作界面，支持用户热键定制、个性化开发、多种方案对比。 它采用可视化技术，让用户通过拖动、拼接等方式快速调整计划，并实时查看宽度/厚度跳跃曲线。 通过建立一套钢铁平衡、能量平衡、热出热装率、设备利用率、交货平衡等钢铁轧制综合计划KPI考核体系，支持用户进行多种计划的规划和比较，并为生产决策提供支持。
图轧钢综合计划界面示例
3、开发嵌入式优化引擎模型，提高智能决策水平。
考虑到轧钢一体化生产连续性与离散性并存的特点，公司设计开发了以加热、中间包、浇注为炼钢生产单元，轧钢为轧钢生产单元的一体化系统。 协作算法。 优化引擎融合了各工序的生产工艺约束（如连铸机在线调宽、多流变宽等），包括以减少残料为目标的炉装配模型，以及以减少残料为目标的装配模型。提高中间包利用率的目标。 中包模型、以铁钢平衡和钢轧连接为目标的浇注模型、以提高热送料和热装率为目标的轧制循环组合模型。
4、开发机时能力自学习模型，保证规划的准确性。
基于多智能体技术和工业大数据平台，采用自学习机制，构建考虑不同季节、设备连续运行时间、故障率等因素的机器时间能力自学习系统.，并能准确预测不同工艺要求的性能。 工单在不同设备上的处理效率。
(3)综合智能管控系统
1、开发综合调度仪表板，对整个生产过程进行实时监控、预警、展示。
通过与企业ERP、MES系统对接，实现生产状态实时监控、生产作业动态预警、关键生产指标展示、生产调度指令轮播等功能。
图生产控制界面示例
2. 开发动态平衡仪表板，用于全公司能源数据收集、监控、预警和碳足迹。
能源调度主题与能源EMS系统对接，获取现有能源系统数据，显示电力、燃气、供水、排水等管网分布情况，可显示能源介质的流量、容量、流量例如风、电和天然气等状态。 、温度、压力值、发热量等状态数据进行实时监控和预警。
图能源调度界面示例
3、开发全区域环境检测和环保设施运行状况综合展示预警牌。
与环保相关系统、视频系统连接，获取相关数据，实时显示在线监测、厂区空气质量、空气微站、环保视频监控、环保设施运行状态等数据和图像，实现数据分析、报警、趋势预测功能。 。 同时，对监测指标项目进行统计分析，对超标项目进行预警提示，对重点环保区域的排放情况进行视频监控。
4、开发内外公路、铁路、水运物流轨迹的综合物流跟踪、监控和调度仪表盘。
通过与铁路车辆定位系统、车辆可视监控系统、船舶调度系统等连接，可实现车辆、机车、货船状态信息实时监控、运力信息监控等功能，掌握物流信息及时、准确、全面，合理配置资源。
5、建立人员、车辆、物资、环境等现场安全监控和应急指挥台。
通过与安全系统对接，获取相关安全系统数据，实现现场危险作业、危险物品、人车状况、作业环境、应急资源等动态监控，利用电子地图进行网格化可视化管理、重大风险点监测预警。 、人员和车辆智能化管理、区域网格风险监测，实现安全风险四色地图预警预测和统一协调应急处置。
(4)电荷结构动态优化系统
1. 建立铁前综合配矿动态优化模型
铁矿石前综合配矿的动态优化是结合铁矿石前企业的实际生产参数进行的。 通过该模型，可以快速、定量、合理地对各种铁矿石进行综合评价，并给出相关的性价比排名。 同时，可以根据相关约束条件进行优化。 混合矿石。 该模型主要分为三个部分，即基础数据模块、性价比分析模块和优化矿石配置模块。 成本效益模块包括铁矿粉成本效益分析、球团矿和块矿成本效益分析、烧结球团矿和块矿成本效益分析； 优化配矿模块包括混矿结构优化、烧结矿配矿优化、高炉优化配矿。 矿产优化、综合矿产配置优化等
图前综合配矿动态优化界面示例
2. 开发钢材料结构动态优化模型
钢材材料结构的动态优化是在对转炉热平衡、不同类型废钢的熔化速度及其对炼钢过程的影响进行分析研究的基础上，结合转炉生产工艺、铁水等参数进行的。根据数学规划和优化原理，以物料平衡和热平衡计算为基础，建立了钢材材料结构优化的炼钢模型。 同时创造性地与生产计划结合，兼顾钢铁平衡问题和订单质量要求，可以缓解铁水不足和供应过剩的影响，达到降低吨生产成本的目的钢材。
(5)生产交付一体化系统
1. 开发钢卷出货计划模型
以热轧计划和生产流程为基础，基于约束满足理论，可以形成运输公司的发运计划模型，有效预处理生产和运输冲突，协调生产和发运节奏。
2、开发大型物流协同管控平台
从原材料进场到产品交付，从承运商网上接单到车辆进出厂联动管控，从外部业务对接到内部库存管控，充分实现有效协同物流和信息流的畅通，让更多的数据出行，更少的人跑腿，大大缩短了公司与外部业务的时间和空间距离，全面提高业务效率。 同时，整个供应链的大数据成为宁钢强大的管理和决策支撑。
3. 协作利用第三方在线货运平台
由于钢材仓储的特殊性，钢材仓储过程中还存在压平、纵剪、卷取等生产加工环节。 仓库管理系统通过入库管理、出库管理、班次管理、调拨管理、质押管理、冻结管理、库存查询、仓储、加工生产等功能，有效控制和跟踪仓库业务的整个物流和成本管理流程，并达到完美。 企业仓储信息化管理。
图 物流协同管理界面示例
(6)配送信息可视化推送系统
1、开发多终端协同数据共享模型。
为了让客户随时随地掌握订单生产进度和钢卷物流动态，宁波钢铁自主研发了基于数字化、信息化的电子商务平台和电子运输管理平台。 该平台将宁波钢铁的产品服务延伸至下游客户。 在生产制造过程中，利用互联网共享客户信息，变“被动”服务为“主动”服务。 通过电子商务、电子交通管理平台、微信公众号等系统，将客户关心的数据及时推送给客户。 客户使用手机等宁波钢材最新价格，移动终端可随时随地进行下单、订单咨询、订单生产、发货信息跟踪，实现与客户的信息共享，链接公司生产与客户的信息。
图生产计划和绩效界面示例
2、开发生产计划和绩效信息查询模型。
生产计划信息主要包括中长期交货响应结果和近期订单提前调度信息。 其中，中长期交货响应结果主要基于客户订单交货承诺模型，反馈客户的提前订单，给出客户预计的排产日期。 近期订单预付信息的主要内容包括客户订单数量、发货数量、待出库数量、计划生产数量等。
3、制定产品出货计划和绩效信息查询模型。
基于热轧计划和生产流程，以运输公司的发运计划模型为核心，实现预计发运日期的反馈，以便运输公司尽快准备车辆运力，最大化生产和销售节奏。 同时，向客户推送车辆运输计划和运输绩效，降低了内部管理成本，提高了外部服务能力。
4、开发异议处理进度信息查询模型。
针对售后订单，建立售后服务模块，实时反馈异议处理进度，最大限度地缓解因产品质量等原因造成的客户满意度下降的影响。
四、实施效果
通过整合研发、生产、营销、客户资源等全价值链资源，建立基于“研产供销一体化高效协同”的数字化管理模式，完善数字化管控机制低碳、节能、精益的生产方式，形成了信息化与信息化深度融合的数字化发展生态系统，进一步提升了公司的成本控制能力、全过程控制能力、精益制造能力和个性化客户服务水平。
施工进度及效果图
（一）建立集研、产、销、用为一体、高效协作的数字化管理新模式
1、提升协同研发能力，快速响应客户需求。 宁波钢铁紧紧围绕“1+3+α”产品战略，瞄准高端产品和两个“替代”目标。 2021年新开发汽车空心稳定杆用钢等5个“1”类高精度产品。 累计开发1.44万吨，同比增长90%； 2022年1月至4月，新开发高碳铬轴承钢等4个“1”类产品，同比翻番，均实现快速增长。
2、提升敏捷制造和快速交付能力。 基于公司智能先进的轧钢一体化规划系统，通过严格的生产、营销和一体化协同管理，建立了产品实现全过程的高效协同团队。 整合整个钢铁轧制工艺计划，准备精益生产组织下的敏捷制造。 精益生产组织下的敏捷制造，实现了客户订单的快速交付。 客户期货订单平均制造周期保持在10天以下，比项目实施前缩短0.5天。 得到了客户的高度认可，反映公司订单周期比其他供应商短20天以上，在国内处于领先地位。 客户紧急订单保证3天内发货。 如有必要，通过所有物流链接的协调，也可以在10天内收到来自广东的客户的紧急订单。
3.加快质量异议的有效和快速处理。 通过逐步优化质量的异议处理模型，以反对信息共享和对异议的智能分析以及在线和离线异议处理的组合作为一种手段，重新设计了质量反对处理过程，并且系统进行了设计，并进行了优化和系统。构建，质量异议管理系统得到了改进，使整个质量异议处理的整个过程都实现了系统闭环管理，这不仅提高了异议处理的效率，而且还使整个质量异议工作的管理更加标准化。
4.建立了一个新的大规模定制业务模型。 该公司的研发，生产和营销团队进一步研究并探索了产品研发的新模型，建立了与客户相关的合作开发机制，并逐渐形成了R＆D，生产和营销的综合协作管理模型。 整个供应链都合作探索了市场需求，形成了“蝴蝶效应”。 通过飞跃和界限前进，盛开。 自2021年以来，总共开发了15种定制产品，包括用于胶带措施的钢，高硬度链的钢和用于高端刀模的钢。 大规模定制产品的产出将在2021年达到40万吨，自定义比率约占总输出的10％。
（2）建立一种新的数字管理和控制机制，用于低碳，节能和精益生产
1.提高的高质量特种产品的生产和效率达到了新的高点。 在2021年，高质量专业产品的产量为22.97亿吨，占56.02％，同比增长约7个百分点，基于Q235B的利润，效率提高了1.76亿元，这一效率增加了1.76亿元人民币，这一效率增加了。每年增加101.99％，创纪录的高。
2.进一步探索板直接热充电的节能和减少碳的潜力。 该公司将数字和智能系统用作运营商，旨在节省过程明智的热量，并通过有效地协调钢制集成计划和调度，从而加深节能和降低碳，为钢铁公司的节能和减少碳降低设定基准。
3.提供降低数字成本和提高效率的解决方案。 依靠数字化转型策略的有效实施和实施，该公司已全面发挥了整个供应链的连锁效应，并在整个过程中实现了降低成本和效率的提高。 凭借智能的钢制集成计划系统作为核心，有效的联系与矿石分布和钢材材料结构系统的智能优化，它为钢铁公司建立了可引用，可实施且可实施的转型路径，以降低成本并提高效率。
（3）建立一种新的工业数字格式，并深入整合信息化和信息化和流程重新设计
1.促进信息化和信息化整合水平的显着提高。 根据该公司对信息整合和信息化整合现状的最新评估，公司深入整合信息化和信息化的结果已取得了良好的结果。 通过对六个维度的全面评估，包括基础设施，综合整合，竞争力，单向应用，协作创新以及经济和社会福利，该公司的问卷分数为86.25点，高于97.17％的公司，占全国99.07％以上它的同龄人。 企业。
2.促进管理模型的优化和改革。 通过引入系统标准，该公司通过创建新功能作为方向和起点，建立了动态创新管理机制，并以“数据，技术，业务流程和组织结构”为四个要素。
3.构建一个工业数字生态系统。 通过建立两个集成系统，该公司一再赢得了省和市政级集成演示单位的头衔，为建造智能宁波钢的建设奠定了系统基金会。 在此过程中，该公司为管理变更和流程优化形成了一种逻辑和完整的方法，并进一步支持了公司的系统管理变更和系统优化，扩展了公司的上游和下游行业链，并确保了信息化和信息的整合和整合组织业务。 基于匹配，已经形成了具有宁波钢特性的工业数字生态系统。
