板带材轧制涉及多工序复杂流程，如加热、热轧、冷轧及涂镀等环节，是现代钢铁工业的重要生产过程。随着智能制造技术的飞速发展，钢铁企业面临着如何提高产品质量、生产效率及减少排放的挑战。然而，由于信息孤岛及多工序耦合等问题，板带材生产全流程的一体化控制与多工序协调优化依然困难。
当前板带轧制过程中存在以下不足：
多工序数据整合困难，信息孤岛现象显著。
工艺控制策略缺乏动态适应能力，难以满足复杂生产条件需求。
动态数字孪生建模能力不足，难以描述复杂工况下的非线性动态关联。
最近，东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室的张殿华教授及其团队对板带轧制数字化技术进步与发展趋势进行了系统研究。他们提出了一套全新的板带轧制数字化升级框架，以工业互联网为载体，结合智能感知、动态数字孪生模型与信息物理系统（CPS），实现全流程的智能化与数字化。
相关研究成果以“板带轧制数字化技术进步与发展趋势”为题目发表于《轧钢》2024年第41卷第5期，页码51-65。论文作者为：张殿华*、丁成砚、王云龙、陈上、彭文、孙杰。
该论文的主要研究结果与结论如下：
提出了基于工业互联网、智能感知、动态数字孪生和信息物理系统的板带轧制数字化升级框架。
工业互联网技术实现了多工序数据整合与全流程数据互联互通，显著提升了数据价值与生产效率。
动态数字孪生模型有效提高了板带轧制过程的动态适应能力，解决了复杂工况下的模型精度问题。
信息物理系统（CPS）实现了跨工序动态协调优化与质量追溯，推动了轧制过程智能化与精准控制的发展。
该论文中共有图片7张，部分图片和表格如下：
图1. 板带轧制过程产品多工序质量指标分解与优化控制
图2. 板带轧制过程信息物理系统系统的架构
图3. 板带轧制过程工业互联网的架构
图4. 板带轧制过程自动化与智能优化团队自主研发的机器视觉平台
图5. 可解释的分布式平坦度预测框架的架构
图6. 分步式诊断框架的架构
图7. 欧盟集成智能制造项目
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