《智能制造发展规划（2016-2020年）》提出要建设智能制造标准体系，加快标准制（修）订，在制造业各个领域全面推广。《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》指出 “智能制造、标准先行”，标准化工作是实现智能制造的重要技术基础”。《钢铁工业调整升级规划》提出要发展智能制造，重点发展关键工艺装备智能控制专家系统等智能制造关键技术。

热轧工序是钢铁流程生产的关键工序，热轧生产过程具有多区域、连续化、高通量、强耦合、非线性等特点，温度、相变、应力相伴相生，过程机理复杂，控制难度高。热轧基础自动化、过程自动化、生产管理系统功能趋于完善，能够实现各类工艺参数设置的自动化，并能根据检测值进行在线的自学习和动态调整。目前，热轧工序正向着生产过程多业务管控集约化的方向发展，以实现专业集中管理和高效协同，打破区域、功能管理边界，实现信息共享、管理流程优化、异常事件快速联动、全要素实时精细化管理及安全舒适生产。

但由于热轧生产过程的复杂性，各类质量问题、生产问题、设备问题、成本问题在原有的一二三级控制系统中并不能够体现，存在大量的技术短板及需要大量的人工介入。新一代信息技术的发展则为构建热轧多业务协同决策系统提供了契机。基于现有的三级计算机系统，构建面向热轧工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的热轧大数据平台，实现热轧工艺经验知识的模型化、标准化、软件化、复用化，满足热轧工业数据的爆发式增长、热轧生产、质量等业务的智能化决策、集控操下的业务交互需求；形成满足不同业务需求的热轧应用模块，实现热轧多业务管控的智能化。

目前，热轧多业务协同决策系统已经有多个厂家提出建设方案，并有个别案例正在实施，但各自之间的系统方案、技术路线、数据接口等均有较大的差异，无法形成统一的系统架构便于行业的管理和进步，因此急需开展热轧多业务协同决策系统相关技术规范的研究与制定工作。

1）适用范围：

1. 本标准规定了热轧多业务协同决策系统的技术架构、一般性要求、平台与数据治理要求、热轧多业务协同决策系统的关键技术和业务模型等内容，可以为钢铁企业建立热轧多业务协同决策系统提供指导。

本标准面向生产实践、质量异常、能源优化、精益成本、生产安全等方面建立智能化模型，适用于指导热轧生产线建立与三级计算机系统（L3）相互支撑的热轧多业务协同决策系统。

2）主要技术内容：

1. 范围

2. 规范性引用文件

3. 术语与定义

4. 热轧多业务协同决策系统技术架构

4.1 热轧多业务协同决策系统硬件架构

4.2 热轧多业务协同决策系统软件架构

4.3 热轧多业务协同决策系统功能架构

5. 热轧多业务协同决策系统平台与数据要求

5.1 平台功能与规范

5.2 数据治理要求

5.2.1 数据粒度

5.2.2 数据字典

5.2.3 数据再生

5.2.4 数据场景

5.2.5 数据存储

5.2.6 数据交互

5.3 物料数字画像

6. 热轧多业务协同决策系统关键技术

6.1 绩效动态管理规范

6.2 热轧工厂多业务协同智能决策模型

6.2.1 生产任务模型与关键技术

6.2.2 质量任务模型与关键技术

6.2.3 设备任务模型与关键技术

6.2.4 成本任务模型与关键技术

6.2.5 能源任务模型与关键技术

6.2.6 交付任务模型与关键技术

6.2.7 员工能力模型与关键技术

6.3 决策模型可视化技术

6.3.1 产线3D可视化技术

6.3.2 自动化报表和可视化看板要求

移动APP技术规范

热轧多业务协同决策系统以自动化、信息化为基础，以关键绩效指标为牵引，借助精准感知、数字孪生、工艺驱动、智能算法等手段，实现热轧工序业务高效协同化。依托工业互联网技术集成数万个实时数据点，完成热轧工序全要素、全区域、全业务数据的集成和融合，构建热轧物理车间的数字孪生体，实现业务间的高度协同和造物育人双管齐下，从全维度提升工厂的智能化水平和软实力，为热轧产能提升、降本增效，产品质量提升提供强有力保障。国内外各大研究机构及钢铁企业在热轧工厂局部业务智能化方面陆续开展一些工作，如质量管控、能源管控、设备管控等，但缺乏标准规范及协同规范。

经检索，国内外无该领域的相关标准。