走進瑞泰馬鋼新材料科技有限公司（以下簡稱“瑞泰馬鋼”）的生產車間，一幅充滿科技感的畫面映入眼簾：工業機器人熟練地揮舞著“手臂”，自動導引運輸車穿梭自如，貼著條形碼的物料包自動運輸至立體智能倉儲貨架……借助5G、大數據、人工智能等新技術，圍繞耐火材料生產，瑞泰馬鋼實現了對傳統生產流程的革新再造，搭建起智能制造新場景。

日前，在2024（第二屆）央地合作論壇上，“瑞泰馬鋼新材料科技有限公司：強強聯手，打造智能制造示范場景”項目入選2024年度央地合作優秀案例。

走進瑞泰馬鋼集控室，在整潔明亮的大廳中，操作員輕輕點擊鼠標，大屏幕上即刻呈現5條生產線、上百臺設備的運轉情況。原料入庫、訂單跟蹤、生產制造……在大數據技術賦能下，工廠如今正變得越來越“透明”。

傳統的耐火材料生產場景近乎“信息黑箱”，信息不透明、數據難追溯，導致管理效率低下，產品質量也難以保證。瑞泰馬鋼運營管理部（數智化推進辦）副主任邵輝告訴記者，傳統耐火材料生產場景主要流程包括倉儲、配料與混合、困料、成型、熱處理、包裝等環節，生產工藝以機械化設備為主，輔以部分自動化設備。生產計劃、工藝數據等也主要通過紙質單據記錄、傳遞，需要配置專門的計劃員、工藝員、統計員等崗位。

“耐火材料的生產流程是典型的‘流程型+離散型’模式：從原料的倉儲管理到配混料是流程型模式；泥料的困料到成型，再到熱處理和精加工為離散型生產模式。前一套工序的物料與后一套工序的物料是‘多對多’的關系，且每道工序間的物料狀態都不一樣。這就使得物料數據的精準追蹤、流轉十分困難。”邵輝說，要想在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現降本增效，就必須打破“信息黑箱”，讓數據還原生產，使流程更加清晰透明。

2019年5月，瑞泰馬鋼正式啟動“透明工廠”建設。1.0版本的“透明工廠”打通了數據間的壁壘，所有生產線上的數據信息成為云端的一組代碼，管理人員通過系統平臺可以實時掌握生產信息，及時查看、調整生產資料的狀態。

“所謂‘透明工廠’，核心指的就是數據透明，包括各生產節點和生產過程數據都完全透明。這解決了傳統制造業信息化過程中面臨的‘數據孤島’、經營決策支撐不足、產品難以跟蹤等問題，提高了我們的自動化和智能化水平。”邵輝說，打通“數據孤島”能為研發、生產、銷售、售后服務等各個環節提速增效。

以原材料倉儲為例，過去主要依靠人工登記、計算，很難完全實現先進先出，有時原料過了保質期，也找不到問題所在。如今，在智能制造新場景下，工廠數據越來越透明，從原料入庫開始，平臺便會自動記錄相關數據，并與相關生產環節進行匹配，實現自動出庫、適時提示，保證倉儲流程高效運轉。

在瑞泰馬鋼的生產車間，智能裝備無疑是主角。“過去，我們需要一個人開機器，一個人稱料，一個人拿磚，一臺螺旋軋機需要三人操作。現在，一名工人通過操作工業機器人，可以一人控制兩臺機器，生產效率顯著提升。”瑞泰馬鋼制造中心RH產線作業長向坤介紹，如今，在智能制造新場景下，多種智能裝備的廣泛應用大大降低了工人的勞動強度，也讓整個生產過程高效、可控。

推動智能制造新場景落地，驅動智能裝備高效運轉的，是更加精準、有效的數據。

瞄準生產過程管控環節，2023年12月，潔凈鋼精煉爐用節能環保新材料智能制造生產線正式投產，標志著“透明工廠”2.0版本正式上線。這一版本不再是簡單地打通“數據孤島”，而是進一步找到數據之間的關聯性，讓管理者能夠更加清楚地掌握生產全局，讓生產環節更可控。

“當數據實現深度融合，生產管理就可以進一步實現自動化，進入標準狀態，產品品質就可以得到提升，成本也會隨之下降。”邵輝說，大量數據的采集、融合，使數據能夠更加便捷地在不同生產環節、智能裝備之間流傳，進而推動整個生產過程更加智能可控。

數據不僅要看得清，更要看得懂。在智能制造新場景下，借助工業互聯網、數字孿生等技術，原有的數據指標、設備及工藝實時運轉情況等被轉化為易于直觀理解的圖形、動畫。在充分保留原始數據和信息完整性的基礎上，復雜的數據信息也能夠被快速、準確地掌握和感知，提升數據的可讀性。

例如，在轉爐、鋼包耐火材料工作襯測厚儀數據遠程傳輸與智能診斷場景中，鋼包探頭采集的數據經過現場軟件系統處理后，自動生成鋼包的厚度分布圖和報表。通過5G技術，這些數據能實時傳送到平臺上，相關人員可以通過監測這些數據了解產品實際的使用性能，為后期的生產質量管控和產品研發提供最真實的基礎數據。這些基礎數據最終也會反哺到生產過程中，為生產效率提升、產品質量提高發揮重要作用。

隨著數據采集量和覆蓋范圍的不斷增加，如何打造更加智慧的先進制造場景，讓生產決策更智能，成為“透明工廠”重要的發展方向。

“早期的1.0版本，數據采集范圍約為40%。如今2.0版本的‘透明工廠’，數據采集的量更大、面更廣，可以覆蓋從生產流程內部到產品全生命周期約90%的生產數據。”邵輝說，隨著“透明工廠”積累的數據越來越多，工廠也仿佛有了智慧大腦，進一步推動智能制造新場景的落地。

例如，圍繞精準排程、精準質量追溯、精準成本管控等生產環節，決策平臺可根據訂單類型、交期、工藝約束條件等，自動生成月、周、班的生產計劃，并支持實時動態調整；通過生產全過程的數據采集和批次跟蹤，將配料、困料、成型等工序的檢測數據與產品在客戶現場使用過程的數據進行關聯，并運用自動推理、自動搜索、機器學習和模式識別等方法，進行自動化訓練，建立并優化模型，從而實現綜合生產效率的提升。

邵輝介紹，通過對各業務系統運行過程中生成的海量數據進行處理、分析和挖掘，目前“透明工廠”圍繞各類智能制造新場景已經形成各項業務主題指標1500余個，為提升決策效率提供有力支撐。據介紹，實施“透明工廠”項目，推動智能制造新場景落地后，人均年產能提高50.6%，單位產品能耗降低24.86%。