近日，中央廣播電視總臺CCTV2央視財經《經濟半小時》欄目走進寶鋼，以“傳統制造‘變形記’：當鋼鐵遇到‘大模型’”為主題，就公司數智化轉型過程中的探索與實踐進行了深度報道。

當鋼鐵行業擁抱AI，0.5毫米瑕疵瞬間被識別，停機次數減少50%，工藝穩定性提高20%，AI助力冶煉品質提升。

在上海，一家鋼鐵企業，連續退火爐主操作員蘇平有了機器人和AI的助力，不但能及時得到機器人的提醒，還可以精準地為退火爐升溫或降溫。

連續退火爐，作為鋼鐵生產線上的關鍵一環，其工作原理是通過精確的溫度控制，對帶鋼進行加熱、均熱、冷卻等一系列熱處理過程，以確保帶鋼達到所需的物理和化學性能。這個過程中，帶鋼的移動路徑至關重要，任何微小的偏差都可能影響最終產品的質量。

在AI技術應用之前，連退爐的帶鋼跑偏讓工作人員非常頭疼。人工監控難以做到百分之百的精確，帶鋼跑偏不僅會導致斷帶事故，造成生產中斷，還會引發設備損壞和原材料浪費。斷帶最嚴重的后果就是停掉退火爐，這一停機通常要持續三十幾個小時。

寶鋼股份冷軋廠1730冷軋工場管理作業長侯健衛：“我們一天基本上2300噸到2500噸的產量，如果停機35小時基本上要減少4000多噸的產量，我要處理斷帶、要開爐、要降溫，處理好了以后還要升溫，這個時候產量是沒有的，但是能源、氣、電等等都在浪費損失。”

現在，人工智能技術為爐內快速傳動的鋼帶增添了一套“自動駕駛輔助系統”。通過智能監測和自動調整，AI系統能夠確保帶鋼在爐內穩定運行，大大降低了跑偏的風險。

溫度高達800攝氏度的爐內，溫差的微小波動都可能導致鋼材性能的天壤之別。AI技術還幫助連續退火爐進行溫度控制，確保不同規格品種的鋼材產品品質。通過 AI技術，生產流程變得更加智能化。

寶鋼股份數據AI部部長肖蘇：“AI上線以后，產量大概提高了3%，大概一年兩萬噸左右，停機次數減少了50%左右，整個工藝的穩定性提高了20%左右，應該說效果還是非常好的。”

目前，這家鋼鐵頭部企業制定了以“AI+”為標志的新一輪數智化轉型戰略，計劃在未來三年內打造1000個以上的AI賦能應用場景。“AI+”正在延伸到了生產、管理的每一個細枝末節。他們為新能源汽車生產的板材要求非常高。如今，他們應用AI在線表面質量檢測，利用高速攝像頭和先進的圖像處理技術，對鋼材表面進行實時監控和分析。

鋼帶以每分鐘近400米的速度在機器上傳動，通過在線表面檢測系統，在控制室的顯示器上，可以清晰看到實時的檢測數據。這就如同高速公路上的電子警察，高速攝像機會對帶鋼表面進行高速抓拍，能夠檢測到最小0.5毫米的瑕疵。

冷軋產線所生產的每一寸產品，都要經過如此細致精準的檢測，而這在過去很難實現。

寶鋼股份數據AI部部長肖蘇：“我們傳統的表檢，基本上對缺陷的識別率只能做到85%到90%，按照AI的方法進行升級，目前能做到95%。”

2024年是這家鋼鐵企業全面推進AI戰略轉型的元年，他們正式投運的AI算力中心也是國內首個鋼鐵行業的AI算力中心，在這里，這些服務器承載著整個鋼鐵行業大模型的數據處理與訓練任務，將探索AI大模型在鋼鐵行業的應用，不僅涵蓋高爐、煉鋼、工藝控制、性能預測和質量檢測，還包括新鋼種研發、風險防控等多個專業領域，推動鋼鐵生產流程的智能化升級。