AI赋能冶金生产管控智能化实践

20XX/XX/XXAI赋能冶金生产管控智能化实践汇报人:XXXCONTENTS目录01

内容开篇概述02

AI落地实施路径03

典型落地应用案例04

落地应用效能分析05

未来发展前景内容开篇概述01生产数据孤岛化严重钢铁企业各工序数据分散在不同系统，如高炉、转炉数据难以互通，阻碍全局调度决策。人工管控效率低下高温冶炼环节依赖人工经验判断，像首钢部分传统车间仍靠工人肉眼监控炉温，易出现误差。质量管控滞后性突出多数企业在成品阶段才检测质量，如某铜企常因生产中成分偏差导致批量次品返工。冶金生产管控现状痛点AI赋能的核心价值提升生产效率与产能通过AI算法优化炼钢工序节奏，如宝钢运用AI调度系统，使转炉作业效率提升12%。降低生产能耗与成本借助AI精准控制高炉送风参数，鞍钢实现吨铁能耗降低8%，年节约成本超2亿元。强化生产安全管控利用AI监测高温熔炉实时数据，马钢通过智能预警系统将安全事故发生率降低70%。AI落地实施路径02生产数据采集与治理

多源异构生产数据实时采集部署传感器、智能仪表等设备，采集高炉冶炼、轧钢工序等多环节的温度、压力等数据。

生产数据标准化清洗处理针对采集到的杂乱数据，统一数据格式，剔除无效值，如修正炼钢环节的异常测温数据。

生产数据分级分类存储管理按照数据重要程度，将高炉核心运行数据与辅助设备数据分级存储至专用数据库。生产场景定制化建模针对高炉炼铁、转炉炼钢等细分场景，开发适配炉温调控、钢水成分预测的专属AI模型。工业数据清洗与适配结合冶金生产数据多源异构特点，完成数据降噪、格式统一，适配AI模型训练需求。模型迭代优化适配依托首钢、宝钢等企业的生产反馈，持续迭代AI模型，适配复杂多变的冶金生产工况。AI管控模型适配开发系统对接与场景测试多系统数据接口打通

打通MES、ERP等冶金生产核心系统接口，实现数据跨平台流转，例如宝钢完成全流程系统对接试点。典型生产场景模拟测试

选取高炉炼铁、连铸等核心场景开展模拟测试，验证AI模型在真实生产工况下的适配性。极端工况应急场景测试

模拟原料供应短缺、设备突发故障等极端工况，测试AI系统的应急响应与调整能力。全流程上线与迭代

核心生产环节AI模块分步上线先在高炉炼铁、转炉炼钢等核心环节部署AI模块，如宝钢用AI优化高炉送风参数，逐步验证效果。

辅助管控系统AI功能联动上线随后上线质检、能耗管控等辅助系统AI功能，像鞍钢用AI检测钢坯缺陷，实现全流程数据互通。

基于生产数据的AI模型快速迭代依托全流程生产数据，每周对AI模型进行小版本迭代，首钢通过迭代将炼钢能耗降低3%左右。典型落地应用案例03高炉炉况实时智能诊断宝钢采用AI算法实时监测炉温、炉渣成分等数据，精准预判炉况异常，降低故障停机率。高炉配料智能优化鞍钢依托AI系统动态调整铁矿石、焦炭配比，提升原料利用率，吨铁能耗下降约3%。高炉送风智能调控河钢利用AI模型实时调节风量、风温，匹配炉内反应需求，有效提高铁水产量与质量。高炉炼铁智能管控炼钢过程参数优化

基于AI的转炉吹炼参数动态调整宝钢利用AI模型实时分析炉内温度、成分数据，动态调整吹氧量，缩短冶炼周期约8%。

AI驱动的连铸工艺参数精准调控首钢借助AI算法优化连铸拉速、冷却水量等参数，铸坯合格率提升至99.7%。

AI辅助的电炉冶炼能耗参数优化河钢运用AI系统优化电炉供电曲线、原料配比，吨钢冶炼能耗降低约12千瓦时。轧制质量智能调控

基于AI的轧辊磨损预测与补偿宝钢运用AI算法实时监测轧辊磨损状态，精准调整轧制参数，有效提升钢材表面平整度。

AI驱动的轧制力动态优化鞍钢借助AI模型实时分析轧制数据，动态调整轧制力，使钢材厚度偏差控制在0.02mm以内。

钢材表面缺陷AI智能检测首钢采用AI视觉检测系统，可识别98%以上的轧制表面缺陷，及时预警并调整生产参数。能耗动态智能管控转炉炼钢能耗实时优化宝钢通过AI系统实时监测转炉炼钢参数，动态调整供氧与加料量，吨钢能耗降低约8%。高炉热风炉智能温控调节鞍钢运用AI模型精准预测高炉需求，动态调控热风炉燃烧节奏，热风能耗削减超10%。轧钢工序余热智能回收首钢依托AI算法匹配轧钢余热与供暖需求，实现余热高效回收，每年节约标准煤超2万吨。设备故障智能预判

高炉炉衬侵蚀智能预警宝钢利用AI分析高炉传感器数据，提前预判炉衬侵蚀风险，避免了3次重大停炉事故。

连铸机结晶器故障预判首钢依托AI算法实时监测结晶器参数，精准预判故障，使连铸机作业率提升8%。

轧钢机轴承磨损预警鞍钢通过AI模型分析轴承振动数据，提前7天预警磨损故障，减少非计划停机时长。落地应用效能分析04冶炼工序耗时缩减依托AI实时调控高炉参数，宝钢某高炉冶炼周期缩短12%，日均产钢量提升约80吨。设备故障停机率降低AI预测性维护系统提前预判设备隐患，鞍钢热轧线故障停机率同比下降21%，有效保障生产连续性。物料流转效率优化AI智能调度系统统筹物料运输，首钢原料厂物料转运等待时间减少35%，提升全厂生产衔接效率。生产效率提升效果产品质量优化成果

成分精度精准管控依托AI算法实时调整配料参数，首钢某钢厂钢材成分达标率提升至99.8%，次品率降低42%。

表面缺陷智能识别通过AI视觉检测系统，宝钢热轧钢板表面缺陷识别准确率达99.5%，人工复检工作量减少80%。

性能指标稳定提升AI模型动态调控轧制工艺，鞍钢高强度合金钢屈服强度偏差控制在±2%内，高端订单交付率提升35%。安全能耗降低情况高炉冶炼能耗优化借助AI实时调控高炉送风温度、料批配比，宝钢某高炉实现吨铁能耗降低3.2%，年节电超200万度。高危环节安全风险管控AI监测转炉钢水溢漏、高炉炉墙侵蚀等风险，鞍钢某车间事故发生率下降85%，减少能耗损失超千万。余热回收智能调度AI精准匹配余热发电负荷与生产用能需求，马钢余热利用率提升至92%，年节约标准煤超3万吨。未来发展前景05技术普及推进方向

低成本AI管控系统研发推广针对中小冶金企业开发轻量化AI管控系统，降低部署成本，助力更多企业实现智能化转型。

跨场景AI技术融合应用推动AI与冶金全流程各场景深度融合，如首钢已尝试AI联动冶炼、轧制环节提升生产效率。

一线操作员工AI技能培训开展定向技能培训，让冶金工人掌握AI管控工具操作，打通技术落地的“最后一公里”。从业者能力转型建议掌握AI冶金工具操作技能从业者需熟练运用