4月30日上午
，作为迎接五一国际劳动节的一次特殊活动
，东北大学跨学科的“数字钢铁”研究团队召开了主题为“加速建设数字钢铁”的报告会暨研讨会
；嵘
，王国栋院士在线上与团队的师生交流了学习习近平总书记关于加速建设数字中国、数字经济、数字技术等一系列重要指示的体会
，以及团队最近一年多来在“数字钢铁”研究事情中取得的重要进展
，并与各人交流互动
，深入研讨今后进一步学习领会贯彻落实习近平总书记的指示
，推进“数字钢铁”各项事情迈上新台阶
。同时
，该校通过开展“加速建设数字钢铁”事情
，加强学科交叉、行业协同、产学研深度融合
，促进学科建设、人才培養、教学革新等事情蓬勃开展
，取得实效
。

東北大學冶金學院、資土學院、機械學院、信息學院、RAL重點實驗室近300名師生加入了集會
，報告會由RAL實驗室副主任、“數字鋼鐵”團隊的帶感人張殿華教授主持
。

習近平總書記在中央政治局第34次學習集會上的講話中指出：“數字經濟生長速度之快、輻射規模之廣、影響水準之深前所未有
，正在成爲重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭花樣的要害力量
。”

王國棟院士特別強調
，要認真學習
，深刻理解習總書記在中央政治局學習集會上的講話精神
，要積極響應中央招呼
，加速建設數字中國
。sa36沙龙国际鋼鐵人要將數字技術與鋼鐵行業深度融合
，充分發揮鋼鐵行業海量數據和富厚應用場景優勢
，依靠數據剖析、數據科學的強大數據處理能力
，加速建設“數字鋼鐵”
，賦能鋼鐵行業轉型升級
，打造出鋼鐵行業自立自強、立異生長的新天地
。

王國棟院士依據東北大學從上世紀90年代的鋼鐵質料組織性能預測技術開始到最近一年來取得的各項事情進展
，以及國際上韓國POSCO、日本JFE及歐美國家鋼鐵企業的研究情況
，分國家戰略、數據時代與數據科學、鋼鐵行業數字化轉型的國際潮流、數字孿生—信息物理系統與質料立異基礎設施、鋼鐵工業互聯網的總體架構與功效、鋼鐵行業數字化的實踐等6個方面全面論述了團隊在數字經濟和鋼鐵行業融合生長
，發揮數字化技術的放大、倍增、疊加作用
，增進鋼鐵工業數字化、加速建設數字鋼鐵事情的效果和亮點
。

王國棟院士指出
，鋼鐵行業具有富厚的數字技術應用場景資源
。鋼鐵行業先進的數據采集系統、自動化控制系統和研發設施
，可以爲sa36沙龙国际提供海量的數據資源；經過恒久的建設和生長
，sa36沙龙国际已經實現了全面的數據采集和富厚的數據積累
。在工業互聯網、大數據、雲盤算、5G網絡等信息技術的支撐下
，sa36沙龙国际可以借助大數據與機械學習/深度學習等數據科學技術
，快速挖掘海量數據中蘊含的企業治理與生産歷程中的紀律
，從而利用這些紀律解決流程工業普遍保存的“不確定性”等“黑箱”難題
，發揮數據技術的放大、倍增、疊加作用
，推進鋼鐵行業的高質量生長
。

王國棟院士詳細剖析了團隊立異提出並正在企業建立的鋼鐵工業互聯網架構下鋼鐵企業立異基礎設施的特征和建設任務
。

第一項任務
，必須填平補齊底層生産線的數據采集和執行機構
，消除數據采集和指令執行方面的“短板”
。鋼鐵工業要采用數字化技術
，實現數字化轉型
，首要條件是鋼鐵産線的各個基本單位具有完備、可靠、性能優良的數據采集系統
，可以提供精准、齊全的現場有關質料身分設計和實時操作數據等輸入數據
，以及質料外形尺寸、組織性能、外貌質量等輸出數據
。同時
，各工序的基礎自動化系統和執行機構必須以足夠的響應性和實時性實現歷程控制與物理系統的實時交互
，完成需要的自動化控制任務
。盡管我國大都鋼廠是近年建設的
，采用了先進的自動化技術
，有較好的自動化基礎
，可是仍然有缺項和“短板”
。

第二項任務
，是攻克“邊沿數字化焦點平台”
，簡稱“邊沿平台”
。鋼鐵行業的全流程“黑箱”就位于邊沿
。古板的邊沿主要使用基礎理論主導的數學模型
，來完成歷程機設定盤算和基礎自動化控制
。別的
，在邊沿處另有歷程監控系統、質量追溯系統、數據庫系統等
，近年另有少許的局部智能化控制環節
。由于情況狀況和操作條件波動以及設備運行狀態變革
，加之歷程輸入條件、狀態變量和控制系統之間的關系十分龐大
，這些機理模型對于全流程“黑箱”的龐大動態歷程適用性很差
，預報精度不高
，難以准確透視工藝、設備、質量等要害參數之間的龐大關系
。因此
，利用數字化技術革新過的邊沿部分設置了邊沿數據中心
，賣力生産歷程輸入、輸出大數據的提取、轉換、存儲的功效
。與此相應
，在邊沿部分設置“大數據/機械學習解析平台（I）”（D/M平台I）
，這個平台可以利用數據科學、AI等技術解析建立和優化數字孿生歷程模型
，以及實現歷程可視化、開發APP等功效
，並將生産歷程數字孿生模型傳送到歷程控制系統
，取代古板的機理模型
，進行生産設備的設定和動態設定
。

第三项任务
，是建设资源配置治理云平台
，简称“云平台”
。云平台位于云中
，负责生产计划、调度、质量、效率等生产活动
，原料、供应、能源、介质、排放、物流、人力資源、财务、本錢、技术创新与开发等的资源配置和治理功效
，是“边缘部分”设定、运行、调度的强大支撑部分
。在云平台配置有企业大数据中心和“大数据/机器学习解析平台（II）”（D/M平台II）
，该平台也是利用机器学习等数据转换和处理技术处理、剖析生产、设备、能源、物流、寧靜、市场、销售、资源、财务、战略等各方面的大数据
，对相应部分的运行和治理事情进行治理和优化
，支撑和保证生产线系统和公司整体的最优化运行
。

第四項任務
，是網絡化
，即系統的通信和網絡
。原有的光纖通信系統繼續使用
，並增設5G通信網絡
。在筆直偏向上
，該系統實現軋制等快歷程的短時延交互反
；在流程偏向上
，實現各單位之間的順暢、無縫的優化銜接
。這個系統
，可以包管通信網絡無時不在
，無處不在
，即插即用
，流通高效
。

王國棟院士特別強調
，應當注意新系統與企業原有系統的銜接、繼續和生長
。sa36沙龙国际在堅持原系統的優點和優勢的同時
，還要發揮“軟件界說”的優勢
，開發先進的盤算機軟件
，把最新的技術無縫融入原系統中去
，通過高質量的軟件實現對原系統的革新
，完成新舊軟件系統的順利過渡
。只立不破
，多立少破
，數據驅動
，軟件界說
，降低革新本錢
，逐步上線實施
，加速建設進程
，確保寧靜可靠
。這樣做可以大大降低革新的本錢
，提高革新的效率
，加速革新的進度
，增進行業的智能化轉型
。所以
，自主立異開發數據驅動、軟件界說的全新數字化、網絡化、智能化系統
，是sa36沙龙国际必須認真執行的要害環節
。

王國棟院士與師生針對“加速建設數字鋼鐵”主題進行了深入交流
，集中討論了數字經濟與鋼鐵行業深度融合的重大意義、增強高校學科交叉優勢、産學研聯合組隊、研究項目簡直定和運作、國際先進企業研究動態交流與收集、提高建設效率與降低建設本錢等問題
，並展望了下階段的事情
。

与会师生一致认为
，我们要以习总书记“加速建设数字中国”的指示为纲
，深刻认识大数据+机器学习为焦點的数字化转型是钢铁工业发展的大趋势、大偏向
。我们要以国家重大需求和企业治理与生产中的问题为导向
，学科交叉
，行业协同
，产学研深度融合
，攻克关键共性技术
，创新颠覆性、引领性、原创性技术
，掌握焦點竞争力
，加速建设数字钢铁
，促进我国钢铁行业实现数字化转型
，高质量发展！我们相信
，中国钢铁行业一定会在猛烈的国际竞争中占据钢铁产业数字化的制高点
，成为世界钢铁科学技术创新发展的领跑者
。我们也同样相信
，经过这场数字经济、数字技术发展浪潮的洗礼
，东北大学在学科建设、人才培養、教学革新、学校治理、服务社会等方面
，也一定会发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用
，实现各项事情的数字化转型
，走在“双一流”建设的前列
，成为“创新型、复合型、应用型人才”的培育基地
。