随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的发展和数实深度融合要求的提高，钢铁行业传统的L1～L5五层体系已不能适应数字化转型的需求。本文从分析集团型钢铁企业数字化转型的内涵与特征出发，阐述了新一代信息技术下集团型钢铁企业的数字化系统架构，以及数字化转型和智能工厂建设中所必须的工业互联网平台、大数据中心和钢铁AI引擎平台三个基础底座，并结合在智慧治理、智慧制造和智慧服务三个方面的实践应用，配以具体场景加以描述。最后，以典型的集团型钢铁企业宝武为例，阐释了在数实融合的基础上，面对钢铁制造模式的变化和AI技术的发展，数字化转型从单体企业层级专业化管控到跨域协同的一体化运营、AI+钢铁的全过程智能以及从单一主体经营到全价值链生态协同的发展提升路径。本文提出的钢铁行业数字化转型路径及系统架构对于推动中国集团型钢铁企业数字化转型具有重要的参考价值。

针对特种无缝钢管在“多品种、小批量”生产模式下面临的产品质量在线检测难、单管信息全流程追溯难、生产高效自动排程难以及过程质量管控闭环难等系统性挑战，本文提出并实践了一套“检测-跟踪-排程-管控”四位一体的数智化工厂解决方案。该方案通过构建基于深度学习与多模态视觉融合的质量检测系统，实现了对钢管缺陷与尺寸的高精度在线测量；首创融合“视频AI+事件逻辑”的逐支跟踪系统，攻克了单支钢管全流程数据精准映射的行业难题；研发了基于遗传模拟退火混合算法的动态排程优化模型，显著提升了复杂订单环境下的排产效率与资源利用率；建立了基于策划-执行-检查-处置(PDCA)闭环理念的协同质量管控系统，实现了质量管理的系统化与前瞻性。应用结果表明，该系统使缺陷检出率达到99.95%，物料跟踪准确率达99-98%，排产效率提升超过60%，产品不合格率降低50%，为中国特钢行业的数字化转型提供了具有重要参考价值的典型范例。

在全球市场竞争加剧、能源和原材料价格波动、碳关税政策实施背景下，兴澄特钢针对企业定制化能力不足、产品质量评判缺乏系统性、高炉炼铁“黑箱”操作能耗高、轧钢工序生产协同性差、能源管理未系统性统筹等问题，利用工业互联网、人工智能、大数据、模拟仿真等数字化技术，借鉴世界经济论坛推动的灯塔工厂建设理念，部署了40余个第4次工业革命用例，实现了定制订单增加35.3%、不合格品率降低47.3%、吨钢能耗降低10.5%的显著改进；通过大数据分析支持的制造工艺定制设计、多模态仿真的高炉黑箱透明化、智能闭环控制支持的炼钢质量提升、AI赋能的轧钢工序高效制造、高阶分析驱动的能水碳资源优化等典型用例实践在提高生产效率、降低成本、创新产品研发、提高产品质量和客户满意度等方面取得显著成效，为钢铁行业数字化转型提供参考。

随着科技的进步与经济的发展，钢铁行业面临新的挑战与机遇。智能工厂是数字技术与制造业深度融合的新型工业生命体，在工业智能化转型升级的关键时期已成为推动制造业升级的核心力量。本文以河钢集团石家庄钢铁有限责任公司(以下简称“石钢”)为例，聚焦生命体式智能工厂的构建与运行，系统研究了数智化技术与工艺创新深度融合驱动下的特钢企业转型升级路径。通过融合工业互联网、大数据和人工智能等前沿技术、智能设备的集群化部署以及全流程实施智能制造，将产线智能化高质量发展推向新高度，让生命体有了强健体魄和聪慧思维。事实表明，生命体式的智能工厂构建，使得石钢在生产效率、质量与成本控制、绿色发展等方面取得显著成效，为钢铁行业的高质量发展提供了可借鉴的新模式。

为应对钢铁行业产能过剩、“双碳”目标约束、客户定制化需求升级及工业4.0技术变革等挑战，西昌钢钒启动精品钒钛钢智能工厂建设，旨在通过数字化转型实现降本增效、柔性生产与可持续发展。针对传统信息系统金字塔架构存在的数据横向孤岛、纵向衰减问题，西昌钢钒开展顶层架构设计，调整业务架构、技术架构、数据架构和应用架构，探索存量应用向云边协同的工业互联网平台迁移，实现系统与数据的深度融合。围绕“工艺数字化设计、工艺动态优化、智能在线检测、在线运行监测、智能仓储、安全风险实时监测与应急处置、环境污染监测与管控和供应链优化“等场景开展数据赋能，建成国内最大规模的钒钛磁铁矿冶炼铁区一体化集控中心，构造了三位一体的质量一贯制管理数字化系统，以客户为中心贯穿产供销运全流程供应链数据和协同优化，显著提升产品质量和企业竞争力。

针对传统轧钢行业生产效率低下、信息协同不畅等问题，本研究基于工业互联网平台，开展轧钢数字化工厂建设实践。通过构建集中操控中心、升级数字化产线、推进生产作业全流程数字化、实现生产管控智能化决策、建立业绩可视化对话机制、强化工序能耗精准管控、实施设备全生命周期数字化管理以及完善安全环保数字化监测体系等一系列举措，全面完善工厂智能化体系。实践过程中，有效打通生产各环节数据壁垒，实现全流程数据流与信息流的深度共享与融合，成功推动企业从传统重工业模式向自动化、信息化、科学化水平显著提升的新型创新发展模式转型，产品能耗降低12.7%，成材率和合格率分别提升0.1%和0.7%，生产效率提高18%。本研究为轧钢行业数字化升级提供了切实可行的实践经验与理论依据。

本文以优质线材柔性生产智能工厂为研究对象，探讨建筑线材产线在智能化、数字化转型方面的实践路径和方法。通过分析线材行业生产特点与智能化、数字化转型痛点，融合5G、数字孪生、工业互联网等先进技术，构建了基于工业互联网的柔性生产智能工厂架构及实施方案，总结智能工厂在柔性生产、效率提升及质量优化中的创新模式，为同行业提供可复制的经验参考。研究表明，智能工厂建设能显著提升线材生产的柔性化、智能化水平，实现质量提升、效率优化与成本降低的多重目标。本研究实现了从研究到生产实践的落地，所有涉及到卓越级智能工厂的元素，例如智能决策、数字孪生、人机协同、生产经营管理、供应链协调、研发设计等功能均可观可用，设备智能化、工业互联网技术、数据管理等代表了行业最新成果，作为入围全国首批235家的19家钢铁企业之一，是行业借鉴的样板工厂。

在现代工业生产中，精确高效的钢种匹配在材料选用、调度排程及工艺优化中扮演着关键角色。然而，面对日益增长的复杂多维度、模糊匹配、相似度排序及加权查询需求，传统基于关系型数据库的查询方法已显现出其固有局限性，导致效率低下且灵活性不足。针对上述挑战，本文提出一种基于向量嵌入与高性能向量数据库的创新性钢种匹配框架。该方法首先对钢种的化学成分、力学性能、热处理状态等多源异构属性进行标准化处理，将其转化为统一维度的向量表示(嵌入)；随后，这些向量被存储于一个采用分层可导航小世界图索引的高性能向量数据库中，通过近似最近邻搜索技术实现快速、准确的钢种查询与匹配。本文详细阐述了如何将目标值匹配、范围匹配、多维度加权匹配以及基于现有钢种的相似钢种查找等多种实际匹配场景，统一转化为向量空间中的检索问题并予以实现。实验结果清晰表明，在处理十万级规模的钢种数据时，所提出的向量化方法能够实现毫秒级的查询响应，在处理模糊匹配和复杂查询场景方面展现出显著的效率提升和能力突破。本研究显著提升了钢种匹配的效率、准确性和场景兼容性，为数据驱动的工业材料智能管理提供了新的技术范式与实现路径。

钢铁材料国家标准解析的智能化升级面临多维度技术挑战，主要表现为标准文本具有多版本迭代特性、条款间语义耦合性强等特征。针对检索增强生成(retrieval-augmented generation，RAG)技术在处理标准时存在的知识碎片化与语义关联弱化等局限性，本文提出融合层级语义递归的RAG。首先，建立基于文档结构特征的多级语义解析模型，实现标准文本的层级化分解与结构化语义表征；其次，设计递归式语义聚合算法，通过自底向上的摘要生成技术增强上下文语义连贯性；最后，开发动态关联发现模块，利用大语言模型的命名实体识别与语义推理技术实现跨层级约束关系的深度挖掘。实验评估表明，相比于基线RAG方法，该方法在专业测试集上问答结果的BERTSore指标平均F1值提高14.46%，多跳问答场景下的ROUGR-L平均指标可达43.69%。为钢铁材料国家标准智能化解析提供了新的技术路径，对推动行业数字化转型具有重要实践价值。

实现高线全流程物料跟踪系统能够有助于企业更好地管控线材的生产过程以及质量，也有助于企业向特钢转型。线材在连铸、加热、轧制和精整区域物料跟踪存在人工依赖、难以实现逐支逐盘全流程跟踪、准确性和稳定性不足等问题。用于炉号识别、C型钩号识别的机器视觉技术准确率不足100%，使得工业实践下的高线物料跟踪稳定性不足。本文提出了构造状态机、使用多系统数据比对、增加检验位等方法提升环境感知的准确性，进而提升物料跟踪的稳定性。以C型钩号识别为例，增加检验位这一方法将系统稳定性提升了600余倍。本文通过串联“炉号-铸坯号-线材材料号-C型钩号”之间的对应关系，不局限于单工序物料跟踪，实现了稳定可靠的全流程物料跟踪系统。实际应用效果表明此方法和系统有效，便于支撑质量追溯、跨工序协同等工作。

为保障高端产品制造质量与成材率，构建了基于河钢数字工业互联网平台的数据驱动型质量洞察分析系统。系统通过多源数据采集与智能处理，融合机器学习算法与图像处理技术，实现钢铁生产全流程的质量数据跟踪。系统构建了在线监测-智能诊断-闭环控制的联动机制，对炼钢、热轧、冷轧等关键工序进行工艺参数优化、缺陷溯源及异常工况预判，形成覆盖质量指标预测、过程诊断的数字化管控闭环。系统应用以来，通过全流程质量数据深度分析，显著提升产品合格率，提高指标窄窗口控制水平，有效支撑高端制造的质量保障需求。

在钢铁工业中，高炉热风炉的传统PID控制面临非线性迟滞、多工况适应性不足等挑战，难以满足能效优化与环保合规的双重需求。本文基于AI智能体的融合控制方法，构建“预测—知识—优化”三位一体的智能控制系统。通过长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)算法与知识嵌入技术的双层耦合，实现拱顶温度预测平均绝对误差(mean absolute error，MAE)5.3 ℃，较传统自回归积分滑动平均模型(autoRegressive integrated moving average，ARIMA)模型提升58%；建立四维知识表征体系，结合Rete规则引擎实现异常工况9.8 s级响应；开发DeepSeek轻量化决策引擎，实现多目标优化3.2次迭代收敛，使吨铁热风单耗降低14.8%，季度节能收益达900万元。工业验证表明，该系统在3 200 m3高炉应用中显著提升热效率与环保性能，为工业炉窑智能化升级提供理论与工程参考。

为实现转炉炼钢工序场景知识图谱的快速构建，并兼顾其准确性与实用性，本文提出一种自顶向下与自底向上方法结合的图谱构建模式。该方法一方面基于事理演化思想，在专家经验指导下完成本体类别定义与划分，采用自顶向下方式构建出转炉炼钢工序场景知识图谱的模式层；同时利用基于LLM Graph Transformer的知识抽取工具实现实体、关系与属性的自动化抽取，采用自底向上方式构建转炉炼钢工序场景知识图谱的数据层。通过模式层与数据层的整合，高效的构建转炉炼钢工序场景知识图谱。

在钢铁生产中，铸坯跟踪至关重要。传统技术依赖多源传感器，存在信息错误、信息滞后等问题，而现有视觉跨域算法因钢厂场景限制难以适用。为此，本文提出基于Agent轨迹信息关联的跨域跟踪算法，利用铸坯运输轨迹和工序固定的特性，通过天车与辊道Agent在路网结点协同，融合视觉与生产规则，实现跨域轨迹关联。实验基于模拟数据集验证，该算法在辊道和天车跨域工况下实验效果很好，在辊道跨域工况中跟踪准确率(MOTA)达到92.1%，在天车跨域跟踪工况中MOTA达到了82.1%，突破了传统与视觉算法局限，为冶金跟踪提供方案，未来可进一步优化。

连铸坯切割过程中出现的未切透情况严重影响生产顺行，“反枪”现象则被作为判断是否未切透的标准，依靠工人肉眼监测存在劳动强度大和漏判的问题。本文提出并实现一种基于EfficientDet目标检测算法的连铸坯切割反枪检测方法，实现了对反枪现象的实时自动化检测。实验结果表明在建立的反枪目标检测数据集上训练后的EfficientDet-D2模型精确率(Precision)达到97.87%，召回率(Recall)达到92.00%，平均精度均值(mAP)约97.76%，将该方法现场部署后，有效提高了连铸生产自动化监测水平。

针对传统轧制力模型精度不足的问题，本文提出融合轧制机理与工业实测的方法。首先，基于轧制变形区几何特征建立椭圆速度场(elliptical velocity field，EVF)模型，为克服机理模型固有的预测偏差，在模型中引入了指数平滑法，提高模型预测精度。同时，为进一步提升自适应修正效果，引入趋势调整因子对误差进行动态补偿，最终得到高精度的双参数指数平滑法预测(double parameters exponential smoothing prediction，DPESP)模型。Q345钢生产数据验证结果表明，DPESP模型平均误差仅为2.83%，显著提高了模型的预测精度。该研究结果可为高精度轧制力模型的构建以及热轧板材轧制规程的优化提供科学指导。

在制造业高端化和智能化发展的背景下，我国冷轧板带产品结构不断升级，正由以通用板材为主的同质化竞争，转向以先进高强钢和优质镀层板等高附加值产品为核心的高端格局。然而，作为冷轧制造核心支撑的控制系统及其模型长期依赖国外技术，存在重复引进和适应性不足的问题，难以满足复杂工况下对高精度、高稳定性与快速响应的需求。为应对上述难题，本文构建了跨工序协同的冷轧质量数字化建模与动态预控技术体系。依托跨工序工业互联网平台，实现了冷轧与其上下游工序数据的贯通，并提出多源异构数据的融合与治理方法，从而夯实了质量建模与优化的数据基础。在此基础上，进一步利用热轧信息构建头尾剪切优化与堵边预控策略，以增强前馈识别与动态干预能力；同时结合热轧与冷轧工艺参数，开发面向冷轧过程的智能化高精度设定模型，以提高轧制参数设定的准确性和自适应性。最后，通过融合数据驱动与机理建模方法，提出冷轧质量预测与多目标协同优化策略，实现了复杂工况下的工艺动态调节与质量持续提升。上述研究为构建具备跨工序感知与动态调控能力的智能化冷轧质量控制体系提供了系统性技术支撑。

在钢铁企业的带钢打磨作业中，采用机器人替代人工虽能显著提升打磨效率、稳定打磨质量并减少漏打磨区域，但机器人与运动带钢的适配性仍需突破，其中核心问题便是机器人打磨运动带钢的路径规划。针对这一实际场景下的关键技术问题，本文首先通过图形化方式分析机器人与带钢的相对运动规律，据此确定了机器人末端采用反向打磨-斜向衔接的打磨路径。在此基础上，建立了机器人运动参数与带钢被打磨区域的宽度、长度及带钢速度等参数之间的关系式，并基于该关系式提出了相应算法。为验证所设计打磨路径的有效性，在Robotstudio中进行了仿真实验，结果显示，该路径能够确保带钢打磨过程中无漏打磨区域，验证了其可行性与可靠性。