向绿色金属转型的五个数字化步骤，你知道几个？

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预测性软件

如何使可持续生产达到最小排放

在日益复杂多变的市场中减少全球碳足迹，需要新的思维方式、变革的意愿和颠覆性技术的使用。数字化应用为资源节约型和可持续的生产过程提供了手段，目前在制造业中正发挥着越来越重要的作用。西马克不仅在冶金领域为高性能材料生产提供了新工艺和设备，而且还为实现完全无人化钢厂提供了作为工业4.0所需的数字化和网络化技术。

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让您的设备数字化准备就绪

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利用您工厂的数据

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改善您的生产计划和质量措施

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为高效能源管理实施预测性解决方案

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减少对环境的影响

利用数字化解决方案

实现更可持续的钢铁生产

数字化应用使工厂经营者能够用机器学习对生产过程、产品质量和工厂状况进行精确预测。同样，通过对所使用的原材料进行有针对性的计算，可以预测和优化能源消耗。准确的过程预测可促进按需使用原材料和材料的情况，从而减少浪费及停机时间和成本。依靠数字化的公司可以从机器学习等技术提供的可能性中获得巨大附加值，以实现生产过程的整体优化。

高可用性和高产品质量是工厂运营的关键性能指标。近年来，人工智能和机器学习取得了长足的进步，并被用于工业制造领域以实现这些目标。当设备专业知识、工艺建模经验和先进的数据科学智能地结合在一起时，钢厂的盈利能力可以得到显著提高。

虽然这种数字化系统的附加值是不可否认的，但价值开发和增加需要解决具体的挑战。由软件开发人员、工艺和硬件专家、数据工程师和数据科学家组成的跨学科团队对于开发此类解决方案至关重要。但从哪里开始呢？为制造业开发智能解决方案的核心问题是：如何使生产尽可能具有高能效的同时节约资源？如何推动脱碳的进程？

1. 让您的设备数字化准备就绪

数字化准备就绪（Digital Ready）描述了使一个生产单元、设备、装置或自动化系统、或任何其他部件以最小的努力为数字化做好准备的基本步骤。通过为IT系统和运营人员提供文档描述的数据访问接口，现有和未来的软件解决方案及模型可以很容易地被整合。因此，未来冷启动的成本可以被最小化。

如果一个部件是数字化准备就绪的，它的机器和自动化数据通过上下文信息（元数据）和数据访问信息描述，并通过支持的接口技术以标准化的方式发布。将数据转化为信息有助于更好地了解设备，实现数据驱动的决策和机器学习分析，最终在整个供应链中增加附加值。

2. 利用您工厂的数据

一旦工厂设备资产做好了数字化准备，数据就可以被用来优化整个生产链的流程。例如，DataXpert是一个完整的平台，用于开发和管理状态监测和专家系统，提供实时建议和通知。该平台采用低代码原则，允许没有或仅有少量编程知识的用户经过简单培训就能使用这些工具。它在不同的编程语言中结合各种机器学习模型，或对时间序列数据进行标记，然后在低代码环境中根据这些数据调用模型。

供应链透明度和可信性对于确保金属产品生产的可持续和可靠性至关重要。公司需要通过利用其产品原料来源和成分的实时数据和分析来增加其供应链的透明度。通过跟踪整个供应链上的数据，从原材料到成品，公司可以确定需改进的地方，以减少对环境的影响。数字化工具还使公司能够与他们的供应商和客户进行更有效的沟通，促进整个供应链的可持续和可靠的生产制造。

金属产品生产是温室气体排放的一个重要因素，传统的提取和加工方法消耗了大量的能源并产生了有害的副产品。然而，越来越多的数字化技术应用和移动应用程序的兴起，为金属制造行业更可持续和生态友好的生产铺平了道路。软件解决方案在将金属制造向绿色化转型中发挥着至关重要的作用，它促进了节能过程，减少了浪费和排放，并提高了供应链的透明度和可信性，从而成就了可持续发展的制造业。

3. 改善您的计划和质量措施

通过西马克数据工厂中所收集的数据，后续的生产计划或质量管理系统可以精确地预测工艺偏差，以及计划外的停机时间，同时找到最佳工艺路线。像质量执行系统（QES）这样的质量管控系统满足客户要求的同时，可使钢卷的自动分级和放行过程更加可靠，并生产出质量更好的钢卷。西马克数据工厂就像一种 “数据八爪鱼”，它连接和评估所有过程和工厂数据，并将它们提供给其他系统——比如生产计划系统。举个例子，您可以利用人工智能和机器学习，根据特定质量要求反复调整生产订单顺序。在这里，像制造执行套件（MES）这样的制造执行系统可根据实际资源优化生产产能、交付日期和设备利用、成本系数，即使在出现意外偏差、必须临时重新安排的情况下，MES也可以执行这些优化。

QES系统利用所有工序的质量控制标准和过程数据检查产品是否满足客户的质量要求。通过这种方式，它可以做产品自动判定并认证产品质量。

4. 为高效能源管理实施预测性解决方案

数字化是实现脱碳的强大手段。特别值得一提的是，能源管理是金属生产能够有效利用数字化从而获益的关键环节。通过利用实时数据和分析，数字化解决方案能识别可优化能源消耗的领域，从而使公司减少能源使用和碳足迹。不准确的能源预测和规划以及糟糕的成本核算和无效的管理流程，为更周到全面的数字化管理解决方案提供了肥沃的土壤，这些解决方案可以减少能源和资源消耗，同时优化工厂和设施运营的效率、规划和管理。通过实时跟踪能源消耗，公司可以确定何时何地有能源浪费，并采取措施解决这一问题。数字化解决方案使公司能够跟踪每个设备机器的能源使用情况，并优化其性能，以实现最大的能源效率。

如Viridis能源与可持续发展套件这样的能源优化工具，可以用来优化整个生产过程中的能源平衡，减少二氧化碳的排放，最大限度地减少资源的使用。使用二级和三级能源性能指标，以及人工智能和机器学习算法，该智能软件不仅可以优化产量和质量，还可以优化能源成本、原材料使用，甚至是碳、温室气体和废物排放。这些指标反过来又为生产计划和质量管理软件提供了信息，确保在正在进行的和未来的生产过程中考虑适当的参数，并使生产全过程尽可能高效和环保。

高效能源管理不仅有助于长期维持公司的能源供应和能源管理战略，而且也对社会和环境保护作出了承诺。

能源管理软件可用于跟踪每个生产步骤的碳排放足迹，并为每件产品颁发碳排放证书。

5. 减少对环境的影响

金属生产会产生大量的废弃物，对环境产生重大影响。软件可以帮助公司更有效地管理这些废弃物，减少废弃物数量并将其对环境的影响降到最低。废钢管理系统通过创新的人工智能方法和数学模型对跟踪的信息进行评估，以这种方式使每吨废钢的总体使用效率得到显著提高。由于制造商面临的成本压力越来越大，以及向更可持续的生产过程的转变，废钢料场管理正日益成为使公司从其竞争对手中脱颖而出的一个重要的区别性特征。特别是，废钢处理跟踪和废钢分级之间的联系提高了回收率，同时也确保了材料的更有效利用。因此，只需采取一些措施，就足以大大减少二氧化碳的排放。在现有工厂的价值链的任何其他阶段，都不能以合理的成本实现对二氧化碳平衡如此积极的影响。在实施了所有的步骤后，您就可以迈向绿色化生产。

数字化能给钢铁生产带来什么价值？

简而言之，数字化解决方案在创造一个更可持续和生态友好的金属制造行业中发挥着越来越重要的作用。软件的使用，可以使公司优化能源使用，减少浪费和排放，提高供应链的透明度和可信度，并有助于使金属制造更加可持续、高效和可靠。随着持续的创新和新技术的采用，金属制造行业可以向更绿色的未来迈进。

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