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钢铁信息化行业发展现状 钢铁信息化行业市场机遇

2023-01-04 11:43:57 来源 : 互联网

在过去的一段时间里,我国产业数字化、信息化等方面发展曾迎来过多次阶段性提速发展,但这其中更多参与并最终受益的大部分行业还是面对民生线下场景业务较多的行业领域,如金融、医疗,生活消费等。而以钢铁等制造业为首的,始终稳健推动国家经济提速升级的幕后型产业,相对来说,数字化、信息化占比还尚处于较低水平。


(资料图片仅供参考)

传统钢铁产业受限于自身产业链流程和工序繁琐等影响,即使拥有先进人工智能、大数据、云计算的优秀技术互联网企业,也很难做到对整体钢铁产业流程中实操场景、流程及工艺等多方面的准确技术融入协同。除此以外,大部分钢铁企业也确实存在对如人工智能、SaaS等先进科技创新技术方面认识的不足。往往只凭经验办事,只关注数字化改造在单一环节上的落地,不关注改造后的效果是否能带来实际整体效益的最大化。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国钢铁信息化行业市场全景调研及投资价值评估研究报告》显示:

“十三五”以来,我国钢铁工业的信息化、智能化发展取得了显著成绩,呈现了快速发展的态势,一批智能制造关键技术在钢铁领域取得了显著成效,钢铁行业创新能力显著增强。徐文立指出,当前全球制造业正在发生深刻变革,制造业再次成为全球竞争的一个焦点,钢铁工业作为工业根基发挥了压舱石的重要作用,需要加快钢铁行业工业互联网的建设,不断提升企业的创新能力,推动制造业高质量发展。

2022年初以来,受复杂严峻国际环境和疫情等因素影响,我国经济面临较大下行压力,特别是第二季度以来,钢铁行业平稳运行面临挑战。但随着国家和地方各项稳增长措施逐步落地、发力、见效,经济发展已经开始呈现企稳回升的势头。

钢铁行业接下来的工作重心首先要落在解决三大痛点上(控产能扩张、促产业集中、保资源安全),然后是两大发展主题,即绿色低碳发展和智能制造方面的推进,包括继续推进超低排放改造、全面策划并加速推进钢铁行业碳达峰碳中和。

钢铁信息化行业发展现状

钢铁行业智能制造三年行动计划(2021-2023年)即将发布,智能制造将成为钢铁行业新风口。2016年10月28日,工信部发布了《钢铁工业调整升级规划(2016—2020年)》(下称《规划》),对钢企约定了产能利用、产业集中度、主业劳动生产率、能源消耗等多项指标的具体目标值。《规划》指引钢铁产业向智能制造、绿色制造发展,钢铁信息化成为产业发展的必然趋势。

2015年以来,国家工信部先后遴选了宝钢热轧智能车间、鞍钢冶金数字矿山、太钢不锈钢冷连轧数字化车间、南钢板材智能制造等9个智能制造试点示范项目,引导钢铁行业智能制造的技术创新、管理创新。

钢铁行业人士透露,“智能制造试点示范项目起到的效果是:为国内钢铁行业培育出了流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维4种智能制造新模式。”

钢铁信息化建设门槛较高,宝信为钢铁行业内部信息化公司龙头,实力雄厚。钢铁 工业生产过程较为复杂,信息化实施多为钢铁公司信息化子公司承担,几乎没有第三方 信息化提供商参与。中国规模较大的钢铁公司大多都有自己专门的信息化建设部门或者 子公司。

钢铁信息化行业市场机遇

钢铁行业工序繁多,各类工艺流程区别极大、能耗高且受下游需求工艺改造程度较大。传统的IT系统基本以面向全流程的共用系统为主,钢铁工业的繁杂性、易变性使其难以完美满足需求。

随着“互联网+”战略、钢铁工业调整升级战略的提出,国内钢铁工业进入结构调整、转型升级的关键阶段,这为钢铁工业的信息化、智能化带来重大机遇。

中国两化融合发展数据地图(2019)显示,截至2019年,我国企业的生产设备数字化率47.1%,而数字化设备联网率仅为41.0%,其中冶金行业的数字化生产设备联网率为45.9%,引导钢企加快生产设备的数字化升级仍有巨大空间。

钢铁信息化行业发展策略

一是要充分发挥钢协的资源整合能力,形成工作合力。要推动电子信息制造业与钢铁工业深度对接和交流,加快融合发展,助推钢铁工业转型升级。

二是要抓好示范引领,起到以点带面的作用。通过钢铁行业数字化解决方案遴选、需求对接等形成一批5G大数据、人工智能、虚拟现实与制造业融合发展的钢铁行业解决方案和典型案例,打造企业数字化、网络化、智能化转型升级的“灯塔”。三要推动新经济领域的创新,发展新业态和新模式。钢铁企业要抓住机遇,厚植工业互联网业态和商业模式创新基础,通过合作生态的打造带动钢铁行业两化融合深度发展。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国钢铁信息化行业市场全景调研及投资价值评估研究报告》。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析,洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在,评估行业投资价值、效果效益程度,提出建设性意见建议,为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。

标签: 钢铁工业 行业发展 人工智能

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