郑祖建

摘 要：钢铁企业的生产经营与信息系统是实现智能制造的基础条件，本文综合分析了智能化生产管理系统的架构设计，进一步提出钢铁企业智能制造的发展建议，希望为钢铁行业以及钢铁企业生产管理系统的优化设计提供有效参考，从单一的控制精密度迈向智能化。

关键词：钢铁智能生产;生产管理系统;构架设计;决策管理;生产活动

1.钢铁智能化生产管理系统的架构设计

当前，国家在智能制造的体系建设方面给出了一系列指导方针，为制造企业建立起智能化生产管理系统提供方向。可是，怎样集成与整合生产管理系统？怎样打通生产数据链，完成智能化、数字化？怎样由独立模块的系统转变成完整体系，把能量、物质、信息以及资金整合起来，落实企业一体化控制？仍然需要依靠信息技术，尝试设计创新。范铁军， 吴秀婷， 施灿涛等在中小钢铁企业智能制造实施路径研究[1]详细阐述了，基于云安全网络和CPS，我们设计出智能制造的全新架构，打破传统层次结构，将工厂数据作为基础，虚拟系统、物理系统等信息实时发送至工厂内部管理中心，从而展开生产制造全过程的海量信息挖掘、分析、评估、优化以及预测，确保生产的垂直集成、横向集成以及端至端集成。

2.物理系统

相关部门在深刻了解钢铁行业特征、智能制造特征的条件上，紧密跟踪现代化制造技术、理论以及方式，聚焦在企业的生产活动、决策管理、业务经营等重要环节，及时对接企业的实际需求，打造出智能制造与执行管理的系统（STEEL-IMES）。这一系统将智能化、集成化作为中心，综合考虑了企业的实用性、信息化情况，围绕着质量、成本、计划等六条主线，实现服务及时化、运营可视化、效益最高化、决策自动化等目标。

STEEL-IMES的架构可以分为四层[2]：PMS-制造系统;PES-执行系统;DAS-数据应用和采集系统;APS-高级排程与计划系统。

2.1PMS-制造系统

制造系统涵盖了企业的管理层，是企业全局管理、资源掌控的重要环节，更是承接PES、ERP系统的基本组成模块。它的主要功能为：采购存货把控、工序成本把控、主数据把控、能源耗用把控等。

2.2PES-执行系统

执行系统由带钢、高线、炼铁、棒材、炼钢等生产分厂组成，指导各个分厂按照质量要求、生产方案执行工作。同时，这一系统可以及时、准确的跟踪物料耗用情况，按照差异化精度要求发布批次、炉次、件次的执行指令。按照钢铁制造企业的需求，执行系统包括带钢执行、高线执行、远程计量、高炉执行、炼钢执行、烧结执行、棒材及相关配套设备检验执行等。

2.3DAS-数据应用和采集系统

数据应用和采集系统则是建立透明化工厂的前提，作为IMES整个体系的核心数据源，主要依赖实时数据库、网关隔离等技术，通过OPC SERVER进行各个分厂的数据采集、上传，监视和分析各个分厂的设备使用情况，覆盖范围扩大到公辅、铁刚扎、能源等数据。

2.4APS-高级排程与计划系统

高级排程与计划系统是STEEL-IMES智能化组成内容，把现代化管理方式、优化算法输入系统内，促使企业开展大规模的定制生产，缓解产供矛盾中的采购决策、产销矛盾中的订单排产等问题，有效提高了企业的市场竞争能力。

3.工厂管理中心

3.1多业务协同管理

智能制造不可以局限在特定工序的信息化、智能化，而是应该在各信息流、业务流之间实现充分协同。参考互联网+这一理念，规范网络平台所采集各业务系统数据，通过和MES、ERP等系统数据交互，完成能源、生产、安防、物流等企业生产要素的协同管理，杜绝“各自为营”的现象。把能源、生产、安防、视频、设备与物流系统的数据集中呈现在MCS，辅助调度人员全面观察业务状况，支持调度长协同指挥。一般而言，MCS大致需要打造数据共享、应急指挥、信息管理以及在线指令四大平台。

3.2数据管理

智能制造的理念下，数据管理必须从根源上消除孤岛现象。刘景钧， 封一丁等关于智能制造在钢铁工业的实践与展望[3]的报告中提出，L1-L5级自动化系统可以完成纵向数据交互，在此基础上，由原料到成品利用MES信息系统完成横向数据贯通，为成本、质量分析等关键经营、生产业务提供数据支撑，并且完成现场到经营、客户订单至各工序生产以及销售的数据共享。

3.3组织结构设计

以信息系统为基础，企业组织构架可以分成生产模块、钢铁事业模块、经营控制模块。这一组织结构的特点包括：优化销售组织、增强专业性、调整战略、完善功能，融合扁平化理念，执行一级人资、一级财务、一级调度等一贯制、集中制管控模式，明确划分责任、合理分配资源，最终完成生产控制等目标。

强化各部门企划专业性，最大程度上提升企划能力。比如：工具、设施、原料等管理任务和战略规划落实到企业的市场部;把生产计划、销售计划落实到营销公司;生产运营的整体控制和调整落实到生产技术部等，把分散至各部门的相似的业务有效整合，增强专业能力。

3.4集约化生产

生产系统的具体设计内容包括：将原料、焦化以及炼铁等连续性生产工序集中到中央控制室，满足辅、主工艺的集中调配;煤气混合站、液压站、泵站、煤气柜、空压站等辅助工艺设施配合音频报警、视频联动等现代化媒体技术，满足自动化值守的管理标准;针对库区行车、中大型取料机等机电设备，采用无线通信技术、精准定位，同时可制造执行的库存管理、计划方案紧密配合，满足自动操作。优化专家系统、应用模型，充分增强控制精准度，减少故障的故障率、生产费用。

3.5市场环境

组织设计方面需要严格遵循订单驱动、客户为主、市场导向这一理念，针对组织设计环节搭建起面向顾客的销售团队，持续提高营销水平，做到专业化、个性化营销。此外，信息化建设需要在现有MES、ERP分工观念的条件上，增加MARKETING系统，真正意义上完成生产、销售信息化系统的集成建设。MARKETING系统纳入集成管理生产和销售计划，新增客户为主的企划功能模塊。需要注意的是，想要进一步提高客户质量的应对能力，还应该把质量以及生产计划规划到销售部门。由销售部进行生产销售的计划制定与整合，将各种计划的冲突点降到最小，从而缩小交货期。而由生产部统一管理各道工序的生产活动，则合理缩减了工序中半成品生产、库存所耗时间。

4.信息系统

钢铁生产系统包含MES、ERP两大功能模块，突破层级的限制，从产业供应链、一体化生产、设备资产生命周期等维度入手，统筹企业运营、管理。将ERP、MES基础功能作为基石，面向各生产工序，增加工业大数据驱动下的决策优化、故障分析与诊断、产品模型预报、质量检测、智能维护、全流程资源管控以及市场分析等大数据。

根据功能类型可以划分为：生产管理PM、基本运营管控BOM、过程优化POM、资源管控IRM、生产管理PM、运营服务管控OSM等。其中，生产管理PM集中体现在具体工具的生产过程、质量、设备管理，包括质量判断、设备评估、质量预报、设备维护等新功能，确保生产活动这一企业核心能够稳定运行;基本运营管控BOM涉及到企业的日常管理，确保企业基础运营活动;过程优化POM则是对各个生产工序的优化，CPS计算能力日渐提高，使得POM功能已经逐渐下沉到物理系统的CPS生产单元，;资源管控IRM对企业的产品、设备、物质等资源型对象负责，同时新增PHM、PLM等功能模块，多角度管理企业资源;运营服务管控OSM在现有的MES、ERP日常管理内容上，新增协调优化等功能，对企业高级经销运营管控全权负责。

5.虚拟系统

5.1关键制造工序仿真虚拟

根据设备的实际运行情况、参照工艺设计与质量标准，展开关键制造工序仿真虚拟，从而形成一种信息化虚拟产品。正确使用工厂管理中心所提供的质量数据、生产数据，执行产品质量的可视化评估，从而为产品问题、生产问题提供参考。具体功能包括：第一，单一制造工序的可视化虚拟仿真;第二，单一工序的产品质量评估和可视化预测;第三，多制造工序的可视化虚拟仿真;第四，多制造工序的产品质量评估和可视化预测。

5.2物流仿真分析

由于生产节奏不稳定、设施故障、作业时间不稳定等现实生产问题，必须进行工厂作业计划仿真分析，进而为调整生产计划、调度带来数据参考。中国智能制造系统解决方案供应商联盟电力装备分盟. 中国电器工业协会系统集成商联盟暨中国智能制造系统解决方案供应商联盟电力装备分盟工作报告及2018年工作计划[4]明确指出，针对产成品、半成品、原材料的运输配货、仓储活动展开仿真分析，设计更加合理的物流作业方案，具体功能为：一是，单一作业的仿真分析;二是，多道工序作业的联合分析;三是，仓储物流仿真优化;四是，生产物流的节奏分析;四是，物流运输的优化仿真。

5.3供应链仿真分析

模拟市场环境，为企业优化经营决策提供信息，功能包括：原料订购方案和库存策略的仿真分析;现金流分析预判;产品定价和销售方案仿真分析;制造能力影响下的交货期商定仿真优化。

6.钢铁企业智能制造的发展建议

6.1转变发展理念

智能制造的实施离不开业务流程、生产组织的重构，借此推动生产、能源、销售、采购、质量的内部协同。建立适合企业的管理制度以及模式，由于智能制造作为循序渐进的过程，持续优化生产组织，积累管理经验，加速知识转化，都应该对智能制造整体系统展开更新升级，这同张伟. 面向智能制造的信心中心的应用研究[5]的结论相一致。所以，企业在落实智能制造过程中，要求生产人员、管理人员深入参与，以项目的推动培养出智能制造的技术团队。

6.2深挖经管核心

6.2.1供应优化

采购优化：设计周、月配比方案，最大程度上收集原料市场的成本信息，筛选出最佳采购种类和采购数量。

配料优化：给定铁水需求上，综合考虑铁水、烧结成分与指标约束，计算出烧结的最优配比、高炉的最优配比，确保铁区全局的成本最少。

6.2.2生产优化

将产能、产线的动态生产当做基础，分析生产组织、订单多样化要求，协调销售、生产的压力，确保大规模生产、小批量需求的平衡。将设备使用率、热装热送率作为主要目标制定轧钢、炼钢的合理生产顺序、批量，优化轧钢工序以及炼钢工序的整体生产节奏。

6.2.3销售优化

企业应该正确认识到，提升经管水平、创造最大的利润是一切经营活动的主旨，调整产销经营方案，保证管理过程的系统化、精细化、规范化以及智能化。对于复杂、重大决策活动建立其数学模型，采取智能算法求解，选择实用性更强的数据挖掘、数据管理、决策分析等手段，对比市场约束、产品的利润贡献率、产能约束，辅助企业编制最佳经营战略。

结束语：

综上所述，我国侧供给的政策指导之下，钢铁生产企业升级转型工作迫在眉睫。而智能制造作为战略升级、转型的核心落脚点，更是整个钢铁行业借助于信息化完成弯道超车的宝贵机遇。通过智能制造，促使内部经营、生产与信息化技术、产业链的有效衔接，同时构建出绿色节能、高效生产的工厂。

参考文献：

[1]范铁军， 吴秀婷， 施灿涛. 中小钢铁企业智能制造实施路径研究[J]. 冶金经济与管理， 2018（1）：119-119.

[2]赵振锐， 孙雪娇. 钢铁企业智能制造架构的探索、实践及展望[J]. 冶金自动化， 2019， 43（01）：29-35.

[3]刘景钧， 封一丁. 智能制造在钢铁工业的实践与展望[J]. 河北冶金， 2018， No.268（04）：77-83.

[4]中国智能制造系统解决方案供应商联盟电力装备分盟. 中国电器工业协会系统集成商联盟暨中国智能制造系统解决方案供应商联盟电力装备分盟工作报告及2018年工作计划[J]. 电器工業， 2018， No.211（06）：33-35.

[5]张伟. 面向智能制造的信心中心的应用研究[C]// 第三十二届中国（天津）2018IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议. 0（1）：56-58.