魏志江

（河鋼宣鋼）

摘要：本文探討了知識驅動與智能管控雙輪驅動模式下，鋼鐵行業(yè)實現高質量發(fā)展的路徑與策略。通過分析人工智能、大數據、數字孿生等新一代信息技術在鋼鐵行業(yè)的應用現狀，結合日照鋼鐵、建龍北滿特鋼、南鋼等企業(yè)的實踐案例，闡述了知識驅動與智能管控的理論基礎、關鍵技術及實踐應用。研究表明，通過數據知識化與知識數字化相互促進，鋼鐵企業(yè)能夠實現生產效率提升15%-30%、能耗降低10%-25%、成本下降8%-20%的綜合效益。最后，本文針對當前轉型過程中的挑戰(zhàn)提出對策建議，并展望未來發(fā)展方向。

關鍵詞：知識驅動；智能管控；鋼鐵工業(yè)；數字化轉型；人工智能；高質量發(fā)展

1  前言

鋼鐵工業(yè)作為國家基礎工業(yè)的重要組成部分，近年來面臨著節(jié)能減排、提質增效、轉型升級的多重壓力。在數字化浪潮席卷全球的背景下，鋼鐵行業(yè)正處于百年未有之大變局之中。材料科學的研究范式，從早期的經驗驅動、理論驅動、計算驅動，演進到如今"數據+AI"驅動。AI作為數字時代的前沿技術，為鋼鐵行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實現高質量發(fā)展帶來了新的曙光。傳統(tǒng)鋼鐵生產模式依賴"老師傅"經驗和人工判斷，存在生產效率低、能耗高、質量穩(wěn)定性差等問題。隨著市場競爭加劇和環(huán)保要求提高，鋼鐵企業(yè)必須通過知識驅動和智能管控相結合的方式，實現生產過程的精細化、智能化和綠色化轉型。本文從知識驅動與智能管控融合的角度出發(fā)，探討鋼鐵行業(yè)高質量發(fā)展的實現路徑，旨在為行業(yè)轉型升級提供理論參考和實踐借鑒。

2  知識驅動與智能管控的理論基礎

2.1  知識驅動內核與智能管控架構

（1）知識驅動是指將工業(yè)知識、技術經驗和管理方法通過數字化手段轉化為可計算、可應用、可傳承的數字資產，并通過這些知識資產推動業(yè)務創(chuàng)新的過程。在鋼鐵行業(yè)中，知識驅動主要體現在將教師傅的煉鋼經驗、設備操作技巧、故障處理方案等隱性知識轉化為顯性知識，并通過算法和模型嵌入到智能管控系統(tǒng)中。

（2）智能管控則是基于物聯(lián)網、云計算、人工智能等技術，構建覆蓋生產全流程的感知、分析、決策和執(zhí)行體系。它通過實時采集生產數據、動態(tài)優(yōu)化控制參數、自主調整運行狀態(tài)，實現生產過程的智能化管理。智能管控系統(tǒng)通常包括感知執(zhí)行層（數據采集與設備控制）、網絡傳輸層（工業(yè)互聯(lián)網）、平臺支撐層（云計算與大數據平臺）和應用服務層（智能應用系統(tǒng)）四大層次。

傳統(tǒng)制造模式與智能制造模式對比見表1。

表1  傳統(tǒng)制造模式與智能制造模式對比

2.2  知識驅動與智能管控的融合框架

（1）知識驅動與智能管控的深度融合形成了"數據-知識-決策-執(zhí)行"的閉環(huán)體系。該體系通過數據采集獲取原始生產信息，通過知識化處理提取有價值的知識規(guī)律，通過智能決策生成優(yōu)化指令，最后通過執(zhí)行機構實現生產過程的精準控制。這一閉環(huán)體系使得鋼鐵企業(yè)能夠將分散的知識經驗系統(tǒng)化、隱性的知識顯性化、個體的知識組織化，從而實現知識的高效傳承和創(chuàng)新應用。

（2）在這一框架下，鋼鐵企業(yè)的核心競爭力從傳統(tǒng)的資源能源優(yōu)勢轉變?yōu)橹R和數據優(yōu)勢。如日照鋼鐵控股集團將二十余年積累的煉鋼經驗與技術，"翻譯"成數字化語言，"喂"給人工智能大模型，檢測設備實時采集火焰形態(tài)、煙氣成分等關鍵信息，大模型據此自動計算最優(yōu)加料量與時機，精準調控轉爐冶煉。這種基于知識驅動的智能管控系統(tǒng)，如同神經中樞通過解析百萬級實時數據點，將老師傅的經驗轉化為毫秒級的精準指令。

3  鋼鐵行業(yè)智能轉型的關鍵技術

3.1數據采集與治理技術

(1)數據是知識驅動的基礎，鋼鐵企業(yè)需要通過廣泛部署傳感器、物聯(lián)網設備和數據采集系統(tǒng)，構建覆蓋全流程的數據感知網絡。如建龍北滿特鋼部署了56313個數據采集點，實時捕捉風、水、電、氣的每一次波動，以及煉鋼溫度、軋鋼壓力的每一個細微變化，數據自采率達到92%，比行業(yè)平均水平高出15個百分點。

(2)數據治理包括數據清洗、整合、分類、標注等過程，是確保數據質量的關鍵環(huán)節(jié)。鞍山鋼鐵集團在推進智能管控過程中，重點開發(fā)專業(yè)ETL（提取、轉換、加載）工具鏈，建立數據標準體系，解決數據質量多源異構的問題，為知識驅動提供高質量數據基礎。

3.2數字孿生與建模技術

(1)數字孿生技術通過構建物理實體的虛擬映射，實現生產過程的可視化、可分析和可預測。東北大學鋼鐵共性技術協(xié)同創(chuàng)新中心團隊針對熱軋過程，利用力學性能的實測值為指導，進行單模態(tài)的機器學習；利用顯微組織圖像為指導，進行多模態(tài)的機器學習；利用符號回歸等方法為指導，進行數學模型的機器學習，建立了熱軋過程數字孿生模型。

(2)數字孿生模型的開發(fā)和應用，使得鋼鐵企業(yè)能夠在虛擬空間中對生產過程進行仿真模擬和優(yōu)化分析，從而找出最優(yōu)的生產參數和控制策略。這一技術尤其適用于鋼鐵生產這種全流程各工序均為"黑箱"的場景，能夠解決材料內部大量數據無法實時、連續(xù)、在線獲取的難題。

3.3  人工智能與機器學習算法

人工智能算法是知識驅動的核心工具，能夠從海量數據中挖掘知識規(guī)律，構建智能決策模型。在鋼鐵行業(yè)中，應用廣泛的AI算法包括如下方面。

（1）深度學習網絡。用于質量預測、設備故障診斷等復雜模式識別任。

（2）強化學習算法。用于生產過程優(yōu)化控制，如煉鋼參數實時調整。

（3）知識圖譜技術。用于構建領域知識庫，支持智能決策。

（4）多智能體系統(tǒng)。用于協(xié)同優(yōu)化多個生產環(huán)節(jié)和設備。

王國棟院士指出，要利用鋼鐵行業(yè)豐富的大數據、專家的理論與經驗，以及生成式人工智能（AIGC）技術，實施"數據密集、智能涌現、人機協(xié)同"的三元認知方法論，建立人機混合人工智能體，向鋼鐵行業(yè)賦能。

鋼鐵行業(yè)智能轉型關鍵技術應用效果見表2。

表2  鋼鐵行業(yè)智能轉型關鍵技術應用效果

4  知識驅動與智能管控的實踐應用

4.1智能生產管控系統(tǒng)

(1)智能生產管控系統(tǒng)通過集成生產計劃、調度、執(zhí)行和監(jiān)控功能，實現全流程的協(xié)同優(yōu)化。日照鋼鐵控股集團打造了全流程智能工廠的核心模塊，包括鐵前區(qū)域集中控制（鐵區(qū)集控）、智能煉鋼、智慧能源、低碳環(huán)保等，并榮獲省級智能工廠稱號。該系統(tǒng)通過智能化工藝控制體系，確保比人工更高效、精準、全面的質量控制。

(2)建龍北滿特鋼則構建了覆蓋鐵、鋼、軋、鍛四大主產線的數字化管控系統(tǒng)，實現從銷售端到發(fā)運端"一鍵下單、全程可視"的智能化管理。通過453個自主開發(fā)的精細化模塊，如軋鋼躲頭噴淋控制系統(tǒng)、轉爐測溫取樣機器人等，實現了生產效率的顯著提升。其中，轉爐測溫取樣機器人僅需17秒完成高溫作業(yè)，比人工效率提升5倍。

4.2  供應鏈協(xié)同優(yōu)化平臺

(1)供應鏈協(xié)同優(yōu)化平臺通過整合上下游資源信息，實現需求預測、采購決策、庫存管理和物流調度的智能化。鞍山鋼鐵集團在供應鏈管理中，利用AI實時監(jiān)控庫存水平，預測需求變化，從而幫助企業(yè)降低庫存成本，提高響應速度。

(2)南鋼集團通過與華為聯(lián)合研發(fā)的"元冶·鋼鐵大模型"，覆蓋研發(fā)、生產、營銷、管理四大場景，上線20個智能應用，實現了供應鏈全流程的協(xié)同優(yōu)化。該平臺通過AI技術分析市場需求、供應商績效、物流能力等多維因素，生成最優(yōu)的供應鏈決策方案，顯著提升了供應鏈的韌性和效率。

4.3  質量全過程管理系統(tǒng)

(1)質量全過程管理系統(tǒng)通過對原材料、生產工藝、設備狀態(tài)和產品性能的全面監(jiān)控和分析，實現產品質量的持續(xù)改進。日照鋼鐵控股集團有限公司技術中心主任鄭旭濤解釋："鋼鐵生產的每道工序都包含眾多工藝點，往往需要多輪試驗來不斷完善。以往，試驗偏差主要依賴有經驗的老師傅人工捕捉，但人工監(jiān)測難免百密一疏。如今，借助數智化平臺的大模型，一旦試驗出現偏差，系統(tǒng)立即自動預警"。

(2)更先進的是，上游工序的異常信息能自動傳達至下游工序，讓下游工序在同一次試驗中有機會及時補救，使產品質量控制精準度大大提升。這種基于知識驅動的質量管控模式，不僅提高了產品質量的一致性，也減少了質量損失和生產成本。

4.4  設備預測性維護系統(tǒng)

(1)設備預測性維護系統(tǒng)通過實時監(jiān)測設備運行狀態(tài)，分析設備故障特征，預測設備壽命和故障風險，實現從"事后維修"到"預防性維護"再到"預測性維護"的轉變。湘鋼與湘潭華菱云創(chuàng)、華為公司聯(lián)合研發(fā)的"基于AI大模型的智慧鋼鐵應用"項目，聚焦設備故障預警，實現了設備管理的智能化。

(2)該系統(tǒng)通過分析設備運行數據、歷史維護記錄和故障案例，構建設備健康狀態(tài)評估模型和故障預測模型，能夠在故障發(fā)生前提前發(fā)出預警，并推薦最優(yōu)維護方案。這不僅減少了非計劃停機時間，提高了設備綜合效率，也延長了設備使用壽命，降低了維護成本。

5  數據比對與效益分析

5.1  經濟效益分析

(1)鋼鐵企業(yè)通過實施知識驅動和智能管控，獲得了顯著的經濟效益。日照鋼鐵控股集團通過數智化煉鐵和數智化生產管控，年可降本近2億元、降低能耗約6萬噸標準煤、減少二氧化碳排放約17萬噸，設備事故停機時間降低10%，鋼材訂單平均制程時長提升至6.5天，產成品超期庫存降低10%。

(2)南鋼集團的AI優(yōu)化系統(tǒng)直接貢獻降本3.07億元，其先進鋼鐵材料毛利率達20.26%。建龍北滿特鋼在數字化轉型方面累計投入約2.7億元，實現了"自動化覆蓋率95%、數據自采率92%"的硬核革新，帶來了顯著的投資回報。

5.2  環(huán)境效益分析

(1)在環(huán)境效益方面，知識驅動和智能管控助力鋼鐵企業(yè)實現綠色低碳轉型。日照鋼鐵的ESP（無頭帶鋼）技術實現噸鋼能耗降低70%以上、二氧化碳排放降低80%以上，產品具備優(yōu)異的"以熱代冷"特性、顯著的結構輕量化優(yōu)勢和突出的節(jié)能減排效益，年節(jié)約標準煤超50萬噸，減排二氧化碳約140萬噸。

（2）河鋼推出的WesCarber碳中和數字化平臺，以"能碳+AI"為核心，涵蓋碳管理、碳足跡、碳鏈管理等八大子平臺，實現全產業(yè)鏈碳流可視化。這一平臺通過精準測算碳足跡、優(yōu)化碳排放策略，幫助鋼鐵企業(yè)實現碳中和目標。

5.3  生產指標對比

通過實施知識驅動和智能管控，鋼鐵企業(yè)的各項生產指標得到了顯著改善。表3展示了主要生產指標在傳統(tǒng)模式和智能模式下的對比情況。

表3  鋼鐵生產傳統(tǒng)模式與智能模式指標對比

數據來源：根據各企業(yè)公開資料整理

6  面臨的挑戰(zhàn)與對策

6.1  數據質量與治理挑戰(zhàn)

(1)數據質量多源異構是鋼鐵行業(yè)實施知識驅動和智能管控面臨的首要挑戰(zhàn)。鋼鐵生產過程復雜，數據來源多樣，包括設備傳感器、生產管理系統(tǒng)、實驗室檢測系統(tǒng)等，數據格式、采樣頻率、精度等存在較大差異，導致數據融合和分析困難。

(2)為解決這一挑戰(zhàn)，鋼鐵企業(yè)需要開發(fā)專業(yè)ETL工具鏈，建立統(tǒng)一的數據標準和管理規(guī)范，實施全流程的數據治理。建龍北滿特鋼通過構建覆蓋全廠的數據采集網絡，新敷設光纜65300米，新增橋架7900米，實現生產環(huán)網全覆蓋，核心網絡數據吞吐量提升3倍，徹底打通了曾經分散在各車間的"數據孤島"。

6.2  復合型人才短缺挑戰(zhàn)

(1)鋼鐵行業(yè)智能化轉型面臨既懂鋼鐵工藝又熟悉信息技術的復合型人才短缺的問題。傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)以冶金專業(yè)人才為主，IT人才比例較低，尤其缺乏同時掌握鋼鐵知識和AI技術的跨界人才。

(2)針對這一挑戰(zhàn)，王國棟院士建議加強校企聯(lián)合培養(yǎng)，促進企業(yè)間經驗分享與技術合作，開展針對性數字人才培訓，提升員工數字素養(yǎng)。鞍山鋼鐵集團堅持"高端化、智能化、綠色化"發(fā)展方向，全力推動"鞍云智鼎"AI大模型平臺落地生根，各級領導干部積極主動學習使用數字化工具，推動工作方式從"經驗驅動"向"數據驅動"轉變。

6.3  模型泛化能力不足挑戰(zhàn)

(1)AI模型泛化能力不足是鋼鐵行業(yè)智能應用面臨的又一挑戰(zhàn)。由于不同鋼鐵企業(yè)的生產工藝、設備條件和產品結構存在差異，在一個企業(yè)效果良好的模型直接應用到另一個企業(yè)往往效果不佳。

(2)為解決這一問題，研究人員提出了"通用模型+個性數據"的遷移學習方案。東北大學儲滿生教授團隊與上海梅山鋼鐵股份有限公司開展深入合作，針對高爐過程的極為復雜的生產過程，采用新時代材料科學研究范式，深化數據與人工智能驅動，賦能高爐冶煉過程。他們采用"通用模型+個性數據"，研發(fā)梅鋼智慧高爐系統(tǒng)，針對高爐復雜的冶煉過程及數據難表征、狀態(tài)難描述、操作難調控等痛點難點，融合大數據、人工智能與冶煉機理及經驗知識，構建了高效率、低成本、高保真的智慧高爐模型。

6.4  安全與風險管控挑戰(zhàn)

(1)隨著智能化水平的提升，網絡安全和數據安全風險也成為鋼鐵企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。工業(yè)互聯(lián)網的廣泛應用使得生產系統(tǒng)與外部網絡的連接更加緊密，增加了受到網絡攻擊的風險。

(2)鋼鐵企業(yè)需要深化工業(yè)互聯(lián)網安全管理，保障數據與生產安全。建龍北滿特鋼的安全聯(lián)鎖管理系統(tǒng)聚焦設備系統(tǒng)，全面統(tǒng)計連鎖解除情況，實時查看非法解除明細，確保數據準確。規(guī)范的解除投入申請與審批流程，借助高效算法和實時傳輸技術，提升設備運行的安全性與可靠性，為安全生產筑牢防線。

7  結語與展望

（1）知識驅動與智能管控的深度融合正在推動鋼鐵行業(yè)向高質量方向發(fā)展。通過數據知識化和知識數字化的雙向賦能，鋼鐵企業(yè)實現了生產效率、產品質量、能源利用和環(huán)境保護水平的全面提升。日照鋼鐵、建龍北滿特鋼、南鋼等企業(yè)的實踐表明，知識驅動和智能管控已成為鋼鐵行業(yè)轉型升級的核心動力。

（2）未來隨著人工智能、數字孿生、工業(yè)互聯(lián)網等技術的不斷發(fā)展，知識驅動和智能管控在鋼鐵行業(yè)的應用將進一步深化和擴展。鋼鐵企業(yè)應加快工業(yè)互聯(lián)網、大數據、AI等技術融合，搭建能、環(huán)、碳全流程一體化管控平臺，實現從末端治理向源頭和全過程人機協(xié)同、自主無人控制延伸，協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長。

（3）同時鋼鐵行業(yè)需要建立完善的數據標準和數據庫，為數字化和綠色化協(xié)同發(fā)展提供數據支持。通過構建開放創(chuàng)新的產業(yè)生態(tài)，促進產學研用深度融合，加速科技成果轉化和應用推廣，推動鋼鐵行業(yè)實現高端化、智能化、綠色化的高質量發(fā)展目標。

（4）在新時代背景下，中國鋼鐵行業(yè)應把握數字化、智能化發(fā)展機遇，通過知識驅動和智能管控雙輪驅動，打造具有全球競爭力的世界一流鋼鐵企業(yè)，為實現制造強國戰(zhàn)略目標奠定堅實基礎。

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