工业4.0如何帮助钢铁产业数字化转型

　　Accenture总监Andrew Zoryk认为，钢铁产业正面临越来越大的数字难题，目前钢铁业的成长趋缓，亚洲与汽车产业的需求也在衰退，现在钢铁业必须做出重要抉择。

　　

　　报道，钢铁产业必须了解如何做到实时交货，还要符合成本效益，并管理从原物料到成品的供应链。 业者必须利用工业4.0、电子商务交易平台、物联网（IoT）和研发，来缩短产品周期；如何管理这些流程，将大幅影响其未来。

　　此外，必须掌握公司内部大数据与应用分析工具，利用相关数据来降低成本、减少生产流程的偏差、并让流程标准化。 Zoryk指出，无形数据难以搜集，这是机器学习与认知学习必须处理的领域。 他建议，钢铁公司必须透过合作平台，开发以数据为基础的洞见，进而预测自己的事业。

　　voestalpine AG在奥地利的智能工厂，就是很好的例子。 他们的生产线是由超过2，000个数据搜集传感器、以及超过1.5万个连续记录的参数而成，可以持续改善流程，提供客户更高质量的产品。

　　德国SAP的全球主管Stefan Koch也同意这个观点，目前全球钢铁产业有30%的产能过剩，为了保持竞争力，业者必须扩大使用分析工具，包括财务预测，来了解新科技的投资效益。 在业务端，透过大数据可以让了解对的产品组合。

　　Outokumpu Americas从2014年开始在Calvert生产，透过SAP的系统来提升质量与降低成本。 在Calvert工厂使用预测性数字检测系统，希望减少重工，并提高最好的质量。 许多影像储存在大型数据数据库，了解热轧钢铁的质量如何、以及是否需要重工。

　　Calvert工厂并透过无人机与相机，来了解设备的状况；未来还计划导入机器人，来改善内部的供应链管理，并提高产能利用率。