绿色逍遥社区当前，我国制造业面临着异常严峻的挑战，在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，我国制造企业在推进智能制造过程中面临着诸多难点问题。

　　从“工业4.0”的热潮开始，智能制造、CPS、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。

　　智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、TSN（时间敏感网络）、深度学习、Digital twin、MBD、预测性维护......让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。

　　企业在推进智能制造过程中缺乏相关技术经验，目前，制造企业存在三种类型的孤岛，即信息孤岛、自动化孤岛、信息系统与自动化系统之间的孤岛。此外，许多企业缺乏统一的部门来系统规划和推进企业智能制造进程。在实际推进智能制造的过程中，企业也仍然是头痛医头，缺乏章法。

　　推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。一些国有企业和大型民营企业可以争取到各级政府的资金扶持，但大多数的中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。企业在智能化转型升级过程中，大屏幕指挥中心是必须有的，大量采用机器人的自动化生产线是必须建的，MES系统更是必不可少的。但至于究竟能否取得实效，就只有企业“冷暖自知”。

　　在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这些就是智能工厂。而实际上，高度自动化是“工业3.0”的理念。

　　对于大批量生产的产品，国外优秀企业早已实现无人工厂。例如，日本FANUC全自动装配伺服电机，可以做到40秒生产一个产品，但其前提是生产的产品需要做到标准化、系列化，以及拥有面向自动化装配的设计，将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。

　　1► 智能制造是基于新的物联网、大数据、云计算等数字化技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于设计、供应、生产制造、服务等整个供应链制造、运营和管理环节。因此，智能制造包含两个系统工程，一个是智能制造技术（制造技术和信息技术）整合的系统工程，另一个是管理的系统工程。目前，这两个系统工程不仅是中国企业面临的问题，欧美企业也同样面临这个问题。

　　2► 装备制造业仍然是瓶颈，跟不上智能制造发展的要求。智能制造最终还是要落到制造技术和装备上，虽然我国在互联网、物联网、大数据、云计算等数字化技术以及5G深入应用上处于优势地位，但在制造执行单元——机床方面，我国与欧美日相比还存在很大的差距。

　　3► 基础数据平台深度开发不受控。企业要实现智能制造，需要MES和ERP等两个基础系统平台。而我国还没有相关自主研发的软件平台，系统平台要依赖于欧美，因此在深度定制开发上受到限制。

　　4► 算法开发。智能制造需要基于数据并充分挖掘数据价值而实现自决策、自管理、自学习，从数据源采集、数据呈现、数据分析到自行诊断、自动反馈、自动调整控制，过程离不开算法开发。而算法开发是一个多元跨界和交叉学科的工作，既要求对业务有深入理解，又要求有IT技术思维。目前，我国在算法开发的资源上还存在很大差距。

　　5► 管理和组织的变革。一方面，智能制造基于数据可实现端对端、信息充分共享、管理平台化，打破了企业原有金字塔管理体制结构。因此来自原有权力结构拥有者的变革阻力会很大，往往他们掌握了决策权，导致智能制造的资源投入不到位。另一方面，管理方式会因信息平台化而发生改变，个体和任务小团队的自管理、自决策机制会越来越普遍，但是，目前还没有找到比较好的组织管理方式及组织文化。

　　一是在技术上需要自主研发，突破装配和软件技术的瓶颈，同时关注整个生态链中的核心技术。

　　三是在智能化道路上需要引入系统工程、顶层设计，才有可能实现制造技术、信息技术和组织管理三者的深度融合。

　　国家智能制造专家委员会（以下简称“专家委”）由国家制造强国建设战略咨询委员会提出，工业和信息化部支持和同意设立，由100位来自高校院所、行业组织和企业的院士、专家组成，为政府部门的决策、制造业的数字化智能化转型升级提供战略性咨询建议。

　　为贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》重点任务，促进钢铁行业数字化转型、网络化协同、智能化变革，助力制造强国建设。6月17日，专家委组织开展钢铁行业智能制造优秀案例（以下简称“优秀案例”）征集，旨在总结提炼一批可复制可借鉴的优秀经验和模式并加强应用推广。通知详见文末附件，重点事项如下：

　　编制出版《钢铁行业智能制造优秀案例集》，相关研究成果将呈报工业和信息化部、国家制造强国建设战略咨询委员会、国家智能制造专家委员会等相关领导、院士、专家阅示，并依托国内主流媒体、会议论坛等平台进行发布和宣传。同时，组织策划智能制造“专家行”、“媒体进钢企”等系列调研和交流活动。

　　1、 征集方向：面向钢铁行业，征集一批具有较高技术水平、显著应用效果和成熟应用模式的优秀案例。

　　2、 案例要求：应体现5G、人工智能、大数据、数字孪生等新技术的融合应用，在提升钢铁行业安全生产、产品质量、绿色低碳、企业效益，改善人工作业环境等方面具有良好的示范效应。

　　4、 时间要求：截止时间为2022年7月31日，报送材料电子版（word版材料和盖章页PDF扫描件）发至指定邮箱（。

　　冶金工业信息标准研究院（以下简称“信息标准院”）作为全国钢标准化技术委员会冶金智能制造标准化工作组（TC183/WG7）秘书处承担单位、国家智能制造标准化总体组成员单位、国家智能制造专家委员会钢铁行业工作组（筹）组长单位，自2020年4月起，负责统筹推进钢铁行业智能制造标准体系建设、智能制造政策落地、技术应用推广等方面的工作。

　　为加快智能制造实施经验在钢铁行业的推广应用，专家委将依托钢铁行业工作组组织策划钢铁行业智能制造示范应用推广系列活动，围绕“示范引领、技术推广、规划咨询、标准研制、会议会展、媒体策划”等活动，发挥钢铁行业智能制造示范工厂的引领作用，推进智能制造成熟技术在钢铁行业的广泛应用，实现促进钢铁行业高质量发展的根本目标。

　　工信部、国标委印发的《国家智能制造标准体系建设指南（2021版）》提出“统筹规划，分类施策；协同推进，急用先行；立足国情，开放合作”，对钢铁行业的标准体系建设和标准研制提出了具体要求。TC183/WG7冶金智能制造标准化工作组面向国家发展战略和钢铁行业迫切需求，以解决实际问题为切入点，以支撑钢铁行业智能制造技术应用为着力点，两年来积极推进钢铁行业智能制造标准体系建设工作。

　　截至2022年6月，钢铁行业智能制造标准已下达计划100项，其中发布实施27项，在研73项。《钢铁行业智能工厂评价导则》《钢铁行业智能工厂评价方法》《钢铁工业数据分类与编码》《钢铁行业智能制造术语》等重要基础标准，已获行业广泛关注。

　　信息标准院作为《钢铁行业智能工厂评价》系列标准的牵头单位，已积极参与到国内外智能工厂评价类标准的研制工作中。在国家标准方面，作为流程制造业的典型代表，参与20220106-T-339《智能工厂评价通则》国家标准的研制。在国际标准方面，已于2022年3月成功当选IEEE P2879智能工厂评价通则工作组秘书，向智能工厂通用评价标准输出钢铁智慧。

　　“智能制造，标准引领”。作为推进智能制造先进技术普及应用的重要手段，钢铁行业自2020年开展智能制造标准化工作以来，得到了行业的积极响应和热情参与。请持续关注我院智能制造业务的开展，携手并肩，发现优秀标杆成果、转化为高质量标准、积极推广示范应用，让更多钢铁企业获得数字化智能化转型带来的收益，让世界看到中国钢铁人的智慧！

　　● 内容来源：中国机械工程学会、国家智能制造专家委员会、冶金工业信息标准研究院等