随着5g+、工业互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展，钢铁企业正在加速向智能化转型。10月19-20日，由中国设备管理协会设备交易服务中心主办的“智慧钢铁技术与装备发展论坛暨智能制造领域供需对接交流大会”在上海举办，为智能制造领域的上下游企业提供了沟通交流的平台和契机。

作为走在数字化转型前列的冶金企业，来自宝武装备智能科技有限公司的高级副总裁许寿华先生在智能运维相关的话题演讲中提到：“我们十分重视与上下游生态伙伴的合作。例如斯凯孚，目前双方已经在智能化等方向取得了一定的合作成果。” 斯凯孚作为冶金行业生态圈重要合作伙伴正在逐步深化与国内领先冶金企业的数字化转型合作，在智能化技术上进行突破创新。此次论坛上，来自斯凯孚人工智能与应用领域专家程刚博士分享了智能冶金技术的最新场景化解决方案。

目前的机器学习和人工智能在单一任务的处理能力上表现可以远远优于人类，但在复杂的决策问题，尤其是知识发现过程的表现并无法达到人类专家的水平，除了人工智能和机器学习技术本身还有待进一步发展外，另一个重要原因是工业行业的数据积累和数据完整性不够，还无法支持大规模机器学习模型的训练任务。

作为旋转设备中关键部件提供商，斯凯孚几十年来一直在为冶金行业的设备及工艺改造提供解决方案，积累了丰富的产品开发经验和应用知识，斯凯孚基于这些经验和知识的全面集成来实现智能化，机理模型是我们智能化核心。

对斯凯孚来说，智能化不仅仅是软件和应用，而是从设备本身(机械设备)到感知（边缘智能）以及决策（智能决策）的全面智能化技术方案。

斯凯孚持续投资开发“硬科技”，将核心部件数字化，以搭建更可靠的数字化/智能化系统，提供从设计到服务的5大类智能化技术：产品设计，设备感知，诊断分析，智能润滑以及服务。其中，斯凯孚诊断分析方法是整个智能化技术和产品研发过程中的重要内容，斯凯孚对分析建模方法进行了深入升级，将传统的振动分析和机器学习相结合，通过集成多种数据，尤其是工艺数据和设备维护记录，构建可以实现复杂诊断和决策的模型库。采用数字孪生技术将模型直接部署在平台上，除了实时设备状态诊断和报警外，还可以实现设备综合状态分析如工艺异常检测等，以及更复杂的工艺优化的目的。

斯凯孚的智能滚子技术是微电子机械系统（mems）、无线技术和轴承设计制造技术的一种结合，通过对大型轴承中的一个滚子的改造，将一个纯金属的滚子转变成一个可以实现信号采集传输的智能单元，这种技术为设备工艺改造带来了巨大的价值，它将以前只能在仿真和测试台架上通过复杂模型或者复杂台架测试的内容，在生产环境中实现，而且几乎免维护。让我们了解到真实的轴承内部的载荷、润滑、温度等等状态条件，可以帮助我们更清楚的了解设备的真实状态。

曲柄飞剪是轧机工艺的重要环节，无论是设备故障或者工艺失效，都会造成巨大的经济损失；然而在高载荷、冲击大、无周期性旋转等情况下，传统振动分析无法解决飞剪的设备监控问题。斯凯孚利用数据分析和建模技术构建智能飞剪模型，通过对不同工艺下振动数据的触发采样，结合工艺细分逻辑，在不同工艺条件，针对当前主要的执行机构和工艺要求，不仅实现了工艺异常诊断，还可以实现在工艺异常时，判断可能的故障设备以及失效模式。

作为数字化生态圈的重要合作伙伴，斯凯孚希望能把所有智能化产品和方案变成冶金行业和生态可集成的技术，加速推进冶金企业智能化运维建设。

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