1978年，改革开放刚起步时，我国钢铁总产量为3178万吨，钢铁行业企业的人均产钢量不到15吨。如今，我国已连续多年年产钢约10亿吨，人均产量超600吨，部分先进企业甚至平均每人年产2000吨钢。若没有人均生产效率的提升，钢铁企业需6000多万职工才能产出当前的10亿吨产量，职工工资会比现在钢铁销售额高出数倍。也就是说，若无劳动效率的提升，既无法满足国家建设对钢材的需求，也无法支付工人工资。

人均产钢量的提升是设备、产品、工艺和自动化等技术综合进步的成果。自动化技术不仅直接推动“机器代人”，还对其他技术的进步起“催化剂”作用。例如，连铸取代模铸、转炉取代平炉的重要原因在于连铸和转炉自动化水平更高；自动化还推动设备大型化，进而提升人均产量。

自动化技术的发展与数字化技术紧密相连。PLC是工业3.0时代的标志性技术，我国钢铁行业较早采用该技术。世界首台PLC于1969年研制出，宝钢1978年开工建设，在宝钢一期项目中大量采用PLC技术。连铸、转炉等新技术的应用以及高炉大型化等，也为自动化技术应用提供用武之地。DCS是另一种常见数字化技术，起源比PLC稍晚，宝钢一期也大量使用DCS。

改革开放初期，我国吨钢煤耗约1.2 - 1.5吨，是当前煤耗的2 - 3倍；吨钢耗水约30吨，比现在高10多倍；环境污染严重得多。按目前年产10亿吨钢计算，若无这些年的技术进步，每年需耗费12 - 15亿吨煤、产生30多亿吨CO2，约占我国目前CO2排放量的三分之一到四分之一。要耗费300亿立方米水，相当于黄河一年流入渤海的总水量；环境破坏更是灾难性的、有可能污染我国大多数的河流。许多节能减排指标的提升与DCS应用有很大关系，因为自动控制进入了现代化水平。

在钢铁行业很早就出现类似现在所谓工业APP的东西，被称为数学模型。与之对应的还有L2系统，该系统上联系管理系统、下连接控制系统，本质上可看作工业互联网平台的雏形。钢水纯净度、轧钢温度和几何尺寸精度的提高都与这些软件应用密切相关。宝钢在本世纪初就意识到：这些技术是钢铁行业的核心技术。从某种意义上说，钢铁行业在智能化领域是遥遥领先的。

控制精度的提高进一步促进产品技术发展。比如，许多高端产品得以开发出来。高端产品常见特点是成分杂质少，成分、组织和工艺控制精度特别高。成分纯净、均一能使一些高端产品性能提高若干倍。同时，控制精度的提高也为产品分类细化和多样化奠定基础：某些钢厂生产的成分体系有上千种，再考虑工艺导致的性能差异，种类达数千种。个性化定制就是按照用户对成分、性能、几何尺寸、表面质量等要求交付用户，这样做不仅能更好满足用户需求，每吨钢比标准产品贵几百元，对千万吨级钢厂来说，效益非常可观。

但个性化、高质量要求会给生产管理、生产组织、交货周期等带来极大麻烦。特别是随着钢厂产量增加、合同变小、特殊要求增多，困难会越来越大。日本人曾提到，当钢厂年产量200万吨时，人工管理还可勉强应付；产量达600万吨时基本没办法了。用户到钢厂订货时，需经排产才知道何时能生产，排产是非常复杂的工作，涉及众多合同协调。上世纪，用户向钢厂订货时，钢厂往往说不清何时交货，给用户带来很大不便。由于产品种类繁多，会对能耗、物资消耗、生产效率等产生极其不利的影响。在有些厂子，接近10%的产品成为“余材”，只能降价处理。

此时，计算机管理就成了必然选择和有效工具。计算机管理需要及时、准确和完整的信息，信息来源于不同工序和部门。于是，通过网络进行系统集成成为不二之选。宝钢当年推进数据集成时，网络技术水平还很低。为推进信息集成，宝钢老领导何麟生先生提出“数据不落地”的要求，也就是在数据传递过程中避免人对数据内容的干涉。为做到这一点，当时只能“土法上马”，用RS485来传、用Modem、甚至定时用软盘来传，从而保证数据集成。上世纪末，宝钢花巨资购买一台IBM9678计算机，把产供销等过程全面管理起来，使信息技术应用达到新高度。

近十几年，钢铁行业逐渐进入智能化时代。在这个时代，钢铁行业进入困顿时期，一个重要原因是行业进入相对成熟阶段，在技术先进的企业，许多指标已接近极限。技术提升方向在哪？横向来看，许多技术先进的企业都遇到类似的问题。比如烟草行业。数字化转型首先遇到的困难，是确定合适的业务目标、是提出合适的问题。对此，不同企业给出不同答案。

美国制造业衰弱与其国情有关：目前，美国人均GDP达8万美元，大约是欧洲和日韩的2倍、中国的6倍。一个国家的企业要生存，创造价值要与经济发展平均水平匹配，否则难以在该国生存。所以，美国钢铁企业要生存就要设法提高人均吨钢产量。因此，美国智能化的一个发展方向就是提高人均钢产量。大河公司人均钢产量接近4000吨，就是在这种背景下实现的。我们知道，生产越顺利产量越高，而品种多、批量小和质量要求高都会对生产顺行带来干扰。所以，大河公司的产品并非所谓的高精尖产品，也不太重视所谓小批量、多品种，而是相对低端产品。这样，大河公司人均产钢量接近其他先进钢企的两倍。我们知道，先进钢企自动化水平早已很高，进一步提高自动化水平难度高、价值小。但是，我们还知道：当企业自动化水平高到一定程度，白领（如技术和管理人员）人数可能会大大高于蓝领人数。所以，大河公司的技术重点是提高白领劳动效率，而非蓝领劳动效率。

相比之下，质量和品质是韩国浦项的优势和特长，他们不可能放弃自己的特长。所以，韩国浦项提出目标：建立无人介入的智能工厂，确保竞争对手无法超越的超差距成本和质量竞争力。也就是，浦项通过减人减少人的失误，从而提高质量、降低成本。

我国钢企的智能化该如何走呢？

如前所述，我国目前人均产钢600吨，若按美国和日韩的先进水平，人均产钢量还有一定提升空间，但由于我国劳动力成本相对较低，意义相对较小。事实上，我国先进企业人均产钢已达2000吨左右，自动化水平已和国外非常接近。我们人均产钢量的差别主要因为我们的白领劳动效率低了。所以，要提高人均钢产量，重点也应是提高白领劳动效率。我国钢铁企业职工数在160多万，但支撑钢铁企业的职工人数大约是钢铁企业职工的四倍，这些辅助单位的劳动效率往往与国外相差较大。若视野大一点，应重点提升他们的劳动效率。

我国目前年产钢量约占全世界一半，产量大、市场大、用户种类多、资源消耗大，为用户提供个性化服务的空间却要大得多，节能降耗的价值也很大。所以，我国推进智能化应从这方面入手。我国特别重视节能环保，我估计，我国节能水平很快会接近极限，相对价值会越来越少。但是，环保潜力却是无限的。古人云：一尺之锤，日取其半，万世不竭。从减少污染物排放角度看，技术上永远都有“减少一半”的潜力。

我国钢铁产量产能大，资源整合前景也大。一般来说，钢厂产品越单一，生产管理越容易、节能减排降消提效潜力越大。山东永锋钢厂在这方面就做得非常好，甚至超过了不少传统先进企业。一个重要原因是永锋的产品大纲相对简单。若通过数字化技术实现资源整合，尽量让每个钢厂产品相对简单，应该是非常有利的。其实，通过资源整合能够有效促进多方协同、资源共享、知识复用。10年前，我在宝钢时就提出：企业推进数字化，重点应关注这三个方面。

宝钢老领导何麟生先生很早之前就强调制造业服务化的重要性。我国制造业门类繁多、用户需求千姿百态，这就为钢铁企业走向服务提供巨大市场空间。若干年前，有些企业也提出“从制造到服务”的目标，但实施效果不太理想。一个重要原因是高水平服务工作比较依赖有经验的专家，而这样的专家数目很少。所以，过去钢企一般只服务于大企业（如汽车厂）和大工程（如奥运工程），不能服务于千万家中小企业。但是，借助人工智能技术，特别是大模型技术，可让AI代替专家进行服务，企业只要关注知识库建设即可。所以，我一直认为：钢铁AI的重点不应是制造环节，而是如何更好地服务市场和用户。在国内，有些专家和互联网大厂推进AI时，把重点集中在生产环节，我认为，这种做法在战略上不合适。

另外离散制造和钢铁生产具有不同的特点。从数字化角度看，离散制造业数字化的瓶颈是复杂性，钢铁行业的瓶颈是不确定性。我国冶金行业有不少专家，对数字化技术一知半解，把离散制造业的一些观点和做法，生搬硬套到钢铁行业。这种人太多，也不便于点名。这会误导整个行业的。

来源：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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