推进智能制造，必须兼顾三个方面的要求：首先是必须要搞真正的智能制造，而不是给自动化、信息化等传统技术戴上“智能制造”的帽子，避免丧失历史的机遇。其次是搞智能制造的目的，必须是为企业创造价值，而不是去搞先进而不实用的东西。第三个要求是可行性，而可行性必须结合钢铁行业的特点，而不能照抄照搬离散制造业的做法。
自从智能制造成为热点，AR、VR、云制造、透明工厂等概念就开始渗透到钢企。有人认为，推进智能制造就要搞这样的技术。但我们的困惑却是：这些技术能创造价值吗?投入产出比合适吗?
我们知道，智能制造的基础是数字化，要发展数字化仿真技术。许多钢企在多年前就在做这一方面的工作了。但行业特点决定了，这些问题非常困难，难度远远超过离散制造业常见的、基于三维模型的模拟仿真。方向正确，却难以推进。
有人指出：与国外同行相比，我们的自动化水平还很低、人均吨钢数还较低。应该提高自动化水平、赶超国外。但我认为，目前我国在自动化领域的差别主要是经济可行性，尤其是劳动力成本的差别导致的。从经济发展角度看，提高自动化水平的工作是有意义的。但是，如果仅仅是用机器代替简单、重复性的劳动，只是补自动化的课，还是走在传统自动化技术的延长线上，并非智能制造的主流。
推进智能制造的另外一个思路是从业务需求出发。十多年前，许多钢企就提出了“大规模定制”、“从制造到服务”等战略口号。但实际进展与战略定位相比，却不理想。
总之，中国的钢铁企业既要补课，又要面临真正的创新。但创新之路如何走下去，需要认真地思考。
突破困境的思路
推进智能制造，必须兼顾三个方面的要求：首先是必须要搞真正的智能制造，而不是给自动化、信息化等传统技术戴上“智能制造”的帽子，避免丧失历史的机遇。其次是搞智能制造的目的，必须是为企业创造价值，而不是去搞先进而不实用的东西。第三个要求是可行性，而可行性必须结合钢铁行业的特点，而不能照抄照搬离散制造业的做法。
价值创造和行业特色，本质上都是体现在业务上的。要落实以上原则，必须落实在具体的业务上。也就是技术要服从业务。然而，智能制造不同于传统自动化和信息化的地方，在于支持业务本身的创新、帮助企业推进业务转型和提升，而不是局限于当前的业务。
智能制造的业务目标的业务目标
作为智能制造的业务目标，应该符合前面所述的三个基本要求。
对离散制造业来说，“在流水线上实现个性化定制”是最典型的业务目标。这个目标在先进钢铁企业早已实现。然而，为了实现这一目标，钢铁企业也付出了极大的代价：交接坯、余材、质量稳定性差、生产组织的困难、物流不顺畅、高能耗、人员业务量大(进而导致人多、自动化水平低)、产品设计问题多。从这个角度看，我们可以把解决上述问题的工作归结为减少个性化定制的负面问题。事实上，提高质量、自动化水平、缩短交货期、减少库存、推进个性化服务和集约化生产等大量的业务需求，都可以划归到这个范畴中来。我们把解决这些问题作为钢铁行业智能制造的业务目标。从这个角度看，人们对这个业务定位的目标是熟悉的、需求也是明显的。
于是，人们会产生新的疑问：对企业来说，这些问题都是老的问题，怎么能够通过智能制造来解决呢?这里就涉及到实现技术目标的技术线路了。
实现业务目标的技术线路
要实现“降低个性化定制的负面作用”这一目标，本质是要在具体的业务活动中更加科学、快速地决策，进行更大范围的优化。智能制造的优势，在于推进智能决策。事实上，产品的(外)设计、钢种的合并、余材的处置、生产的组织、生产和产品异常的处置、质量动态控制、技术服务的本质都是做决策。过去，这些决策过多地依赖于人的经验，而今后则要推进智能决策来做得更好。
智能决策可以有不同的程度。可以是机器完全自动决策、可以是受人监控的自动决策、可以是机器辅助人决策。智能决策利用了计算机突飞猛进的计算能力，可以让决策更加科学、迅速。智能决策体现在算法上，但背后依托的则是数字化的信息和知识。
我们知道，获取知识是需要成本的，比如做实验、培养人才等。在传统的决策模式下，知识往往附着于少数优秀专家的大脑中，这使得知识不能共享、难以重用、难以拓展。对于复杂的问题，受人的精力和能力的限制，往往要划分成若干子问题来完成，进而弱化了优化效果。这样，知识带来的收益是少的。而智能制造能够推动知识的重用、推动大尺度的优化、推动资源的共享、各个部门的协同，可以进一步推动知识的优化、无人化少人化、管理水平的提高、智能服务以及加快交货周期等。所以，在智能制造时代，知识带来的效益是完全不一样的。
技术线路的重点之一，是解决如何低成本高质量地生产知识、管好知识，如何科学高频度地使用知识。这样，问题又转化成另外的问题：平台问题、标准问题、方法问题、组织结构问题等。例如，所谓标准问题，即要像过去管理产品和工艺标准那样管理智能制造所需要的、智能决策的知识。由于相关知识是零散的，需要用平台来管理;平台不仅要提升人对知识的管理能力，还要与知识的应用过程对接起来。这些问题，基本上是技术问题了。
智能制造是工业和信息技术的相互作用和深度融合。从“深度融合”的角度看，设备、流程的改进;数字化工具的采用、信息化、自动化程度的提高等，也都可以成为智能制造工作的一部分。其中，“知识数字化”是一个关键的环节。缺少这个环节，钢铁行业的智能制造难以实现质的飞跃。
智能制造是转型、是创新，这意味智能制造不仅是技术问题，更是企业战略问题、管理问题。智能制造必须由企业家自己来推动，才能真正见效。
