中国经济报道(中经总网·中经在线)/世界品牌研究院WBRI/中国数字电视台-中数台/灿烂中国全媒体矩阵 联合报道(姚咏梅)在全球数字化转型的浪潮中,智能制造已成为推动产业升级的核心力量。西门子工业自动化产品(成都)有限公司(以下简称西门子数字工厂)是全球为数不多的“双料灯塔”工厂——世界经济论坛评出的数字化灯塔工厂和可持续灯塔工厂,也是西门子全球第三家工业自动化产品研发中心。以其先进的数字化技术、高效的生产模式和创新的管理理念,成为全球智能制造的标杆。河钢数字则是河钢集团数字化转型的中坚力量、数字化能力的输出平台、数字产业化的市场主体,堪称数字经济和实体经济深度融合的典范。
同是数智化的应用,两者在运营方式、管理理念等方面有什么异同,有何互鉴之处?为深入探讨智能制造的发展趋势,分享数字化转型的成功经验,推动行业交流与合作,近日,河钢数字、西门子数字工厂与《企业家》杂志共同组织专家学者走进西门子数字工厂活动。世界钢铁发展研究院院长于勇,北京科技大学教授、冶金学部主任张建良,冶金工业信息标准研究院党委书记、院长张龙强,河钢数字总经理申培等领导和专家以及《企业家》杂志记者等20余人,一起实地探访西门子数字工厂,共同探讨数字经济和实体经济深度融合的挑战与方向。
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“双料灯塔”工厂的数字化转型
西门子数字工厂董事长兼总经理李永利亲自为大家介绍了工厂的发展与建设情况。成都工厂投产于2013年2月,目前日产量约8万件,涉及原材料种类约6700多种,产品订单从几件到几千件不等。他表示:数字化转型的目的从始至终都是为了实现业务目标,具体包括把控速度、增强柔性管理、提升质量、及时交付、保证效率、可持续发展等。他认为数字化转型是领导者管理水平的体现,包括高质量易获取的数据、标准化的流程、全员持续改进的习惯、管理模式的转变等。从尽人之力到尽人之智,数字化项目成功的关键是小而美、全员参与。李永利还表示,未来更复杂的工作还会留给人,制造业里对数据模型的训练和解释都要靠人,因为工厂的人是最懂业务的,数据本身却不懂,所以人能创造的价值会更高。
研讨会中间,大家还一起近距离参观了西门子数字工厂的生产线。
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纵论企业数智化如何落地
下午,大家就参观西门子数字工厂进行了座谈。西门子技术专家郭振系统阐释了西门子虚拟调试技术如何缩短研发周期并降低风险。他指出,传统制造业面临需求模糊、跨部门沟通低效、现场调试风险高等痛点,西门子通过NX(三维设计)、Simcenter(多物理仿真)、Tecnomatix(工艺仿真)等工具构建全链路数字化解决方案。他强调硬件在环(HIL)调试技术(如PLC信号映射至仿真环境)可提前验证控制逻辑,而VR沉浸式培训则可降低操作员学习成本。郭振认为,虚拟调试不仅是技术工具,更是企业数字化转型的“试错零成本”实验室。
河钢数字总经理申培介绍说,场景驱动与云边端协同是钢铁行业AI落地的关键路径。河钢数字通过铁钢轧一体化大模型(整合冶炼、轧制、销售数据),实现全流程协同优化,未来需建立行业数据联盟,推动“全员创新”文化,鼓励工艺人员通过低代码平台自主开发场景。
冶金工业信息标准研究院党委书记张龙强表示,钢铁行业需聚焦数字化与智能化的落地,解决减量瘦身与降本增效痛点。他建议未来行业需重点突破平台化集成、全生命周期数字孪生、大模型驱动的数据平台、高端材料数字化设计平台的问题。张龙强还呼吁构建绿色供应链与数字反腐体系,通过机器视觉替代人工质检,从源头杜绝腐败。
北京科技大学冶金学部主任张建良认为,钢铁行业数字化转型需聚焦高炉炼铁“黑箱”问题,通过数字孪生技术结合机理模型与数据驱动优化工艺,破解数据基础薄弱、技术与工艺脱节等落地瓶颈。他表示,北科大作为冶金学科龙头,将依托全流程生产背景与交叉学科优势,助力行业突破高炉“黑箱”难题,推动绿色化与智能化转型,为钢铁工业降本增效提供关键技术支撑。
辽宁科技大学院长杨永辉认为,高校需突破学科交叉与工艺结合瓶颈,通过数据标准化、流程再造及管理创新,推动人工智能与钢铁企业深度融合,实现技术创新与产业需求的精准对接。同时呼吁深化校企合作,建立行业数据联盟,攻克高炉“黑箱”难题,通过“数字孪生+强化学习”框架优化工艺,探索AI驱动的全流程智能化升级路径,最终实现高校理论创新与企业实践需求的良性互动,助力行业绿色化、智能化转型。
复旦大学智能机器人研究院院长助理齐立哲认为,智能制造需以场景驱动分级规划,融合数据、算法与专业知识,推动人机共融、泛柔性化与自组织能力,实现绿色化、智能化与社会价值平衡。产学研合作则需构建“数据+算力+算法+专业知识”的生态闭环,将行业机理转化为可训练的垂直模型,弥补大模型在垂直领域的泛化不足,最终推动智能制造向绿色化、智能化与人性化协同发展的新阶段迈进。
世界钢铁研究院院长于勇说,通过对西门子数字工厂的调研,可以看到数智化对企业战略与管理的影响,以及对企业生产流程的再造与管理重构。他谈了自己的几点思考:一是当今时代企业家首先要对人工智能有一个正确的认知,人工智能在钢铁行业的应用需要立足于具体生产场景而非空泛理论。二是尽管技术成熟可提升效率与质量,但管理思维与技术迭代的脱节,使AI技术难以从数据采集环节真正走向智能决策环节。三是中国钢铁工业是制造业中离AI最近的行业,因为我们拥有世界最好的装备、工艺和检测系统,这种装备优势使中国钢铁工业在AI应用上具备“换道超车”的现实基础。四是中国应提出内涵更丰富、标准更高的“AI工厂”的评价体系,以获得产业话语权。五是仿真与数字孪生在新工艺开发中面临历史数据缺失与模型泛化难题。
与会的专家学者都对此次调研发表了各自的看法,主要站在理论与实践如何结合的角度,核心聚焦企业数字化落地。
座谈会由《企业家》杂志企业文化研究中心主任姚咏梅主持。
来源:《企业家》杂志
发布:中经总网·中经在线
编审:王海珠
监制:熊辉
编辑:郑建华 侯晋平
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