经过近三十年的建设,钢铁企业信息化逐步形成了五级架构模式,在工业4.0和智能制造新形势下,多级架构信息流耗散严重问题日趋凸显,如何借助大数据、CPS技术实现信息化架构的扁平化,并最终实现物质流、能量流、信息流三流协同是行业面临的新命题。本论文从钢铁生产流程的数据入手,提出大数据-小应用扁平信息化架构、物质流能量流的信息表征模型和数据组织方法,分别用生产和能源两个应用对表征模型进行了验证。(1)分析了钢铁流程数据的特点,指出钢铁大数据呈哑铃型结构;针对现行多级架构的弊端,提出大数据-小应用扁平信息化架构;设计了时序、业务、非结构三类数据的统一管理平台结构;开发了包含引擎和驱动两部分的软网关(DataX);开发了具有异常过滤、多种存档类型、高效读写引擎以及缓存优化机制的时序数据库软件,通过轧钢过程监控、能源数据案例对比分析,缓存优化后数据查询响应速度提高了50~60倍。(2)提出了物质流、能量流的信息表征模型,分别对钢铁生产流程物质流网络、能量流网络进行了信息化解析,证明了模型的表征能力。给出了利用该模型进行数据组织和指标计算的方法,回答了哑铃型大数据的逻辑组织问题。并且,针对时空匹配问题,将空间的表征从节点空间进一步细化到物料空间,提出了物料空间信息描述方法。(3)结合某工具钢生产流程,给出了基于物质流的信息表征模型构建生产管理系统的方法;对生产计划、生产实绩、物流跟踪、全流程质量管理等关键业务运用该模型的实现方式进行了展开说明,仅用过程、节点、物料、变迁几个对象和一种业务画面就实现了炼钢、锻钢、连轧、成品的生产实绩信息贯通,并配置出了43种查询场景。(4)结合某大型钢铁企业,给出了基于能量流的信息表征模型构建能源管理系统的方法,帮助该钢厂在2016年实现了吨钢能耗下降7公斤标煤、能源成本下降7.6亿元;提出了基于工况组合的介质不平衡量预测方法,建立了多介质多时段能源优化调度模型,在保证生产安全的前提下,消除了煤气放散,优化了煤气的分配,保证了蒸汽的产生量,发电增加了103.8万kWh,实现了效益最大化。