钢铁行业智能制造与数字化转型研究

22/24钢铁行业智能制造与数字化转型研究第一部分智能制造与数字化转型概述 2第二部分钢铁行业智能制造现状与发展趋势 4第三部分数字化转型关键技术 6第四部分智能制造与数字化转型推进策略 8第五部分智能制造与数字化转型实施步骤 11第六部分智能制造与数字化转型评估与优化 13第七部分钢铁行业数字化转型实践案例 15第八部分智能制造与数字化转型挑战与对策 18第九部分钢铁行业数字化转型未来展望 20第十部分智能制造与数字化转型政策建议 22

第一部分智能制造与数字化转型概述钢铁制造业智能制造与数字化转型概述

1.背景介绍

在全球经济日益数字化的背景下，制造业正面临着巨大的变革和挑战。智能制造和数字化转型已成为制造业实现转型升级，提升生产效率和竞争力的关键手段。

2.智能制造的概念及特点

智能制造是指利用信息技术和先进制造技术，对制造过程进行全方位的感知、控制和优化，实现生产过程的智能化、网络化和协同化，提高制造系统的效率、质量和灵活性。

3.智能制造的关键技术

智能制造涉及多个关键技术，包括：

*制造系统集成技术：包括制造设备、制造信息系统和制造过程的集成，实现制造过程的无缝衔接。

*智能信息采集与处理技术：包括数据采集、存储、传输和分析技术，实现制造过程数据的有效采集和利用。

*智能控制技术：包括自适应控制、模糊控制、神经网络控制等技术，实现制造过程的优化控制。

*智能协同制造技术：包括制造资源协同、制造任务协同和制造信息协同技术，实现制造过程的协同高效运行。

4.智能制造的发展趋势

智能制造的发展趋势主要包括：

*智能制造与物联网的融合：智能制造将与物联网技术深度融合，实现生产设备、产品和系统之间的数据互联互通，为智能制造提供数据基础。

*智能制造与人工智能的融合：智能制造将与人工智能技术深度融合，实现制造过程的智能分析、决策和控制，提高制造系统的智能化水平。

*智能制造与大数据的融合：智能制造将与大数据技术深度融合，实现制造过程数据的采集、存储、分析和利用，为智能制造提供决策支持。

5.数字化转型的概念及特点

数字化转型是指企业利用数字技术和数据，对业务流程、组织结构和商业模式进行变革，以提高效率、创新和竞争力。

6.数字化转型的关键技术

数字化转型涉及多个关键技术，包括：

*大数据技术：包括数据采集、存储、分析和利用技术，实现企业数据的有效管理和利用。

*云计算技术：包括基础设施即服务、平台即服务和软件即服务，实现企业资源的弹性扩展和按需使用。

*物联网技术：包括传感器、网络和数据采集设备，实现企业设备、产品和系统之间的数据互联互通。

*人工智能技术：包括机器学习、深度学习和自然语言处理，实现企业数据的智能分析、决策和控制。

7.数字化转型的发展趋势

数字化转型的发展趋势主要包括：

*数字化转型与物联网的融合：数字化转型将与物联网技术深度融合，实现企业设备、产品和系统之间的数据互联互通，为数字化转型提供数据基础。

*数字化转型与人工智能的融合：数字化转型将与人工智能技术深度融合，实现企业数据的智能分析、决策和控制，提高企业的智能化水平。

*数字化转型与大数据的融合：数字化转型将与大数据技术深度融合，实现企业数据的采集、存储、分析和利用，为数字化转型提供决策支持。第二部分钢铁行业智能制造现状与发展趋势钢铁行业智能制造现状与发展趋势

#1.钢铁行业智能制造现状

钢铁行业作为国民经济的支柱产业，在经济社会发展中具有重要地位。近年来，随着智能制造技术的不断发展和应用，钢铁行业也正在逐步迈向智能化转型。

1.智能制造技术在钢铁行业应用情况

目前，智能制造技术在钢铁行业主要应用于以下领域：

*生产过程数字化。通过传感器、数控机床、工业机器人等设备，对生产过程进行实时监控和数据采集。

*生产过程智能控制。通过对生产过程数据的分析和处理，实现生产过程的智能控制，提高生产效率和质量。

*生产过程优化。通过对生产过程数据的分析，发现生产过程中的薄弱环节，并进行优化，提高生产效率和质量。

*智能运维。通过传感器、数据采集设备等，对设备进行实时监控，及时发现设备故障，并进行预警和维修。

*智能物流。通过智能物流系统，实现物料的自动搬运、分拣、包装和运输，提高物流效率和准确性。

2.智能制造技术在钢铁行业的应用成效

智能制造技术的应用，在钢铁行业带来了以下成效：

*提高生产效率。通过智能制造技术，钢铁行业的生产效率大幅提高。

*提高产品质量。通过智能制造技术，钢铁产品的质量大幅提高。

*降低生产成本。通过智能制造技术，钢铁行业的生产成本大幅降低。

*提升企业竞争力。通过智能制造技术，钢铁企业的竞争力大幅提升。

#2.钢铁行业智能制造发展趋势

未来，钢铁行业智能制造将呈现以下发展趋势：

1.5G技术赋能钢铁行业智能制造。

5G技术具有高带宽、低时延、广连接的特点，能够为钢铁行业智能制造提供强大的网络基础。未来，5G技术将与钢铁行业智能制造深度融合，催生出更多新的智能制造应用，如远程控制、智能巡检、智能安防等。

2.人工智能技术在钢铁行业智能制造中的应用。

人工智能技术具有感知、学习、决策等能力，能够帮助钢铁行业企业实现智能化生产、智能化管理和智能化决策。未来，人工智能技术将在钢铁行业智能制造中发挥越来越重要的作用。

3.钢铁行业智能制造与其他行业的融合。

钢铁行业智能制造与其他行业的融合，将催生出新的产业生态。例如，钢铁行业智能制造与能源行业智能制造的融合，将产生智能能源系统；钢铁行业智能制造与交通行业智能制造的融合，将产生智能交通系统。

4.钢铁行业智能制造标准化。

钢铁行业智能制造标准化，是钢铁行业智能制造发展的基础。未来，钢铁行业智能制造标准化工作将进一步加强，为钢铁行业智能制造的快速发展提供有力支撑。

总之，钢铁行业智能制造正在蓬勃发展，未来将呈现出更加广阔的发展前景。第三部分数字化转型关键技术数字化转型关键技术

数字化转型涉及多个关键技术，包括以下内容：

1.云计算

云计算是一种按需交付的计算服务，它允许用户访问共享池的计算资源，而无需管理物理基础设施或直接与服务提供商交互。云计算通常按使用量收费，因此企业可以根据实际使用量来调整成本。云计算可分为三种主要服务模型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。

2.大数据和数据分析

大数据是指海量、高增长率、高多样性和高价值的信息资产，它通常无法使用传统的数据库管理工具进行处理。钢铁行业积累了大量的数据，包括生产过程数据、产品质量数据、市场需求数据等。通过对这些数据进行分析，企业可以更好地了解生产过程、产品质量和市场需求，从而做出更informed的决策。

3.物联网（IoT）

物联网是一种将物理对象（如设备、机器和传感器）连接到互联网的网络，以便这些对象可以相互通信并与远程用户交互。在钢铁行业，物联网技术可以用于监控生产过程、产品质量和设备状态，从而提高生产效率和产品质量。

4.人工智能（AI）

人工智能是指机器模仿人类认知功能的能力，包括学习、推理、解决问题和决策。在钢铁行业，人工智能技术可以用于优化生产过程、提高产品质量、预测设备故障和进行市场分析。

5.机器人技术

机器人技术是指设计、制造和应用机器人的技术。机器人是一种能够自动执行任务的机器，它通常使用传感器、致动器和计算机控制系统来实现其功能。在钢铁行业，机器人技术可以用于进行危险或重复性任务，从而提高生产效率和安全性。

6.区块链

区块链是一种分布式数据库，它将信息存储在称为区块的链中。每个区块都包含一系列交易，并且一旦被添加到链中，就无法更改。区块链技术可以用于确保数据的安全性和可靠性，在钢铁行业，它可以用于跟踪产品来源、验证产品质量和管理供应链。

7.数字孪生

数字孪生是一种虚拟的表示物理对象的模型。数字孪生可以用于模拟物理对象的性能和行为，从而帮助企业更好地了解和控制物理对象。在钢铁行业，数字孪生技术可以用于优化生产过程、提高产品质量和预测设备故障。第四部分智能制造与数字化转型推进策略一、钢铁行业智能制造与数字化转型推进策略

1.顶层设计与总体规划

制定钢铁行业智能制造与数字化转型顶层设计和总体规划，明确钢铁行业智能制造与数字化转型的目标、任务、路径和重点领域，为钢铁行业智能制造与数字化转型提供指导和依据。

2.政策支持与激励机制

制定钢铁行业智能制造与数字化转型支持政策，对钢铁企业实施智能制造与数字化转型的项目给予政策、资金、税收等方面的支持，鼓励钢铁企业加大智能制造与数字化转型的投入。

3.科技创新与技术攻关

加强钢铁行业智能制造与数字化转型领域的科技创新，加大对智能制造与数字化转型关键技术的研发攻关，支持钢铁企业与高校、科研院所开展合作，推动钢铁行业智能制造与数字化转型技术创新。

4.基础设施建设与网络安全保障

加强钢铁行业智能制造与数字化转型基础设施建设，包括5G网络、光纤网络、工业互联网平台等，为钢铁行业智能制造与数字化转型提供网络基础设施保障。同时，加强钢铁行业智能制造与数字化转型网络安全保障，制定网络安全管理制度，确保钢铁行业智能制造与数字化转型安全可靠。

5.人才培养与队伍建设

加强钢铁行业智能制造与数字化转型人才培养，培养钢铁行业智能制造与数字化转型急需的专业技术人才，打造一支高素质的钢铁行业智能制造与数字化转型人才队伍。

6.示范工程与推广应用

建设钢铁行业智能制造与数字化转型示范工程，总结和推广钢铁行业智能制造与数字化转型成功经验，推动钢铁行业智能制造与数字化转型全面发展。

二、钢铁行业智能制造与数字化转型重点领域

1.智能装备与自动化生产线

推广应用智能装备和自动化生产线，提高钢铁生产的自动化水平和生产效率，降低人力成本和生产成本。

2.数字化车间与智能工厂

建设数字化车间和智能工厂，实现钢铁生产过程的数字化、智能化和网络化，实现钢铁生产的全过程可视化、可控化和可追溯。

3.工业互联网平台与大数据分析

建立钢铁行业工业互联网平台，实现钢铁行业数据的互联互通和共享，为钢铁企业提供大数据分析和应用服务，提高钢铁生产的效率和质量。

4.数字孪生与仿真技术

应用数字孪生技术和仿真技术，建立钢铁生产过程的数字孪生模型，对钢铁生产过程进行仿真模拟，优化钢铁生产工艺和提高钢铁生产效率。

5.智能物流与仓储管理

采用智能物流和仓储管理系统，实现钢铁物流和仓储的自动化、智能化和网络化，降低钢铁物流和仓储的成本和提高效率。

6.绿色制造与循环经济

应用绿色制造技术和循环经济理念，提高钢铁生产的资源利用率和能源利用率，降低钢铁生产对环境的污染。

三、钢铁行业智能制造与数字化转型发展趋势

1.智能制造与数字化转型全面深化

钢铁行业智能制造与数字化转型将全面深化，钢铁生产过程的自动化、智能化和网络化水平将进一步提高，钢铁生产效率和质量将进一步提升。

2.新一代信息技术与钢铁行业深度融合

新一代信息技术与钢铁行业将深度融合，人工智能、大数据、云计算、区块链等技术将在钢铁行业得到广泛应用，钢铁生产过程的智能化水平将进一步提升。

3.智能制造与数字化转型成为钢铁行业发展的核心竞争力

智能制造与数字化转型将成为钢铁行业发展的核心竞争力，钢铁企业只有加快智能制造与数字化转型步伐，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。第五部分智能制造与数字化转型实施步骤钢铁行业智能制造与数字化转型实施步骤

1.制定战略和规划：

-明确企业智能制造和数字化转型的愿景、目标和战略。

-制定详细的实施计划，包括时间表、预算和资源分配。

-建立项目管理团队，负责协调和监督整个项目的实施。

2.评估现状和差距分析：

-对现有生产系统、工艺和数据进行全面评估，找出不足和改进之处。

-基于评估结果，确定与目标状态之间的差距。

-制定详细的差距分析报告，包括差距的具体表现、原因和可能的解决方案。

3.构建智能制造系统架构：

-根据企业自身的情况和目标，选择合适的智能制造系统架构。

-设计和开发智能制造系统平台，包括数据采集、处理、分析和决策支持模块。

-将智能制造系统平台与企业现有的信息系统集成起来，实现数据的互联互通。

4.实施智能制造技术和应用：

-根据企业自身的情况和需求，选择合适的智能制造技术和应用。

-实施智能制造技术和应用，包括智能感知、智能决策、智能执行、智能服务等。

-对智能制造技术和应用进行测试和评估，确保其有效性和可靠性。

5.建立数据管理体系：

-建立统一的数据管理体系，包括数据采集、存储、处理、分析和共享。

-制定数据管理策略和标准，确保数据的质量、安全和可用性。

-建立数据治理委员会，负责数据管理体系的监督和管理。

6.培养数字化人才：

-加强对员工的培训，提高他们的数字化素养和技能。

-吸引和培养具有数字化技能的人才，加入企业智能制造和数字化转型团队。

-建立人才激励机制，鼓励员工参与智能制造和数字化转型项目。

7.持续改进和优化：

-建立持续改进机制，定期对智能制造系统和数字化转型项目进行评估和反馈。

-根据评估和反馈结果，对智能制造系统和数字化转型项目进行改进和优化。

-定期更新和迭代智能制造系统和数字化转型项目，以适应新的技术和市场变化。第六部分智能制造与数字化转型评估与优化一、智能制造与数字化转型评估指标体系

1.制造过程智能化水平：

-机器人密度：每万名员工拥有的机器人数量。

-数字化控制系统渗透率：制造过程中使用数字化控制系统的比例。

-数字孪生系统应用程度：制造过程中使用数字孪生系统的比例。

-人工智能算法应用程度：制造过程中使用人工智能算法的比例。

2.生产效率与质量：

-生产效率：每人每年生产的产值。

-产品质量合格率：产品符合质量标准的比例。

-生产周期：从原材料投入到成品产出的时间。

-交货准时率：产品按时交货的比例。

3.成本控制：

-制造成本：每单位产品的生产成本。

-材料成本：每单位产品的材料成本。

-人工成本：每单位产品的工人成本。

-能源成本：每单位产品的能源成本。

4.安全与环境：

-安全事故率：每百万工时发生的安全事故数量。

-环境污染程度：制造过程中产生的污染物排放量。

-能源消耗强度：每单位产品的能源消耗量。

5.客户满意度：

-客户满意度：客户对产品和服务满意度的程度。

-客户投诉率：客户对产品和服务投诉的比例。

-客户忠诚度：客户重复购买产品的比例。

二、智能制造与数字化转型优化策略

1.推进制造过程智能化：

-加大对工业机器人的投入，提高机器人密度。

-升级现有设备，使其具备数字化控制功能。

-建立数字孪生系统，实现制造过程的虚拟仿真。

-引入人工智能算法，优化生产工艺和产品设计。

2.提高生产效率与质量：

-优化生产流程，减少生产周期。

-加强质量控制，提高产品质量合格率。

-提高交货准时率，满足客户需求。

3.降低成本：

-采用先进的制造技术，降低制造成本。

-优化采购策略，降低材料成本。

-提高劳动生产率，降低人工成本。

-节约能源，降低能源成本。

4.加强安全与环境管理：

-加强安全教育和培训，降低安全事故率。

-采用清洁生产技术，减少污染物排放。

-提高能源利用效率，节约能源。

5.提高客户满意度：

-加强市场调研，了解客户需求。

-提高产品质量，满足客户需求。

-提高服务质量，提升客户满意度。

-建立客户忠诚度计划，鼓励客户重复购买产品。第七部分钢铁行业数字化转型实践案例钢铁行业数字化转型实践案例

#一、鞍钢股份数字化转型实践

鞍钢股份是中国钢铁行业数字化转型的先行者。自2016年启动数字化转型以来，鞍钢股份在生产、管理、服务等方面全面推进数字化转型，取得了显著成效。

1.生产数字化

鞍钢股份在生产领域全面推行智能制造，重点打造了智能工厂、智能车间和智能装备。通过部署智能传感器、工业互联网平台等设备，实现生产数据的实时采集和传输。通过构建智能模型和算法，实现对生产过程的智能分析和控制。通过智能装备的应用，实现生产过程的自动化和无人化。

2.管理数字化

鞍钢股份在管理领域全面推行信息化，重点打造了企业资源管理系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）和供应链管理系统（SCM）。通过部署这些系统，实现企业内部信息资源的共享和集成。通过建立统一的数据平台，实现对企业数据的集中管理和利用。通过构建数据分析模型，实现对企业数据的智能分析和决策。

3.服务数字化

鞍钢股份在服务领域全面推行电子商务，重点打造了网上商城、手机商城和微信商城。通过这些平台，实现产品销售、售后服务和信息查询等服务的在线化和便捷化。

#二、宝钢股份数字化转型实践

宝钢股份是中国钢铁行业数字化转型的另一家领军企业。自2017年启动数字化转型以来，宝钢股份在生产、管理、服务等方面全面推进数字化转型，取得了丰硕成果。

1.生产数字化

宝钢股份在生产领域全面推行智能制造，重点打造了智能工厂、智能车间和智能装备。通过部署智能传感器、工业互联网平台等设备，实现生产数据的实时采集和传输。通过构建智能模型和算法，实现对生产过程的智能分析和控制。通过智能装备的应用，实现生产过程的自动化和无人化。

2.管理数字化

宝钢股份在管理领域全面推行信息化，重点打造了企业资源管理系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）和供应链管理系统（SCM）。通过部署这些系统，实现企业内部信息资源的共享和集成。通过建立统一的数据平台，实现对企业数据的集中管理和利用。通过构建数据分析模型，实现对企业数据的智能分析和决策。

3.服务数字化

宝钢股份在服务领域全面推行电子商务，重点打造了网上商城、手机商城和微信商城。通过这些平台，实现产品销售、售后服务和信息查询等服务的在线化和便捷化。

#三、河钢集团数字化转型实践

河钢集团是中国钢铁行业数字化转型的又一家标杆企业。自2018年启动数字化转型以来，河钢集团在生产、管理、服务等方面全面推进数字化转型，成效显著。

1.生产数字化

河钢集团在生产领域全面推行智能制造，重点打造了智能工厂、智能车间和智能装备。通过部署智能传感器、工业互联网平台等设备，实现生产数据的实时采集和传输。通过构建智能模型和算法，实现对生产过程的智能分析和控制。通过智能装备的应用，实现生产过程的自动化和无人化。

2.管理数字化

河钢集团在管理领域全面推行信息化，重点打造了企业资源管理系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）和供应链管理系统（SCM）。通过部署这些系统，实现企业内部信息资源的共享和集成。通过建立统一的数据平台，实现对企业数据的集中管理和利用。通过构建数据分析模型，实现对企业数据的智能分析和决策。

3.服务数字化

河钢集团在服务领域全面推行电子商务，重点打造了网上商城、手机商城和微信商城。通过这些平台，实现产品销售、售后服务和信息查询等服务的在线化和便捷化。第八部分智能制造与数字化转型挑战与对策钢铁行业智能制造与数字化转型研究：智能制造与数字化转型挑战与对策

#挑战

1.技术瓶颈：钢铁行业智能制造与数字化转型涉及大量复杂技术，如人工智能、物联网、大数据、云计算等，这些技术的集成和应用难度大，需要不断地研发和创新。

2.数据融合：钢铁行业涉及大量数据，包括生产数据、设备数据、质量数据、销售数据等，这些数据分散在不同的系统中，难以融合和利用。

3.安全隐患：钢铁行业智能制造与数字化转型涉及大量自动化设备和信息系统，存在潜在的安全隐患，如网络攻击、设备故障等，需要加强安全管理。

4.人才短缺：钢铁行业智能制造与数字化转型需要大量专业技术人才，如智能制造工程师、数据科学家、网络安全专家等，目前人才短缺严重。

#对策

1.加大研发投入：加大对智能制造与数字化转型的研发投入，支持相关技术的研究和应用，突破技术瓶颈。

2.数据共享平台：建立钢铁行业数据共享平台，整合来自不同系统的数据，为智能制造与数字化转型提供数据基础。

3.加强安全管理：加强网络安全管理，建立健全安全防护体系，防止网络攻击和设备故障等安全隐患。

4.培养专业人才：加强对智能制造与数字化转型专业人才的培养，可以通过产学合作、职业培训等方式，提高人才储备。

#具体钢铁行业智能制造与数字化转型项目案例

1.宝钢股份：宝钢股份在钢铁行业智能制造与数字化转型方面走在前列，该公司通过实施智能制造项目，提高了生产效率，降低了成本，提高了产品质量。

2.鞍钢集团：鞍钢集团也在积极推进智能制造与数字化转型，该公司通过实施数字化转型项目，实现了生产过程的数字化管理，提高了生产效率和产品质量。

3.首钢集团：首钢集团也将智能制造与数字化转型作为重点发展方向，该公司通过实施智能制造项目，提高了生产效率，降低了成本，提高了产品质量。

#发展趋势

钢铁行业智能制造与数字化转型是大势所趋，未来将呈现以下发展趋势：

1.技术融合：随着技术的不断进步，智能制造与数字化转型将与其他技术融合，如人工智能、物联网、大数据、云计算等，形成新的技术体系。

2.数据驱动：钢铁行业智能制造与数字化转型将以数据为驱动，通过数据分析和挖掘，实现生产过程的优化和产品质量的提升。

3.智能决策：钢铁行业智能制造与数字化转型将实现智能决策，通过人工智能等技术，帮助企业做出更准确的决策。

4.绿色发展：钢铁行业智能制造与数字化转型将促进绿色发展，通过智能制造和数字化转型，减少资源消耗和环境污染。第九部分钢铁行业数字化转型未来展望钢铁行业数字化转型未来展望

1.智能化生产线建设：钢铁行业将继续加大智能化生产线建设力度，以提高生产效率和降低成本。智能化生产线将采用先进的传感器、自动化控制系统、数据分析技术等，实现生产过程的可视化、远程控制和快速决策。

2.数字孪生技术应用：数字孪生技术将在钢铁行业数字化转型中发挥重要作用。数字孪生技术可以建立钢铁企业的虚拟模型，模拟生产过程，并对生产过程进行优化。数字孪生技术还可以帮助钢铁企业进行故障诊断和预测维护，提高设备的可靠性和可用性。

3.大数据与云计算技术的应用：大数据与云计算技术将在钢铁行业数字化转型中发挥重要作用。大数据技术可以分析钢铁企业生产、销售、研发等各个环节的数据，帮助企业发现经营中的问题，并制定改进措施。云计算技术可以提供强大的计算能力和存储空间，帮助钢铁企业处理海量数据。

4.人工智能技术的应用：人工智能技术将在钢铁行业数字化转型中发挥重要作用。人工智能技术可以实现图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，帮助钢铁企业提高生产效率和降低成本。人工智能技术还可以用于产品质量检测、设备故障诊断、预测性维护等方面。

5.5G技术与物联网的应用：5G技术与物联网技术将在钢铁行业数字化转型中发挥重要作用。5G技术可以提供高速率、低延迟、大连接的网络，满足钢铁企业数字化转型对网络的需求。物联网技术可以将钢铁企业的设备、产品、人员等连接起来，实现数据采集、传输和处理，为钢铁企业提供实时、准确的数据信息。

6.绿色钢铁制造：钢铁行业数字化转型将推动绿色钢铁制造的发展。钢铁行业可以通过数字化技术实现生产过程的优化，减少能源消耗和碳排放。钢铁行业也可以通过数字化技术开发和应用绿色钢铁制造技术，如氢冶金技术、电弧炉炼钢技术等。

7.钢铁行业数字化转型人才培养：钢铁行业数字化转型需要大量的人才支持。钢铁企业需要培养和引进数字化人才，以满足数字化转型对人才的需求。钢铁企业可以通过与大学、科研机构合作，开展数字化人才培养项目，以培养钢铁行业数字化转型急需的人才。

8.钢铁行业数字化转型政策支持：钢铁行业数字化转型需要政府的政策支持。政府可以通过出台政策法规，鼓励钢铁企业进行数字化转型。政府还可以通过财政补贴、税收优惠等措施