“钢铁行业数字化发展仍面临两大挑战：一是数据孤岛林立，缺乏统一的数据治理体系；二是数字化人才缺口巨大，传统培养模式难以快速复制技能。”近日，在一场行业大会上，北京金恒博远科技股份有限公司（以下简称金恒博远）研究院院长彭尊，精准指出了行业数字化转型的痛点与难点，并以《钢铁行业数字化转型与数字化人才培养体系建设》为题，系统介绍了钢铁行业以数据治理为驱动引擎的数字孪生工厂建设路径，以及面向岗位实操、工具应用、流程优化的三层级数字化人才培养体系。
以数据治理为驱动实现工序级精准预测
彭尊介绍，中国钢铁工业协会2025年调研数据显示，有95.1%的钢铁企业已将数字化转型纳入企业战略，82.9%的企业建设了智能集控中心，63.4%的企业已运用三维可视化仿真技术建设数字化工厂。他表示，工业互联网、AI、大数据、数字孪生等新兴技术正在深度重塑钢铁生产体系，绿色低碳与数字化协同发展已成为政策导向与行业共识。然而，在快速发展的背后，数据孤岛林立与数字化人才缺口巨大这两大挑战正日益显现。
针对以上数据孤岛林立的挑战，彭尊详细阐述了以数据治理为驱动的数字孪生工厂建设技术路径。他表示，要基于企业现有的自动化与信息化条件，搭建适配自身需求的数据采集与管理平台（IOT平台），对多源异构数据进行实时采集、稳定高速传输及高效管理；依托海量在线数据的实时驱动，构建与真实工厂生产线保持实时同步映射的数字孪生体，从而全面感知和反映生产现场的实时态势；通过状态观测模型分析处理实时数据，对设备和物料状态进行动作与形态预报，并深度融合工业知识、实时数据及机理模型，完成符合业务要求的实时仿真计算。
彭尊以加热炉单工序数字孪生为例进行说明：“可以在虚拟炉膛中再现燃料与空气混合、点燃和释放热量的全过程，获得炉内三维温度场、热流分布及污染物浓度，为加热预测提供精确的边界条件。”
彭尊表示，金恒博远已积累了从咨询规划到落地实施的一线丰富实践经验，参与了众多企业的数字化项目，其中包括南钢集团智慧运营中心、大冶特钢460无缝钢管灯塔工厂、承德建龙钒钛高科258无缝管连轧生产线智能制造项目等。
以应用场景为核心打通数字化人才培养“最后一公里”
在数字化人才培养体系建设方面，彭尊提出，要基于产业实践中的重点与难点，打造以数字化应用场景为核心的解决方案，从而打通企业数字化转型的“最后一公里”。他将培养能力系统性地划分为3个层次：一是岗位数字化操作能力，其覆盖标准化作业、异常处理、安全虚拟仿真实训，机器人等智能装备的标准化操作，以及设备点检与排故训练；二是数字化工具应用能力，具体包括大数据与AI实践应用、数据分析与可视化工具操作、数字孪生工厂系统运维管理等；三是业务流程优化能力，即基于数据洞察识别流程瓶颈，利用数字孪生体进行工艺参数优化，实现跨工序协同与资源配置的整体优化。
彭尊还重点介绍了AI学习助手，该产品配合多模态结构化知识库，可实现7×24小时在线答疑，支持语音与文本双模交互，能够智能解析关键词并调用历史故障案例库，为用户提供针对性的解决方案。此外，人才成长档案系统可对员工技能水平进行全过程跟踪与动态评价。
“金恒博远将持续聚焦数字孪生、AI等前沿科技，携手高校及科研院所，助力钢铁行业降本增效、数字化转型与人才队伍建设，真正实现‘让工业更智慧，让教育更精彩’。”彭尊如是总结道。
新闻来源：中国冶金报
记者丨郝淑慧
编辑 | 李昕芮
审核 | 张垚
策划 | 陈晓莉
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