邯钢构建六大领域全链条智能大模型 “聪明大脑”带来极致能效

（来源：邯郸新闻网）

转自：邯郸新闻网

在生产环节，智能大模型成为“决策中枢”，实现炼铁配料智能优化、炼钢温度预测与闭环控制、轧钢表面质量精准智控；在能源管理领域，“能源大脑”持续优化生产流程与资源配置，为降低能源消耗与碳排放提供技术支撑；在研发端，大模型颠覆传统“试错”模式，加速高端新品的上市速度……

如今，河钢集团邯钢公司正以人工智能技术重塑生产模式，通过构建覆盖生产、能控、研发等六大领域的全链条智能大模型，打造钢铁制造的“智慧大脑”，实现提质、降本、增效与绿色低碳转型。

推动AI大数据与生产场景深度融合，邯钢已部署优化智能模型300余项，打造智能化决策与控制应用场景83个。以数据驱动的智能系统，加快企业从“经验炼钢”转向“一键炼钢”，为邯钢高效生产注入了强劲动能。

智能决策

让产线更智慧

9月18日16时，河钢集团邯钢公司邯宝炼钢厂精炼作业区，正在跟班作业的邯钢技术中心四级技术专家范佳紧盯着主控室屏幕。主控室前方的精炼生产线上，一炉高品质汽车钢正在冶炼。

“你看，这是我们最新研发的智能化脱碳吹氧系统，实现了炼钢操作的标准化精准管控。”范佳说，一旦设备脱碳吹氧时间超出预设参数，系统会立即发出语音警报。

这一技术突破意义重大。脱碳吹氧作为钢铁冶炼的关键工艺，过去长期依赖人工经验控制。操作时间若把握不当，不仅影响钢材质量，还会推高冶炼成本。

“引入该系统后，每炉钢的脱碳吹氧时间平均缩短约2分钟，核算下来，相当于每天多炼一炉钢，直接创效约5000元。”范佳表示。

效率与效益双提升的背后，是邯钢以AI为纽带构建的生产大模型在发挥作用。

何为大模型？“它是人工智能的重要组成部分，你可以理解成拥有通用智能的‘超级学霸’。”邯钢自动化部三级技术专家王伟兵说，想象一下，假设你的大脑能记住图书馆所有书籍，而且能理解每本书的内容并有效输出，那么你就拥有了类似大模型的能力。

“我们将钢铁行业的专业知识与数据输入大模型，通过持续训练，它便能精准识别并破解行业长期存在的痛点，释放巨大潜能。”王伟兵举例说，比如在制造环节，大模型能依据生产需求与资源状态，动态生成最优配置方案。

生产大模型的应用不仅限于炼钢。在邯钢邯宝热轧厂，加热炉智能语音提示系统的投用，将AI技术深度融入热轧过程控制，精准应对实际生产难题。当设备出现异常，监控点自动触发语音报警，并指导操作人员按标准流程来处置。

加热炉是热轧工序中轧前金属料坯加热的关键设备，其运行状态直接决定成品质量。由于涉及特种作业的十余项操作流程，监控画面与点位繁多，工人难以及时发现设备隐患与参数异常，一旦发生事故，将严重影响生产。

“现在有了这个大模型，不仅降低了工人劳动强度，还可有效预防事故，确保加热炉安全稳定高效运行。”该模型负责人杨才举表示，系统上线以来，避免了因参数异常和设备故障导致的生产停车，年可提高产量5100吨。

而引入生产大模型后，“一键炼钢”在邯钢新区成为现实。

在邯钢新区炼钢厂中控室内，可视化炼钢系统正实时显示钢水温度与成分数据，厂长王要欣密切注视着屏幕上流动的信息。炼完一炉钢，他看了下用时30分钟，比系统应用前少花10多分钟，这意味着每两个小时就能多炼一炉钢。

“可视化炼钢系统是我们自主研发的AI大模型。”王要欣介绍，该模型能实时分析炉口火焰、出钢与出渣工况，监测钢水温度与碳含量，并作出智能决策。这在以往，要依赖炉前工凭经验观察转炉火焰颜色，动态调整钢水成分。

智能决策正逐步替代传统人工经验，推动生产流程更标准，产品质量更稳定。王要欣表示，AI大模型带来的直接好处是，转炉作业区人员减少30%，大幅降低人工成本。同时，系统可快速响应订单变化，灵活调整产线，支持“多品种+批量”定制化生产。

“今年，我们持续推进大数据与生产场景的深度融合，已完成DeepSeek大模型本地化部署，构建起覆盖生产、质量、能控、研发、安全与AI视觉六大领域的大模型体系。”王伟兵表示，AI大模型正驱动企业管理更精细、产线更智能、运行更高效。

如今，邯钢以56个生产模型为支撑，打造柔性生产的“智能大脑”，打通数据、工艺与设备间的深度协同，实现炼铁配料智能优化、炼钢温度预测与闭环控制、轧钢表面质量毫米级精准智控。

钢铁大模型的智慧超乎想象。计算机自动“加料”，工人从炉前炼钢转向幕前守屏；依托智能算法与机器视觉，单卷钢板生产仅需120余秒；通过全流程机器智觉替代，关键岗位实现24小时不间断监测与秒级异常响应……

生产大模型以“智能决策”重塑传统经验依赖，推动邯钢关键工序自动化率从55%提升至92%。从原料进厂、冶炼，到质检、仓储，全链条实现数字化联动，人均钢产量提升18%。

“能源大脑”

让钢厂低碳又省钱

9月18日10时，在邯钢新区能源动力厂调度大厅，热电作业区副主任任亚鹏正专注审视大屏幕上实时跳动的煤气数据流，查看系统自动完成的煤气分配与调度情况。

“这是我们自主研发的自动燃烧系统，能够跨部门全链条协同调度煤气使用，实现能源利用价值的最大化。”谈及大模型带来的变革，任亚鹏感受颇深。

钢铁企业在生产过程中持续产生大量煤气。如何高效调度回收煤气，实现供给与需求的精准平衡，长期以来是行业难题。传统煤气发电过程中，煤气往往难以被充分分配，不仅造成能源浪费，还带来环境污染。而这套系统正是针对资源优化配置问题而设计的。

任亚鹏进一步解释，以往煤气调度完全依赖人工监测与操作。一旦炼铁、炼钢等下游用户停产检修，人工判断与指令下达常存在滞后性，导致大量煤气被无效散出。如今，系统基于气温、压力、负荷等多维参数，自动调节煤气分配，不仅有效减少了人工操作的误差与波动，更显著提升了运行效率与经济效益。

在邯钢新区数字指挥中心的极致能效智控系统，记者看到，一张“高炉煤气潮流图”清晰展示着全厂能源的流动与回收路径。依托“源-网-荷-储”一体化智能动态调配算法，系统将能源使用、回收与输配三个环节紧密关联，实现了多种能源介质之间的协同调控，进而达成全厂能源的实时平衡与精准预测。

“可以说，这个极致能效智控系统就是一个‘能源大脑’，具备自感知、自学习、自决策、自执行与自适应的能力。”邯钢自动化部（新区）四级技术专家刘明路介绍，新区从去年投产之初就提出，打造极具成本优势、追求极致能效的样板。而该系统基于大数据分析与AI预测技术，开创了全国冶金行业在全局能源管控与闭环实时控制方面的先河。

系统上线后，邯钢新区实现了对能源生产、输配与消耗全过程的动态监控与智能管理，优化了能源平衡。数据显示，新区吨钢能耗下降5.2%，二氧化碳排放量减少10%，实现降本增效与低碳转型的双重突破。

这样的“能源大脑”同样应用于邯钢其他产线。

邯钢邯宝炼铁厂研发的高炉热风炉智能燃烧决策系统，借助算法自动算出最优的空气、煤气流量配比，在提升高炉风温稳定性的同时，降低煤气消耗量。有了“智能燃烧管家”，现在邯宝炼铁厂可直接降低高炉煤气消耗约31万立方米/天，一氧化碳减排约35吨/天。

邯钢一炼钢厂实施蓄热器控制程序模型化改造，使每炉钢回收蒸汽量从8吨提升至11吨，年节约能源费用达377万元；通过优化干熄焦除尘脱硫剂控制程序，每日节省脱硫剂3至5吨，年节约费用334.8万元。

目前，邯钢已部署12个此类低碳又省钱的“能源大脑”，累计实现降本增效超过1000万元。这些系统通过持续优化生产流程与资源配置，为企业有效降低能源消耗与碳排放提供了强有力的技术支撑。

AI研发

让新品问世告别反复“试错”

9月19日上午，邯钢技术中心，研发人员正借助DeepSeek，利用新品研发AI智能体为某新能源车企研制一款高强汽车酸洗板。

“目前，这款高端新品已进入中试阶段，试生产后很快将正式投产。”邯钢技术中心四级技术专家何方表示，该产品从研发立项到正式下线预计仅需两个月，而过去至少需要1年。

支撑研发时间大幅缩短的，是邯钢构建的研发大模型。

何方介绍，新品研发通常包括市场调研、设计开发、试生产和批量生产四个阶段，其中市场调研阶段最为耗时，以往需投入大量人力物力。现在借助AI，通过材料智能设计、虚拟仿真验证等手段，打造“计算先行+实验验证”的智能化研发范式，以数据驱动和算法推演实现精准创新突破，助力新品研发摒弃传统反复“试错”模式。

“实践证明，大模型可加速新产品和新工艺研发，提升产品性能与可靠性，降低试错率，使研发过程不再反复‘踩坑’。”何方说，粗略估算，目前企业研发周期缩短30%，试制失败率降低20%，研发效率提升20%，研发精度提高80%。

邯钢的研发大模型，正为新品研发按下“快进键”。

在邯钢新区管线钢研发中，技术团队利用近两年积累的1200组生产数据，成功训练出AI预测模型。AI模型通过学习历史数据，掌握了从成分到性能的内在规律，彻底颠覆了依赖反复试验的传统模式。不久前，首个由AI直接设计的L415M管线钢成功完成试制，各项指标均完美符合客户需求。

“研发团队只需提出产品性能目标，AI便能直接生成最优的成分配方与工艺参数，试制产品一次成功，大幅提升了研发效率与精准度。”邯钢新区技术质量部产品研发员刘伟说。

如今，邯钢的“产、供、销、研、运”均可通过智能系统一屏掌控，“一键下单”成为现实，数字化、智能化已融入企业的每一个环节，为高效生产注入强劲动能。

何方表示，未来，邯钢将继续深化大模型应用，畅通数据链条，提升数据分析与运用能力，实现跨领域跨层级的运行调度和协同作战，全面提升生产运营水平。同时，不断拓展生产、物流、研发等应用场景，推动更多大模型落地应用于关键工序，助力企业提质降本增效。

河北日报记者 姜艳（转自10月27日河北日报）