随着我国以信息技术为基础的数字经济蓬勃发展，越来越多的钢铁企业开始制定数字化转型战略。
数字孪生作为钢铁企业实现数字化转型目标的关键技术，能有效赋能钢铁企业实现更敏捷、高效、精细的生产、培训和经营管理。金恒博远研究院院长彭尊博士表示，钢铁行业数字化转型势在必行，数字孪生作为关键推手，不仅仅是3D可视化呈现，必须精准定位冶金生产流程痛点并真正赋能业务，才能凸显价值。
彭尊：
2014年毕业于北京科技大学冶金工程专业，博士研究生学历，现任金恒博远研究院院长，对冶金数学模型、大数据分析等有深入研究，在虚拟仿真产品设计、工艺模型开发以及企业数字化、智能化改造项目设计与实施等领域成果丰富。
主持了金恒博远承接的多个钢铁行业标杆性智能制造项目，包括宝钢5G远程一键炼钢项目、宝钢炼钢厂智慧物流项目、鞍钢轨梁厂数字孪生项目、马钢热轧智控中心项目等。
构建数字孪生系统，冶金数学模型是核心
数字孪生技术要在钢铁行业发挥价值，需要对冶金生产流程、业务生态有完整的认知，如果缺乏对钢铁行业的长期积淀和深刻理解，数字孪生系统“仿而不真”，难以指导企业更好的去做业务决策。
据彭尊博士介绍，数字孪生系统实现预测、分析、指导钢铁企业生产运营的关键，就是精准的冶金数学模型。以精准数学模型为核心的数字孪生系统在投入运行后，能真实反映生产工序过程，是推动流程优化、参数调整、性能提升的底层逻辑和强大支撑。
金恒博远多年沉淀的冶金数学模型
在金恒博远为宝钢、鞍钢、马钢等企业打造的智能制造项目中，数字孪生系统通过高精度数学模型和真实生产数据的不断演化与迭代，并将优化的结果反馈到实体工厂的运行生产中，不仅大大改善了产品在开发、生产、销售、服务等环节的传统管理模式，更是实现了产品全生命周期的数字化、智能化管理，成效显著。
全面释放数据价值，赋能智造业务体系
建设数字孪生系统的另一个关键是工业大数据。钢铁企业生产过程中，分散在各制造单元的不同系统会产生大量数据。尽管很多中大型企业已经建立了较完善的ERP、MES等基础信息化系统，也采集了大量的数据，但是系统之间还缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，数据价值难以真正体现。
数字孪生系统能有效整合、集成异构工业大数据，形成数据中台，并支持对这些实时数据、历史数据进行汇聚、分析，实现生产全流程的精准追踪、态势感知和智能预测，有效赋能智能制造资源配置、生产等业务体系。
多源数据实时同步的数字孪生系统（马钢智控中心）
不同数字孪生系统中需要接入的数据维度与颗粒度差别很大，关于如何最大化释放数据价值，彭尊博士表示，这其中最关键的是数据采集、清洗和分析处理的技术能力。以马钢热轧智控中心项目为例，系统涉及的实时数据多达7万个，来自板坯库、加热炉、轧线、成品库等4大区域，金恒博远解决了海量数据实时通讯、存储、并发、显示等难题，实现了全域数据的归集、展示和融合，为马钢成功打造了一个多维度、多环境数据源实时同步的数字孪生体，帮助用户真正盘活、用好工业大数据。
发力共性技术研究，推动更多行业数字化转型
目前，数字孪生在钢铁行业的应用已渗透到资产、车间、企业各个层级，广泛用于OT知识传承和人才培养、工艺和控制优化、生产感知与预警预报、智能运维与远程协助等方面。
金恒博远作为国内专业背景突出、研发实力雄厚的冶金数字孪生、虚拟仿真产品研发团队，拥有冶金、材料、机械、自动化、虚拟现实、互联网技术等多专业技术人才。金恒博远已沉淀出大量冶金数学模型，对制造设备、生产流程、数据处理有深入认知，能针对钢铁行业用户精准施策、制定专项方案，帮助用户从运营和战略层面推动实际价值的创造。
彭尊博士表示，金恒博远将继续聚焦工业大数据、3D可视化、核心工艺控制系统等数字孪生共性技术研究，打造可移植的数字孪生架构，赋能更多行业企业数字化转型，真正助力企业实现降本、增效、提升品质的目的。
关于金恒博远
金恒博远2008年成立于北京，公司十几年来始终坚持自主创新，拥有完全自主研发的复杂流程工业工艺控制核心系统，是国家高新技术企业、双软认证企业。
公司聚焦数字孪生、人工智能等前沿科技，结合边缘计算、5G通讯、大数据分析、VR/AR/MR等先进手段，面向智能制造生产运营和技能人才培养打造细分行业的产品及应用体系，业务覆盖冶金、自动化、机械、电力、轨道交通等多个行业。
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