钢铁行业目前处于数字化转型的发展新阶段，为实现企业“提质、增效、降耗、控险”，钢铁工业智能制造成为钢铁工业发展的核心方向。钢铁工业具有独特的业务场景，如何利用工业物联网技术促进钢铁工业智能制造？如何设计合理的大数据模型，以满足现场可靠性要求？目前市场上缺乏智能制造所需的复合型人才，有什么良方解决这个问题？这些都是值得去研究探讨的问题。

2020年12月5日，由中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)合肥分论坛主办了线上“钢铁工业智能制造论坛”，由安徽工业大学电气学院联合计算机学院协办。论坛邀请业内人士、企业界和学术界人士围绕钢铁工业智能制造展开讨论。

下午13:30，YOCSEF合肥AC彭澄宇介绍了YOCSEF文化和发起本次论坛的原由和背景，然后计算机学院赵伟副教授主持了四位嘉宾引导发言。

飞马智科信息技术股份有限公司技术副总何诗兴做了《马钢智能制造应用实践》发言，介绍了飞马智科智能制造发展历程，涉及岗位无人化、产线自动化、车间数字化、工厂智能化等角度，并对企业下一步利用工业大数据提质增效提出了期望。

安徽工业大学冶金学院副教授张立强做了《基于工业物联网及工业大数据技术的连铸坯精确定重关键技术及装备》的发言，从节能降本目标、连铸凝固理论支撑以及工业物联网与工业大数据为手段出发，详谈了其项目进展，并认为找需求与应用结合点，为社会创造价值比较重要。

安徽工业大学电气学院副教授方挺分享了《面向智能高炉的工业物联网应用技术》，针对传统冶金炉窑监测系统精度低、稳定性差等问题，采用工业物联网和智能传感器技术对炉窑温度和热负荷进行检测，经济效果明显。

哈尔滨工业大学计算机学院教授、CCF哈尔滨主席、YOCSEF哈尔滨荣誉委员王宏志做了《工业大数据分析：理想与现实》引导发言，谈到了工业大数据的特点及现实中其分析应用的复杂性，并从数据来源、数据可用性、分析策略和分析结果的可用性等几方面分享了自己的项目经验和思路。王教授认为，目前国内工业大数据主要集中在数据采集与监控方面，而进一步大数据分析方面则还不多，需要更多关注。

集思广益

本次论坛吸引40余企业界学术界专业人士在线参与，同时面向CCF YOCSEF合肥微信群400多名成员以及论坛在线群进行了图文直播。参会人员就“冶金工艺、优化控制与工业大数据之间如何形成业务解决闭环？”、“智能制造中软件定义了制造，则流程工业大数据应用，其核心是在算法还是数据？”、“工业过程对分析结果的精度、可靠度要求高，如何保障智能制造数据的分析结果有效可用？”及“为促进钢铁工业智能制造应用落地，该如何培养人才？”四个议题展开了深入讨论。

思辨中，大家就钢铁智能制造中碰到的实际问题各抒己见、互相支招，讨论环节热烈，持续了2小时以上。最后，彭澄宇进行了会议总结并向各嘉宾和其他参会人员表达了谢意。论坛同时给各位嘉宾颁发了电子感谢牌。

本次学术活动，与会人员明晰了目前国内工业大数据主要集中在数据采集与监控方面，而工业大数据深入分析方面则还不多，需要更多关注；论坛认同目前钢铁工业主要是业务驱动，还比较难做到完全的数据驱动；针对不同业务场景宜采用有针对性的方法解决实际问题；部分场合可采用机理模型加工业大数据模型进行业务分析，会提升数据分析效果；进行工业大数据分析的核心在数据，不是算法，数据与算法起相辅相成的作用；校企合作以及企业内部员工有效培养模式值得挖掘尝试。通过这次论坛，飞马智科公司与电气学院，计算机学院与冶金学院也分别表达了进一步交流合作的愿望。 （撰稿：彭澄宇 审核：王兵）