全球57%的钢铁产能怎样联合起来？

100002021-08-12 09:53:412阅

导读：“宝武的整合是只求物理上的把不同地方的工厂结合到一起，还是要让它们产生化学反应？如果说用传统方式，用行政或资本力量合成一个公司，我们可以做，也正在做，但是整合后内部怎么协调，如何完成融合，把整合前参差不齐的业务能力提高到同一个水平？这就要靠智能制造”。”

【文/观察者网周远方编辑/吕栋】

2020年，中国钢铁产量位居全球第一，为10.65亿吨，同比增长6.5%，市占率由2019年53.3%上升到2020年的57.1%，这一数字远超排名第二的印度（2020年产量为10.03亿吨，同比下降10.6%，占全球钢铁总产量的5.46%）和居第三的日本（产量为8320万吨，同比下降16.2%，占全球钢铁产量的4.92%）。

中国人“钢少”只能靠“气多”的日子，早已一去不复返了。

然而，新的考验接踵而至。

2020年，国内铁矿石进口量高达11.7亿吨，占全球铁矿石总产量22.21亿吨的52.7%。疫情后的铁矿石价格一路飞涨，从2020年一季度的90美元/吨左右，飙升到目前的约200美元/吨，涨幅超过120%。

症结在于，中国钢铁行业仍然“大而不强”，全球占比高达57%的钢铁产能，没有真正联合起来。

2020年，中国前10位钢铁企业行业集中度（CR10）仅为39.2%，这一水平远低于日本、美国、韩国、俄罗斯、印度等其他主要产钢国。这带来三个主要痛点：

1、产能过剩，供需失衡：钢铁行业2013年-2018年间生产线项目的国度投资导致钢铁产能的集中释放，导致行业内产能过剩；同时，钢铁行业缺乏标准供需信息配置导致钢铁厂商无法快速识别市场需求，出现供需失衡现象。

2、生产流程复杂，产能调整反应慢：钢铁产品生产包含炼铁、炼钢与轧钢三个环节，其中各环节涉及多个生产系统、工业控制系统与供应链层级，具备流程复杂、体系庞大等特点，存在资源浪费及产能受限的情况。

3、缺乏数据标准，难以统筹发展：钢铁工厂设备种类和应用场景繁多，各类工业环境及设备具备不同的数据后台，且在生产过程中产生的大量设备管理、市场运行、产品生产等数据格式差异较大，导致钢铁企业间数据难以兼容，从而影响产品的信息化联动，制约行业发展。

面对通过资本高效统筹、资源掌控力极强的澳大利亚、巴西“四大矿山”，无法高效联合的中国钢铁行业只能无奈“内卷”。

国家对症下药，工信部即将发布的《关于推动钢铁工业高质量发展的指导意见》提出目标：

1、“十四五”期间（到2025年）钢铁行业集中度CR5/CR10分别要达到40%/60%；

2、在不锈钢、特殊钢、无缝钢管、铸管等细分领域培育1-2家世界级专业化引领型企业。

目标明确，如何执行？

如何让全球57%的钢铁产能真正联合起来？如何借助5G等新基建和数字化、智能化大潮，实现钢铁行业的转型升级，变得“又大又强”？我们有哪些比较优势，又面临哪些困难？带着这些问题，观察者网近日走访了宝物集团宝山基地，与钢铁和通信行业的技术专家进行深入交流。

行政+资本，加速行业整合

资料显示，钢铁行业的整合从2015年供给侧结构性改革就已开始，从国企和民企两个方向同时进行。

国企方向，主要是宝武集团的整合之路。今天的宝武集团，已经是一个年产量1.5亿吨，占全球粗钢产量（以2020年产量18.64亿吨计）的8%，而这个钢铁巨无霸是在过去的短短5年内组合完成的。

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2016年，宝钢集团和武钢集团合并成立号称“中国神钢”的宝武集团，宝钢也因此升级了自身的整合基因。2019年，安徽省国资委向宝武无偿划转其持有的马钢集团51%股权，宝武合并马钢集团；2020年，山西国资运营公司向宝武无偿划转持有的公司控股股东太钢集团51%股权，宝武合并太钢集团。

随后，宝武先后托管中钢集团、成为重庆钢铁实际控制人，年产钢量突破1亿吨。今年合并昆钢控股、山钢集团后，使宝武集团粗钢产能逼近1.5亿吨，约占全国产能的14.2%，进一步坐稳粗钢产量世界第一的位置。

民企方向，以建龙、德龙、敬业、方大、沙钢等经营状况较好的民营钢企正在整合其他民企，或经营状况已明显陷入困境的国企。建龙集团2020年旗下共有14家钢厂，合计钢产量达3647万吨，旗下的山西建龙、北满建龙等多家钢厂均是并购而来，2021年又托管了邢台钢铁。德龙通过参与渤海钢铁破产重整，一跃成为3000万吨量级的钢铁集团。敬业集团在海外收购了英国钢铁，国内通过并购在内蒙古、广东和云南也有产能布局，合计产能已跨越2000万吨。

行业媒体《中国冶金报》认为，自2015年供给侧结构性改革以来，宝武集团的整合大体上将经营状况较好的国企整合到一端，另一端是经营状况较好的民营企业整合其他民企和破产重整的钢企，效率提升明显。中国钢铁业兼并整合水面下的要素已准备充分，钢铁行业有质量的兼并整合的“微笑曲线”已经出现。

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钢铁行业整合“微笑曲线”（中国钢铁新闻网图）

物理整合，还是化学反应？

“宝武的整合是只求物理上的把不同地方的工厂结合到一起，还是要让它们产生化学反应？”谈及宝武整合，宝钢股份智慧制造推进办公室副主任邹玉贤接受采访时，反问了这么一个问题，“如果说用传统方式，用行政或资本力量合成一个公司，我们可以做，也正在做，但是整合后内部怎么协调，如何完成融合，把整合前参差不齐的业务能力提高到同一个水平？这就要靠智能制造”。

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邹玉贤介绍，宝钢把武钢吸收进来以后，宝钢的智能化系统和装备就推广到武钢，比如，取向硅钢一个明显例子，武钢的取向硅钢曾经有一段时间成材率较低、制造成本偏高，使得整体效益受到影响。现在我们加大跨基地数据融合力度，实现产销研实体化、基地一体化运作。青山基地取向硅钢制造能力快速提升，成本下降，效益显著上升。

硅钢是含硅量0.5%~6.5%的钢铁材料，也是国民经济的关键基础功能材料。硅钢可分为取向硅钢和无取向硅钢两大类，涉及发电、送电、用电等电力全生命周期各个环节。广泛运用于制造各种电气设备，新能源车的驱动电机、特高压输电网的变压器等。

取向硅钢制造技术高度复杂，高端取向硅钢代表一国钢铁制造业的综合技术水平。我国取向硅钢技术也曾被人“卡脖子”，2008年，宝钢股份“十年磨一剑”，自主研发成功了低温高磁感取向硅钢制造技术并实现产业化，打破了国外产品在特高压电力变压器上的垄断地位。2020年，宝钢自主开发的0.18毫米规格055等级（B18R055）极低铁损取向硅钢全球首发，成为目前世界上损耗最低的取向硅钢。

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宝钢展示区：全球领先的0.18毫米规格060等级（B18R060）极低铁损取向硅钢（观察者网图）

观察者网探访宝钢“硅钢部第四智慧工厂”看到，整个工厂实现了无人化，硅钢事业部党群工作部部长汤洪博在现场介绍，工厂取消了现场操作室，这在全球绝对领先。通过智慧链接，应用大量数字化、网络化、智能化技术，生产运行由原先的“机旁散点”式作业变革为“集中操作+异常干预”的新形态。

汤洪博进一步介绍，如今，智慧决策系统运用大数据+人工智能，将原先依赖大量工程师摸索、传承、改进的复杂工艺精确固化和自动优化，这又是一个大的跨越。

“我们不会放过任何一个探索和使用最高精尖技术的机会”，邹玉贤告诉观察者网，“但同时应该看到，对钢铁行业的改造，更多更具决定性的，还是存量优化上的比拼，这是行业特点决定的。”

钢铁行业的大型设备，很多都是要打地基才能建造的，邹玉贤说道，一般一台大型设备可能要用四五十年甚至更久，一套装备不用到10年，我们一般不会考虑去做改造，推倒重来的概率很低，投资也很大。特别是今天，中国的钢铁产能已经达到了全球的50%以上，国家已经提出去产能目标，所以再上新产能的空间更小，必须更多考虑存量优化，让既有的装备不断数字化和智慧化升级。

同时，不仅是智慧制造层面，在资源整合后的集团层面，我们也正在基于大数据中心的建设，实现组织管理的优化。邹玉贤仍然以硅钢部为例介绍：通过建立在大数据中心基础上的智慧决策中心，硅钢部在组织架构上实现了由“厂部→分厂→作业区→班组”这种传统的科层制结构向“一个智慧决策中心+N个智慧工厂”网络型结构转型。将来硅钢事业部计划建设多个智慧工厂，不仅在（上海）宝山，而且还有在（武汉）青山，真正做到对远在千里之外的工厂实现近在咫尺的管理。

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宝钢股份运行中心（观察者网图）

谈及整个集团层面的组织管理，邹玉贤介绍，宝武集团现在是一个1.5亿吨产能的超大型联合体，原先各个企业中的不同部门，现在正在按照行业整合，形成“一企一业，一业一企”的新格局，比如所有设备维护检修部门整合为宝武智维，类似的还有宝武氢能、宝武水务、宝武环科等，每一个企业只承担一个主业，把它做精、做好、做大。但这样的话，我们地域上的一个生产基地中，就会有很多不同企业进行合作的局面，这就要求我们在数据层面把它们融合在一起，能够像一个工厂（one mill）一样去管理。

5G，存量设备升级利器

宝武乃至钢铁行业的智能制造升级，是传统工业生产向工业互联网转变升级进程的一部分。

工业互联网被公认为第四次工业革命的重要基石，是中国、美国、德国等全球各大经济体在数字时代必需抢占的战略高地。

亿欧（EqualOcean）董事总经理王彬博士此前在接受观察者网采访时表示，美国的工业互联网强于利用资本力量统一标准，而德国的模式强于将百年工业经验做“自下而上”的数字化，对中国来说，关键是要加速产业和数字化的有机融合，5G等数字新基建设施和巨大的市场、丰富的应用场景，是中国发展工业互联网的优势所在。

钢铁行业的特点决定是设备投资量大、使用年限长、存在大量存量设备改造需求，这也决定了钢铁行业的数智化升级必然是渐进式的，一方面，钢铁行业大多数设备是固定的，光纤通信是主流；另一方面，在某些场景中，重新铺设光纤工作量也很大，5G拥有部署方便、可移动、大带宽、低时延等特点，在这些场景下，5G确实是一个对存量设备进行数字化、智能化改造的利器。

宝钢股份冷轧厂副厂长刘德成和华为5G钢铁行业专家彭俊向记者现场介绍了5G应用目前和未来的几个场景。

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第一个场景是行车，也叫“天车”，是钢铁行业常用的室内起重吊车。“我们不会为了用5G而用5G，但无人化行车的确实比较适合5G”，彭俊介绍，实际上在本世纪初，施耐德已经开始在比利时、加拿大等地的工厂开始做行车的无人化改造，当时主要用WiFi技术，但是当时中国的人力成本还不是问题，所以没有引进到中国，2015年后，无人行车成为国内主流，不少工厂用的是WiFi方案，但遇到两个主要问题，一个是WiFi信道有限，在同一个场景中只支持5-6个信道，如果在大型仓库有更多行车，信道配置就会重复；另一个问题是，WiFi的频谱是非授权的，谁都可以进入，其他还有诸如干扰率、时延等不可控的问题。所以现在钢铁行业5G应用场景中，行车是一个比较主流的方案，不久前，钢协做了自动化改造项目的评审，其中有9家企业报了“智能天车”方案。

第二个场景是无人驾驶重载车。这是我国冶金行业投入工业化应用的最大载重公路无人驾驶车辆，借助上海电信及华为的5G网络低时延、高带宽的特性，通过无人车实现无人仓库与无人码头之间的闭环运输，并将行驶沿途视频通过5G网络快速回传至指挥中心，成品卷材得以实现24小时的无人装载与运输，大大降低成本，提高效率。

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第三个场景是冷轧带钢高速表检，即带状钢材的表面缺陷质量检测。在这个场景中，高速摄像头对着以800米/分钟（相当于时速50公里）通过的带钢表面拍摄，通过机器视觉检测瑕疵，识别精度达到1毫米，充分发挥5G低时延、高上行带宽的特点。

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第四个场景是操作岗位的机器化。钢铁厂内存在大量高温、危险环境，对一线操作工人的健康和安全有不利影响。宝武因此提出“操作岗一律机器人”的目标，把工人从重复、肮脏、危险的工作环境中解放出来，例如，冷轧厂内传统的人工巡检已经由装备热成像摄像头的机器人进行，在高危的煤气区域，也可以用远程控制的机器人代替目前的人工作业。

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无人巡检机器人（下图）及其巡检场景（上图）

第五个场景是正在策划的云化PLC（可编程的逻辑控制器，用于工业控制），目前在一些前些年已经进行过自动化改造的设备上，PLC往往是各自独立的，在协调运行过程中彼此之间还需要不断检测和通信，如果用5G把所有PLC都集中到云端，成为一个大脑，各台设备成为一个大脑控制的不同肢体，这样就能极大提升效率、降低成本。

“不过，目前我们还没有进入钢铁行业的核心环节”，彭俊坦言，目前来说，这更多是一个产业的问题，相对于别的行业来说，钢铁行业有其自身的特殊性，其行业系统集成商还是比较分散的。以宝武集团为例，最重要的集成商是宝信软件，但是冶金行业原先有八大设计院，中冶赛迪同样是重要的行业系统集成商，此外，大的钢铁集团基本都有自己的信息化公司。“他们对行业的理解是更深刻的”，彭俊指出，“华为作为通信设备商、以及三大运营商要推进5G to B，必须跟钢铁行业的系统集成商合作，我们也乐意开放我们的能力，成为被集成对象。”

通信+行业双向推动，加速工业互联网升级

作为华为5G to B专家，彭俊所说的情况，反映了通信设备商在行业数智化升级中的角色定位。

“2019年华为成立5G to B工作组，2020年年初，我们举办了5G智慧钢铁峰会，当时就请到了宝武集团的专家，1年多后，落地了我们今天看到的AGV无人框架车、硅钢厂、冷轧厂等应用场景，也一直在交流双方的想法和进一步需求，进展应该说是比较快的”，彭俊介绍说，“但另一方面，宝钢的体量非常大，对经济效益做的要求也比较严格，很多事情有统一的规划。”

对于钢铁行业工业互联网全景来说，5G技术更多提供一种与光纤、3G、4G、WiFi不同的工具，如何高效使用这种工具，求得行业发展节奏、资金投入、经济效益、社会效益等多元价值的平衡，更多还要看行业本身的规律和发展节奏。

早在2015年，宝钢系统集成商宝信软件就成立工业4.0项目部，提前对工业互联网技术进行布局，着手研究钢铁行业智慧制造相关的前沿技术与发展趋势，敏锐地捕捉到工业互联网能够集成大数据、边缘服务以及工业APP，从而解决传统IT架构的缺点，实现多种数据类型集成、共享与互联互通。

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2020年12月，中国宝武及宝信软件正式发布xIn3Plat工业互联网平台，平台由宝信软件自主研发，依托于大数据、人工智能、智能装备、集控、工业网络安全、移动物联、虚拟制造等七大核心技术。涵盖钢铁、医药、轨道交通等十个行业，包含安全生产、节能减排、质量管控等9大领域。

根据宝武工业互联网研究院介绍的分层架构，我们在宝山基地看到的各种生产场景，多属于智能化工厂层，在这一层，现场数字化设备终端构成数字化车间，实现数字化工厂场景；厂级数据向更高层汇聚，到钢铁制造云平台协调和整合，形成总部集控+属地部署的平台化运营，再与集团内各产业和外部物流、上游原料、金融、新材料、下游应用等相关方协调，形成协同化生态。

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通过将新一代信息技术与制造业深度融合，基于网络、平台、安全三大功能体系，构成数据优化闭环，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连结，推动形成全新的制造模式、生产组织方式和产业形态，促进传统产业加快转型升级，共建高质量钢铁生态圈。

“工业互联网在钢铁领域应用发展了很多年，，需要什么、应该怎么做，钢企及集成商的理解更深”，华为5G to B钢铁首席营销官周峰坦言，“而随着新一轮的转型发展，越来越多的钢铁行业伙伴，愿意来了解，外部ICT公司能够提供的5G、云能力、AI能力的价值，将华为对通信的理解与他们对行业的理解结合，，从而催生新的技术手段，为钢铁数字化转型创造更大的增量。”

“钢铁行业对工业互联网的探索应用正在持续发展”，周峰介绍，“目前钢铁行业有5层架构，底层跟工业控制相关，上层与合同和制造计划相关，他们跟华为5G结合之后，架构可以扁平化为两层结构，上面是一个大脑，下面是一个控制执行单元，这样的未来架构，对工业互联网来说将会带来深刻变革。”

对于如何看待央企的合并重组，周峰认为，“随着行业集中度的提升，宝武集团在本轮并购过程中一方面要实现硬件整合，另一方面，管理、组织、运营、数字化层面也要进行软件整合，这个过程就与行业工业互联网化的过程有一定重合。这个过程由宝武牵头，充分发挥了龙头企业在技术、运营、组织方面的优势，能够主导行业发展趋势，把好的经验普及开来，比如昆钢已经在被整合后实现了扭亏为盈。”

另一方面，也是强强联合，避免同质化竞争，比如不锈钢产业龙头太钢进入宝武编队后，宝武将宝钢德盛、宁波宝新委托太钢管理，赋予太钢制定并实施不锈钢产业新一轮总体规划、推进宝武乃至中国不锈钢产业发展的历史使命。

“目前工业领域应该较多的应用有：远程控制、视频监控回传、PLC云化、数据采集与预测性维护、AR辅助、机器视觉、工业互联网等”，周峰说道，在与中国钢铁行业需求匹配的过程中，我们也在实践中完善我们的解决方案，比如在钢铁行业需要适应高温环境，做好防尘、防水功能；比如我们的大带宽和低时延能做到什么程度，能满足钢铁行业哪些需求；比如工厂希望数据不出园区，甚至在光纤挖断的情况下都能保证网络运行不中断等等。

“我们通过与宝钢股份这个行业标杆的合作，树立5G to B的标杆，并与宝钢、中钢协共同制定标准”，周峰表示，“这样未来就可能吸引全国甚至全球各地的客户，这是我们ICT行业与产业携手合作，孵化行业能力，促进生产力的进步，从而更有效的助力行业数字化、智能化转型发展。

产业升级，人往何处去？

中国是一个人口大国，在产业升级过程中，“人”的问题是显而易见的，也是非常深刻的。“产业升级了，生产线无人化了，工人往何处去？工人和工程师远离车间具体工序，脱离生产线，是否能够保持对生产一线情况的熟悉程度？研发中是否会产生问题？”一系列问题在宝山基地的座谈现场也被记者提了出来。

宝钢股份智慧制造推进办公室副主任邹玉贤分两个层面回答和探讨了这些问题，他说：

第一，宝钢目前没有一个员工因为要提高劳动生产效率而被减员到社会上。同时，随着中国社会总体劳动生产率的提高，尤其是东南沿海地区，3D（Dirty，Danger，Difficult）体力劳动工种客观上越来越难以招到工人，这反而倒逼了企业升级数字化、自动化技术。宝钢正在创造条件，让工人从体力劳动转为脑力劳动，劳动环境也有了很大改善。比如原先的行车操作工，常年从事重复、机械劳动，颈椎、腰椎往往都有职业病，很难工作到45岁以上，行车无人化以后，我们让很多工人学习物流管理操作，让他们转型为技术人员，也延长了职业寿命。这样，也就倒逼着每个岗位都要往上转型升级。

第二，关于工人和工程师远离生产一线的问题，我觉得很有深度。我们也在考虑，不能够因为操作集中就放松了对现场的理解和要求，所以我们现在仍然要求操作和管理人员，要到现场去巡视和检查。这方面，我认为5G技术有很大用处，只要我们在现场安装足够的传感器和摄像头，即使在千里之外，我们也能了解现场的情况，再加上可以收集到设备数据，这样远程作出判断，可能会比在现场靠经验判断更可靠。但另一方面，我们今天从一线操作岗位上转岗的工人和工程师，几十年摸爬滚打，对现场很熟悉，如果换了一批新人来怎么办？会不会变得只会在操控室，对现场不了解？这也是不行的，所以我们会在工作机制上会做一些安排，确保对现场处置的熟悉程度。

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关于“人”的问题，亿欧王彬博士也与观察者网有过探讨。

王彬认为，中国的“智能制造”是在工业化快速发展的过程中，通过信息化人员的参与，实现行业生产效率的提升，目前来看，这种形式对行业人才的需求极为庞大，是中国“智能制造”显著的短板之一。智能制造作为一个系统工程，涉及机械工程、控制科学与工程、计算机科学等多个学科，交叉学科背景的工程师是当下急需人才。据人社局数据统计显示，到2025年，智能制造领域人才需求900万人，人才缺口将达到450万人。

王彬认为，行业人才与信息化人才需要知道对方领域的知识才能解决问题，一线的工人不懂数字化不行，数字化专家也需要懂产业。很多行业人才对基础性问题的解决能力很强，数字化的东西其实难度并不高，反而是一些产业问题有很高的壁垒。因此，培养“两栖”人才，应该充分发展职业教育的作用，把AI、算法等知识向行业普及。

结语：全球57%的钢铁产能高质量联合，意味着什么？

自2015年“供给侧改革”以来，中国的钢铁行业正在酝酿质变。

“有人认为，国内钢铁行业是 ‘大而不强’，实际上，我们同许多行业专家和院士交流后发现，这个现象正在改变”，周峰向观察者网描绘了钢铁行业与ICT结合的前景：未来我们将会变得“又大又强”，因为行业地位很大程度上跟体量相关，体量助力规模发展优势，使新技术应用的边际成本降低，并可以获得行业标准话语权。

当然，在这样的愿景实现之前，我们还有很多事情要做，比如，继续对行业进行硬件整合，确保到2025年CR4/CR10实现40%/60%的目标；继续通过软件整合，向管理要效益，确保钢企强强联合产生1+1大于2的效果；继续推进5G、AI、大数据的应用，促进行业与ICT技术有机融合，尽快抢占工业互联网的技术高地；在上述实践过程中，锻炼打造一支既懂行业、又懂数智化的高素质工程师和技术工人队伍。”