当前，韩国工业正致力于将数字化融入其生产和组织过程，以便在全球化背景下更具竞争力。为了评估公司的价值链并利用数字，数字化是包括所有部门和运营的完整计划。需要强调的一点是，数字化远远不只是将“模拟”数据和文档转换成数字形式。与之相反，重要的是数据交换与管理的整合、高效界面的创建以及业务活动的链接。
在当今的工业革命中，数字化转型显得至关重要。新一代传感器、大数据、机器学习、人工智能、物联网、服务互联网、机电一体化和先进机器人、云计算、网络安全、增材制造、数字孪生和机器对机器（M2M）通信是一些新的关键使能技术。数字技术可以应用于新工厂，也可以进行修改，与现有设施配合使用。
信息和通信技术（ICT）系统使得工业4.0的主要特征（生产系统的实时、互操作性、横向和纵向一体化）能够解决很多问题。此外，灵活的生产需要灵活的工作方式，这可以通过教育和终身学习计划培养的自组织和多任务能力来得以实现。因此，灵活的工作方式至关重要。
韩国钢铁工业数字化案例研究
随着成本压力增加，环保监管限制加剧以及日益严格的产品和服务标准，韩国钢铁工业正在面临不小的挑战。因此，在过去几十年里，韩国钢铁工业一直积极参与一些立法倡议、研发项目和数字化相关专利申报。
1、浦项集团
与工业4.0相关的倡议主要包括浦项集团平台的智能工厂工作组，该工作组发布了韩国钢铁制造路线图的首个版本，该路线图涵盖了更广泛的利益相关方，包括工厂制造商和研发机构。浦项集团的使用案例包括以下使能技术。
物联网（IoT）是互联设备的网络。该术语是指一个相互连接的世界，在这个世界中，电子传感器、执行器和其他数字对象被联网和链接，以收集和共享数据。构建在物联网系统架构上的在线监控系统共有四层：感知层、网络层、服务资源层和应用层。这类系统已经在一条与Team Center平台相连的连铸生产线上进行了构建和验证。
大数据和云计算分析：在钢铁工业等工业领域，传统数据库技术在捕获、存储、管理和分析海量的有组织和非结构化数据方面可能会遇到挑战。大数据分析是指分析历史数据以检测质量问题并将产品故障降至最低的算法。当前正在利用大数据技术来监测和提高钢铁产品的质量。这项技术使用新的处理技术从不同的数据类型中提取有意义的信息，并进行数据挖掘和分析，从而做出准确决策。通过从生产线上实时收集的数据，对钢坯表面缺陷进行精确预测，这对于实时修改工艺并将其发生率降至最低至关重要。主要的问题是正常实例和缺陷实例的样本往往是不平衡的。有学者提出了一种单类支持向量机分类器（SVM），使用在线收集的工艺数据和环境变量来预测正常情况下的板坯故障发生率。基于机器学习的方法有助于从现有数据中提取有价值的信息和知识，从而为一系列应用创建数据驱动的模型，包括材料特性预测和产品故障检测和识别。云计算在分布式环境中提供按需计算服务，具有高度的可靠性、可扩展性和可用性。使用这项技术，一切都作为服务（即XaaS）处理，主要包括SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务）。
机器人辅助制造：这项技术依靠类人机器人来执行组装和包装等任务。在过去的几十年里，随着工业行业对更高的质量、更快的交货时间和降低成本的需求的增加，自动化和机器人的重要性与日俱增。如果借助机器人和自动化技术对炼钢厂的现有技术进行升级改造，钢铁产品的表面质量会得到显著改善。
生产线模拟：在钢铁工业中，已经开发出模拟优化的方法。开发决策支持系统的目标是考察对设计和操作进行的可能修改。此外，还使用了新的数值方法，如钢铁工业建模系统中的无网格法。
自组织生产：这项技术需要机器的自动协调，从而实现设备的最佳使用和产出。自组织生产与分散的解决方案相关，而不是集中的解决方案。进行了资源、设备和人员的新组合，加之自动化程度的提高，从而实现了对生产网络的实时管理。
CPS：是一个整合了计算、网络和物理过程的系统。嵌入式计算机和网络监控以及调节物理过程，建立反馈循环，其中物理过程影响计算，反之亦然。
智能供应网络：通过监控整个供应链，可以做出更明智的供应选择。在为钢铁部门开发供应链时，必须考虑许多变量和目标。通过将模型纳入整合供应链，智能供应网络自始至终改进了钢铁厂的制造过程。
纵向/横向整合：横向整合是将价值链内的资源网络和信息网络整合在一起的过程。纵向整合与未来智能工厂中的网络化生产系统和定制化客户制造相关。
预见性维护：通过远程监控，使得设备在故障发生前进行维修。预测性维护方法是通过设备监控和智能决策过程相结合的方式而实现的。为了帮助钢铁企业决策和提高竞争力，可以使用机器学习和数据挖掘方法从数据中提取有用信息，并正确预测结果。
网络安全：对于基于互联网的服务，应该优先考虑该技术。基于云的生产监控的使用案例，展示了基于工业4.0参考架构模型，以及根据VDI/VDE指南2182进行网络安全分析的程序方法。
增强工作、维护和服务：第四个维度是增强现实的应用，支持操作建议、远程帮助和文档生成。对于钢铁企业而言，尤其是在优化维护服务方面，该技术具有一定优势。例如，远程维护可以由虚拟链接的服务专业人员执行。这将减少差旅费用和节省时间，并快速解决问题。
自动驾驶物流车辆：这项技术完全依赖于自动化运输网络。使用智能软件协助内部物流运作，使企业能够优化和加快工艺生产。原材料和中间产品的供应和处置，以及成品的去除和副产品的管理如散装物料或炉渣，都是至关重要的。通过使用智能运输控制系统，可以规划和管理内部运输订单，在降低成本的同时提高生产率和服务水平。
知识管理数字化：由于市场竞争日益激烈，钢铁工业已致力于克服主要的数字化困难。虽然这一进程已经开始，但仍需进行更多改进。在这个主题上，技术人员的专业知识和经验是这些改进的基础。但知识和专长利用的主要障碍包括工作人员中的多样化分布、人脑的遗忘以及因员工离职而造成的知识损失。
2、现代钢铁公司
自2017年以来，现代钢铁公司开始升级智能工厂，利用人工智能（AI）和大数据来改善钢铁厂的生产工艺和技术。自2019年以来，该公司一直在加速创新管理，推动建立更具发展潜力的“智能企业”，倡导企业范围的智能化。智能企业是一个概念，它不仅涵盖了制造和生产，而且在跨工艺的所有部门构建智能管理，包括系统和基础设施。为了达成目标，该公司成立了一个与智能工厂技术相关的专门部门，负责研发和质量总部下过程、系统和基础设施的智能管理。
现代钢铁公司智能工厂的一个典型实施案例是利用大数据进行废钢管理。废钢是电弧炉操作的原料，是电弧炉炼钢的第一道工序。电弧炉操作是利用高温电弧热和电流流经电极进行炼钢过程。过去，在管理和储存废钢时，不可避免地会出现不同等级的原材料混合的情况。因此，很难准确掌握实际操作时投入的废钢的等级和数量。为此，该公司在电弧炉中引入了一个基于大数据的系统，还在原材料仓库内设置了轻量化设备，将废钢按等级划分，并在电子地图上详细展示，并在运载废钢的起重机上安装了激光传感器，以便在电子地图上实时显示起重机的位置。从原材料仓库转移、储存和装料的所有废钢，相关等级和信息都会自动输入电子地图并作为数据积累。这种大数据系统也可以根据质量预测和分析所需的废钢数量。从而在短期内减少不必要的废钢投入，并有效地改善整体运营过程，从长远来看，可以预测未来的产品质量。
认识到人力资源开发对于数字化转型的重要性，现代钢铁公司计划将信息和通信技术领域的专业人员培训扩大到所有部门，在高级统计和机器学习领域着力培养专家，这对人工智能至关重要。作为该计划的一部分，“数字转型学院”已经投入运行。
即使工艺已实现部分自动化，也有可能更好地优化整个钢铁制造链。因此，韩国钢铁工业将更好地为工业4.0转型做好准备。通过在线调整和优化实现工艺数字化，有助于提高工艺的灵活性和可靠性，通过使用数字技术提高产量并提高产品质量和降低维护工作量。为了产生更大的影响，此举还有助于提高能源效率，同时改善监测和控制运营的环境绩效。
从长远来看，数字化的关键挑战是沿三个维度整合所有系统和生产单元：纵向（从传感器到ERP系统）、横向（横跨整个生产链）、生命周期整合（跨越整个工厂的生命周期，从建设到退役）以及全盘整合（基于钢铁生产链期间做出的决定，综合考虑技术、经济和环境等方面）。为了提供跨学科能力，数字化进程需要基于跨学科团队、跨任务和跨思维的工作模式。全新的IT、自动化和优化技术可能会更快取得这些成就。另外，通过设备监控和智能决策方法实施预测性维护程序也是可能的。同样基于ML的数据挖掘方法可以在这种情况下用于预测维护工作并对其进行调度。最后，知识管理也是数字化过程中的一个关键组成部分。
单个生产单元的优化和整个生产链的互动是韩国钢铁工业数字化未来愿景的一部分。因此，今后可以实现最高级别的质量、灵活性和生产力。可以预见，数字化应用将在未来将继续发挥重要作用。通过持续改进、优化、数据同步、零缺陷生产、可追溯、智能化和集成化制造等方法，最终实现自适应在线控制。
未来几年，要想成功实施数字化，韩国钢铁工业还将面临诸多挑战，比如标准化系统和协议，更好地组织工作场所和雇佣更多高技能工人，以及进行投资和必要的可行性研究，从而找到合适的框架。数字化的结果是，工业和经济有望真正受益于生产率的提升。提及数字化对工业劳动力的影响时，新技术有可能创造就业机会，同时也让工人获得更好的资历。尽管如此，由于许多原因，中期内还会发生一些变化，这些变化将对工业劳动力产生影响。此外，钢铁工业必须在法定范围内运营，以维持其长期生存能力。能源消耗的上升趋势以及采用低碳能源系统的迫切需要，为钢铁工业应用数字技术提供了挑战，这些技术可能有助于应对环保法规限制。预计在未来几年内，金属和采矿业可以消除所有浪费和排放，同时资源消耗仅为一半。使用数字技术有助于提高可持续性绩效，设计应该考虑到工业可持续性需求和可行性的工艺，并允许测试新的商业模式。减少排放和提高能源效率可以实现循环经济范式，而采用高性能的部件、机器和机器人将有利于优化材料和能源的使用。
