我国钢铁行业发展正在承受内外双重压力，钢企变革转型不得不行。年9月，我国提出二氧化碳排放力争年碳达峰、年碳中和的目标，而钢铁正是排碳量最高的制造行业，随着第一个目标期限逼近，留给我们的时间不多了。
在肩负巨大减碳压力的同时，还需警惕能源危机，全球能源储备就像一把达摩克里斯之剑，始终悬在钢企头顶，如近期的乌克兰局势问题，虽然国际能源署（IEA）表示暂时还不清楚其对全球能源市场的影响，但要做好应对的准备。当开源走进死胡同，节流就是唯一的出路。
要想提高能源利用效率，就需改变钢铁生产方式，但传统钢铁制造本身也是有苦说不出。生产工艺复杂，各类信息分散，管理难度大；生产工艺模型全凭经验，没有经过数据分析后统一标准，实际生产数据未能有效利用；设备多，一线员工手动操控、维护，工作环境高风险，安全得不到保障……这些都成为制约钢企转型的重要因素。
罗马并非一日建成的，他们首先希望的，是有一套系统能够配合铁区、轧钢生产线基础自动化，实现生产现场的自动数据采集、实时监控及管理，并与其他自动化、信息化、智能化系统及机电一体化之间，能够数据交互和共享。将5G、物联网、大数据等与传统生产工艺相结合，实现“知-控-管-优”的闭环管理，助力数据价值释放，数据驱动生产和运营，支撑高效炼铁的低成本运行，智能化、大数据技术带动行业转型升级。
保证人员安全的第一步，是将一线工作者从危险的锻造环境里分离出来，同时又需确保生产环节不出差错，让工程师能够远程操控、实时监控，“一图知现场，一键达现场”。首先，建立仿真模拟-过程模型-大数据挖掘-反馈控制的技术架构，对能源消耗、生产质量、设备状况等实时监控、动态分析；通过数据挖掘、模型分析，助力生产流程优化，数值超标时自动预警，让现场人员远离危险，提高人效；对生产运行进行智能感知、智能预警、辅助决策。
海量数据采集与存储
钢铁的生产过程，涉及冶炼、轧钢等多重加工工艺，通过表面观察很难控制程序，以往都是通过试验来积累经验，这种方式直到计算检测技术成熟才被优化。但是信息技术起作用是基于在各阶段收集的数据，这些技术针对不同的控制对象，往往没有采取统一的数据标准，这就导致数据孤岛严重。通过工业互联网平台，对百万级工业数据，毫秒级实时、持久性接收，接收后进行清洗分类，通过数据缓存模块实现数据集的分布式存储和快速访问，具备高可用性及容灾能力，保障生产的安全，存储空间无限水平扩展，将数据的价值从工控单元，延展到业务输出。
数据智能分析，多重图表展示
将钢铁生产的关键指数，在工业互联网平台内置成常用图表，主要包括如下内容：
日常操作：日产值、燃料比、熟料比、煤气利用率、装料制度、送风制度、冷却制度等；
日报、月报汇总：原燃料消耗、出渣铁及煤气成分、技术经济指标及操作参数等；产线设备状态、工作记录、故障记录；人员排班记录；……海量数据虽然已经在上一环节分级分类存储，但如果不运用智能分析，也是很难用于业务输出的。预设多种经典分析算法，支持自主选择时间区间，画面灵活配置，通过拖拽即可实现不同样式的展示，高度可适配大屏尺寸与分辨率，色彩灵活搭配现场环境，来自定义配置图表。
生产线实时监控、自动预警
自动化生产不意味着生产线可以完全脱离人，员工更多地参与到设备检查、异常情况排除等工作中，工厂的数字化是在自动化的基础上进一步保证生产高效运行、员工人身安全。工业互联网平台支持对生产线实时状态的可视化集中监控，总览生产线监控、设备实时参数、运行状况等，生产实绩实时上传。设计“规则推理引擎”+“工作流引擎”，根据实时感知数据自诊断，工艺参数超过设定时多等级预警，如加热炉煤气超标预警、汽包压力超标预警、轧机减速机过负荷预警，预警无响应时跨级上报、自动报警，严格保障生产现场安全。
在钢铁行业前进至前狼后虎的窘迫之境，主动分担推进绿色化、智能化的责任，实现了钢企百万点数据采集和分布式存储，稳定性达到7x24小时不间断运行，从传统“局部工序集中的控制”升级为“集中一体化操控中心”，实现无边际生产协同的管理创新，帮助生产工艺分析从“漫长的数据逐一收集、归并、分析对比验证”，升级为“一键获取各种数据源、图形化对比、多数学模型匹配分析”，为工艺专家提供快捷、便利的数据挖掘分析利器，提高了整个工艺调优的效率，引领钢铁行业转型升级。