設定好參數，按下啟動鍵，設備就開始高效運轉。從鐵水注入到鑄坯成型，各環節均在計算機精密控制下有序推進。這是記者近日在南京鋼鐵集團有限公司第一煉鋼廠車間看到的“智慧煉鋼”的場景。

近年來，南鋼錨定數字化轉型方向，在大數據、物聯網、5G等新興技術賦能下，鋼鐵鑄造插上了數字化“翅膀”。今年1至10月，南鋼集團實現營收1496億元、利潤20.5億元。

從傳統批發到個性“下單”，鋼鐵也能“零售”

在南鋼JIT+C2M智能工廠近萬平方米的廠房里，六軸機器人、桁架機器人以及AGV小車穿梭其間，成千上萬個傳感器如同隱藏在生產線深處的“智能神經元”，精密監控測算每項工作。

南鋼JIT+C2M智能工廠是由南鋼自主研發設計的專業深加工高強耐磨鋼的智能工廠，于2020年建成投產，生產線融合了大數據、AI、云計算、5G等新一代信息技術，為傳統產業嵌入科技內核。

據南鋼JIT+C2M智能工廠管理室主任李小亮介紹，“‘JIT+C2M’是指準時制交付（just in time）和從終端消費者到生產者的暢通（customer to maker），工廠可以打破傳統像生產普通消費品一樣生產鋼鐵工業產品，更好地適應市場。”

個性化定制與規模化生產，對鋼鐵企業來說是一對矛盾。但高度集成化和數字化，讓JIT+C2M智能工廠把鋼鐵產品按噸銷售的傳統模式，做成按件銷售的“零售”，有效滿足客戶的各類需求。據了解，該工廠的數字產線目前有2400多種成熟圖紙，可以快速換型，根據訂單要求即時調整生產線參數，滿足大規模定制化需求。

“同等生產體量，傳統鋼鐵生產模式下需要150多人，我們廠技術人員才38人，生產周期由45-60天縮短到15天。”李小亮說，增效又降本，讓企業嘗到了甜頭。高效率的產業鏈協同，實現了鋼鐵制造的智能升級和高質量發展。

從實體車間到“數字工廠”，“一鍵煉鋼”成真

走進南鋼智慧運營中心，滿滿的科技感撲面而來。數字大屏上，原料進廠、生產管控、設備運行、能源環境、運輸物流等上百個關鍵數據閃爍跳動，呈現生產運營的各個環節。

鐵區集控中心是智慧核心區，通過3D建模、虛擬仿真、人工智能和大數據分析等先進技術，南鋼實現生產從“無人化料場-燒結-球團-焦化-高爐”的全流程優化重組和技術創新。工人輕點鼠標，就能遠程實現可控、可視、可判的智能化煉鐵生產，輕松解鎖“一鍵煉鋼”。

在物流運輸等環節，數字應用也與鋼鐵生產深度融合。南鋼金潤智能制造廠9000平方米車間里，幾名工作人員在入口處將鋼板裝上托盤、貼上二維碼，鋼板按程序指令，在抓夾機器人協助下“乘坐”叉車，在滾道上一站一站“換乘”，走完沖孔、銑邊、熱處理等加工流程，最后在智慧立體倉庫“下車”，等待發貨。

據介紹，南鋼以智慧運營中心、鐵區一體化智慧中心、鋼軋一體化智慧中心和能源管控一體中心，成為支撐企業數字化運行的“智慧大腦”。得益于數字化賦能，南鋼實現了加工成本下降20%、噸鋼質量成本下降10%、噸鋼能源綜合成本降低2%，產品成材率提升2%。

從“黑箱操作”到“百景千模”，數據賦能升級

傳統鋼鐵生產模式中，爐內冶煉一直是神秘的“黑箱操作”。生產不可視、多環節難協同，在封閉的“黑盒子”里，冶煉情況全憑經驗和間接的數據來判斷，精準度欠佳。

這一生產痛點在數字化轉型的南鋼得到解決。“我們開發了138個智能應用模型、456張自動報表和1467幅畫面，智能應用模型讓鐵區生產可視透明，也為生產增效降本。”南鋼煉鐵事業部技術處數字化應用室主任劉永輝介紹，數據“掌舵”下，各環節“卡頓”減少，周轉率提升了5%、溫降減少了15攝氏度，每噸鐵水的生產成本還降低了200元。

在沉淀了大量生產數據的基礎上，南鋼開展了“人工智能百景千模”工程，挖掘數據“富礦”，更好地支撐企業智能化工作。譬如，在冶煉過程中，高爐爐溫預測模型可預測未來2小時鐵水中硅含量和趨勢，數據能及時發現冶煉過程中的潛在問題并“對癥下藥”，保證高爐生產長周期穩定運行，優質低耗。

數智化正在重塑鋼鐵全流程制造新場景。“十四五”以來，南鋼開展信息化、智能制造類項目達130項，產品“含金量”“含新量”“含綠量”不斷提升。基于數字化平臺，南鋼在產業鏈還實現了與供應商、客戶和其他利益相關方深度合作，并將自身數字化能力對外輸出，形成智能制造、產業互聯網等新興產業集群，已服務22個行業，超20000家企業客戶。

2022年，南鋼集團成功入選全國首批數字領航企業。2024年10月25日落幕的“數據要素×”大賽全國總決賽中，南鋼集團憑借“基于數據要素驅動的鋼鐵產業鏈協同智慧運營平臺”項目，在眾多參賽隊伍中脫穎而出，榮獲全國總決賽工業制造賽道第二名。

南鋼集團黨委書記、董事長黃一新表示，“南鋼始終聚焦數實融合，讓工業大腦和智慧算法輔助經營決策，助力企業抵御市場波動。未來，集團將繼續堅持‘一切業務數字化、一切數字業務化’的戰略路徑，構建可持續的競爭力。”

來源：新華網

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