美标A572/A36H型钢现货供应，美标H型钢尺寸表
H型钢的翼缘内外侧平行或接近于平行，翼缘端部呈直角，因此而得名平行翼缘工字钢。H型钢的腹板厚度比腹板同样高的普通工字钢小，翼缘宽度比腹板同样高的普通工字钢大，因此又得名宽缘工字钢。由形状所决定，H型钢的截面模数、惯性矩及相应的强度均明显优于同样单重的普通工字钢。用在不同要求的金属结构中，不论是承受弯曲力矩、压力负荷、偏心负荷都显示出它的优越性能，可较普通工字钢大大提高承载能力
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美标H型钢规格表 美标HP钢桩
美标W4×13 美标W12×14 HP8*36
美标W5×16 美标W12×16 HP10*42
美标W5×19 美标W12×19 HP10*57
美标W6×8.5 美标W12×22 HP12*53
美标W6×9 美标W12×26 HP12*63
美标W6×12 美标W12×30 HP12*74
美标W6×16 美标W12×35 HP12*84
美标W6×15 美标W12×40 HP12*89
美标W6×20 美标W12×45 HP14*73
美标W6×25 美标W12×50 HP14*89
美标W8×10 美标W12×53 HP14*102
美标W8×13 美标W12×58 HP14*117
美标W8×15 美标W12×65 HP16*88
美标W8×18 美标W12×72 HP16*101
美标W8×21 美标W12×79 HP16*121
美标W8×24 美标W12×87 HP16*141
美标W8×28 美标W12×96 HP16*162
美标W8×31 美标W12×106 H型钢W18×65
美标W8×35 美标W12×120 H型钢W18×71
美标W8×40 美标W12×132 H型钢W18×76
美标W8×48 美标W14×22 H型钢W18×86
美标W8×58 美标W14×26 H型钢W18×97
美标W8×67 美标W14×30 H型钢W18×106
美标W10×12 美标W14×34 H型钢W18×119
美标W10×15 美标W14×38 H型钢W18×130
美标W10×17 美标W14×43 H型钢W18×143
美标W10×19 美标W14×48 H型钢W21×44
美标W10×22 美标W14×53 H型钢W21×50
美标W10×26 美标W14×61 H型钢W21×57
美标W10×30 美标W14×68 H型钢W21×48
美标W10×33 美标W14×74 H型钢W21×55
美标W10×39 美标W14×82 H型钢W21×62
美标W10×45 美标W14×90 H型钢W21×68
美标W10×49 美标W14×99 H型钢W21×73
美标W10×54 美标W14×109 H型钢W21×83
美标W10×60 美标W14×120 H型钢W21×93
美标W10×68 美标W14×132 H型钢W21×93
美标W10×77 美标W14×145 H型钢W21×101
美标W10×88 美标W14×159 H型钢W21×111
美标W10×100 美标W14×176 H型钢W21×122
美标W10×112 美标W21×132
钢铁制造流程的智能设计主要包括3个层面：一是材料基础科学层面（分子、原子微观维度），运用材料与工艺三维仿真设计分析计算技术，模拟仿真研究材料成分和微观组织结构与性能之间的关系，冶金和轧制工艺过程的温度场、流场、应力应变场等。二是工序技术科学层面（工序、装备中观维度），研究工序与装备技术的可行性，模拟仿真优化研究冶金装备的合理性。三是流程工程科学层面（流程、工厂宏观维度），运用流程与工程学三维仿真设计计算技术，研究优化流程与工程的整体性、系统性、协同性，以及钢铁制造全流程物质流、能量流、信息流的动态一体化、有序化、集约化。
ICT与OT（工业运营管控技术）加速深度跨界融合，将给传统的钢铁工业运营管理控制技术与系统架构带来颠覆性变革（如图1所示）。对于钢企而言，数据将成为核心生产资料和重要的资产，普惠的人工智能将成为先进生产工具，计算能力将成为新的先进生产力，通信网络将成为神经中枢，信息和数据将深入到制造领域的人、机、料、法、环等各个环节。信息流对制造企业的再造，是一个完整的价值链再造过程，将变革传统钢企的商业规则和经营模式，形成客户驱动钢企直接满足其需求的生态（如图2所示）。
实施智能制造的三大要素：人才、技术和方法论。对于智能产线、智能工厂、智能钢企等这些新生事物，没有现成样板可供参考，研发创新、个性化定制的成分大。传统的钢铁工程技术产品提供商，自身往往背负着比较沉重的历史包袱，既有的竞争优势很有可能成为新形势下的劣势（类似柯达胶卷）。一方面，他们大多以销售自身已有的优势技术产品为主要目的，难以完全做到以服务于钢企个性化需求为中心；另一方面，自身大都处于数智化转型探索过程中，如果钢企主要依靠此类厂商实施数智化转型，很可能难以取得大的创新突破。
笔者认为，国内传统的钢铁过程技术产品供应商需要加强与钢企客户的配合，与的原生ICT厂商跨界融合，潜心研发，发挥灵活、快速、行业沉淀深厚等优势，在某些点形成竞争优势，将自己打造成生存能力极强的“碉堡”。“碉堡”多了，自然就能共同构建起一道坚强的“钢铁工程高科技长城”，从而为钢铁及相关行业提供自主可控的优质产品与服务。
钢铁制造流程基础自动化控制“计算+通信”架构将逐步代替“电子+电气”架构。不宜将所有数据都上云，端、边（根据国际数据公司IDC预测，未来将有超过50%的数据在边缘侧处理）也应该分担起必要的数据处理、存储和分析计算等功能。泛在云化控制技术等将逐步代替传统PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分散控制系统）等，是国内自动化公司赶超西方传统自动化巨头千载难逢的机遇，关键是要实现实时操作系统、工控开发环境、时间确定性网络、统一开放协议等核心技术自主可控，不赞成再跟随发展传统的PLC、DCS等技术产品。
此外，数据质量将直接影响数据价值的呈现和应用效果。因此，钢企在实施数智化转型过程中，首先必须把好数据治理关。其次，需要以业务数字化为前提，以数据入湖为基础，以建设数据中台为重点，通过构建完整、清洁的逻辑数据湖，做厚业务与数据双驱动的数据中台，进而筑牢与业务主题紧密联接的数据底座。IDC（互联网数据中心）将成为钢企重要的新型基础设施，不应以短期的投入产出比来衡量，越早建立或租用越好。数据构架、数据频次、数据分析三位一体，构成数据体系。每个企业都有自己独特的数据体系，即数据编码基因。企业数据编码是一项复杂、长期、艰巨、实践性很强的工作，决定了企业数智化转型的成败，需要由钢企业务专家主导、与IT专家等协同完成。
数智化转型的几点建议
传统的钢铁行业数智化转型是一个长期渐进的过程，不可能一蹴而就，需要足够的耐心和定力。笔者基于自身的一些实践与思考，就钢铁行业数智化转型提几点粗浅的建议，以期抛砖引玉，引发相关方面更广泛、深入的思考与实践探索。
法规标准：“智能制造，标准先行”。规范化与标准化工作是实现智能制造的重要基础。数据确权、信息安全等是实现智能制造系统三向集成（特别是产品全生命周期域的端到端集成、价值链域企业之间的横向集成）的前提。钢铁行业相关的与行业组织等，需要在数据安全与权利保护法律法规、规范标准制定方面充分发挥好组织、协调、监督等重要作用。
研发模式：变革目前广泛采用的经验试错法传统手工作坊式的钢铁产品和工艺研发模式，大力发展大数据与人工智能驱动的高通量计算加高通量试验的材料和工艺集成数字化研发模式。
技术路径：将知识（机理模型等）+专家经验（操控规则等）+数据智能（人工智能、大数据等）有机结合，充分发掘挖掘利用好技能、技术、业务、管理等各方面的专家经验至关重要。即使将来实现了智能制造，人的决策作用依然是重要的。
实施步骤：透明化（信息/经验/模型等可视化，支撑实现决策优化等）——智能化（数字孪生，支撑实现产线异地远程智能操控与运维等）——智慧化（人-信息物理系统，支撑实现行业知识的持续沉淀、固化、迭代、提升和传承等）。
实施方式：钢企、行业技术产品提供商、ICT提供商、高校/研究院所等相关单位，强强合作，优势互补，跨界研发，协同创新。
实施方法：应用开发、平台打造、数据治理、人员赋能、管理变革协同发展，齐头并进；自上而下，自下而上，同步推进。
能力建设：企业数智化转型，组织与人才的数字化能力将成为关键元素。企业拥有强大的数字化平台，组织将变得敏捷、高效、生机勃勃，人才的潜能才能得到充分发挥和释放。数字化组织中人才的引进、培养、任用、使用、考核、评价、激励等每个相关环节都需要相互联动，进而构成人才能力全生命周期持续闭环、迭代、提升。