在山鋼永鋒臨港智能工廠，載有30噸鋼卷的無人行車沿著軌道無聲滑行，倉儲智能系統(tǒng)宛如一位經(jīng)驗豐富的“老調(diào)度”，根據(jù)標(biāo)識信息和存放規(guī)則，為鋼卷安排合適的“住處”。這一復(fù)雜有序的調(diào)度實踐，僅通過一塊智能調(diào)度大屏即可實現(xiàn)。與此同時，過去需要30名天車工輪班值守的倉庫，如今只需3名員工在中控室監(jiān)控，庫存準(zhǔn)確率卻從89%顯著提升至100%。

上述場景只是山鋼永鋒臨港智能工廠的一角。為進(jìn)一步鞏固和擴(kuò)大智能化轉(zhuǎn)型成果，山鋼永鋒臨港以創(chuàng)建全流程智能工廠為契機，大力推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化建設(shè)。2021年，該公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及數(shù)十個智能應(yīng)用隨著項目投產(chǎn)同步上線，同年11月，山鋼永鋒臨港公司評為“山東省全流程智能工廠”，2024年12月被評為優(yōu)特鋼全流程卓越級智能工廠，2025年4月通過國家級智能制造示范工廠揭榜項目驗收。過程中，山鋼永鋒臨港明確以全流程工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為數(shù)字底座，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、存儲與應(yīng)用，徹底消除“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，橫向貫通生產(chǎn)制造與企業(yè)經(jīng)營全流程，實現(xiàn)從原料進(jìn)廠、倉儲管理、加工生產(chǎn)到成品出廠的全流程可視化管控。同時，著力打造“工業(yè)大腦”。歷經(jīng)數(shù)年努力，山鋼永鋒臨港成為行業(yè)首個基于統(tǒng)一平臺的全流程智能工廠。

建設(shè)理念——“業(yè)務(wù)驅(qū)動”邏輯貫穿始終

在智能工廠打造過程中，“業(yè)務(wù)驅(qū)動”是貫穿始終的核心邏輯，具體可拆解為3個關(guān)鍵維度。

以價值落地為驅(qū)動，引領(lǐng)業(yè)務(wù)“主動擁抱”數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IT（信息技術(shù)）與OT（運營技術(shù)）的融合是智能工廠的技術(shù)基礎(chǔ)，但融合的關(guān)鍵不在IT端的“單向輸出”，而在OT端的“主動接納”。

生產(chǎn)車間的工程師、操作工等一線人員，是技術(shù)落地“最后一公里”的執(zhí)行者。只有當(dāng)他們切實感受到智能化技術(shù)能解決實際問題，比如用AI視覺檢測替代人工質(zhì)檢提升效率、靠智能排程系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)節(jié)奏降低能耗，才能從“被動接受”轉(zhuǎn)為“主動探索”。

以流程再造為錨點，通過數(shù)字化支撐業(yè)務(wù)變革及崗位職能重塑。在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程中，“訂單—排產(chǎn)—采購—生產(chǎn)—質(zhì)檢—交付”各環(huán)節(jié)普遍會存在“信息孤島”現(xiàn)象。而智能化轉(zhuǎn)型通過數(shù)據(jù)打通各環(huán)節(jié)，構(gòu)建“端到端”的協(xié)同流程。例如，根據(jù)生產(chǎn)計劃、庫存情況，推導(dǎo)出物料需求，進(jìn)而制訂運輸計劃、采購計劃，實現(xiàn)全流程的動態(tài)優(yōu)化。

同時，隨著流程重構(gòu)，崗位的核心價值也在悄然發(fā)生變化。“曾經(jīng)，我們點檢人員的主要工作就是定時記錄設(shè)備的各項參數(shù)，日復(fù)一日。如今，智能應(yīng)用自動采集著設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，我們基于實時信息分析設(shè)備健康狀況，判斷潛在故障并觸發(fā)維修流程，逐步從‘執(zhí)行者’升級為‘決策者’。”一位點檢人員說。

以組織協(xié)同為保障，促進(jìn)OT部門與IT部門雙循環(huán)、互驅(qū)動、共發(fā)展。智能工廠涉及供銷、品質(zhì)保證、動力能源、生產(chǎn)計劃、安全環(huán)保、煉鐵、煉鋼、軋鋼等多個業(yè)務(wù)廠部，若“各管一段”，很容易出現(xiàn)落地功能與業(yè)務(wù)需求錯位的問題。為此，山鋼永鋒臨港通過設(shè)置跨部門項目組來打破壁壘。各小組均由業(yè)務(wù)主管擔(dān)任組長、精益骨干深度參與，各業(yè)務(wù)廠部提出痛點及需求，精益骨干評估需求并輸出業(yè)務(wù)解決方案，多方重新審視業(yè)務(wù)邏輯，達(dá)成一致后由IT部門進(jìn)行技術(shù)方案的設(shè)計和落地。這種協(xié)同方式確保了智能化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)發(fā)展同頻共振。

全新架構(gòu)——“一個平臺＋三個一體化”

行業(yè)普遍采用基于ISA95的傳統(tǒng)智能制造架構(gòu)，這就導(dǎo)致了縱向數(shù)據(jù)衰減與橫向數(shù)據(jù)孤島兩大難題，制約企業(yè)智能化發(fā)展。山鋼永鋒臨港明確了定位——“業(yè)務(wù)無斷點，數(shù)據(jù)不落地”，建設(shè)一個覆蓋料場、煉鐵、煉鋼、軋鋼、能源、物流、成本、設(shè)備、安環(huán)、計劃調(diào)度等所有生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的綜合智能工廠。

項目團(tuán)隊大膽創(chuàng)新，在行業(yè)內(nèi)率先實踐“一個平臺+三個一體化”的新型智能制造架構(gòu)。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為數(shù)字基石，圍繞鐵區(qū)一體化、鋼軋一體化、管控一體化3條價值創(chuàng)造主線，對IaaS層（基礎(chǔ)設(shè)施層）、PaaS層（技術(shù)引擎層）、SaaS層（應(yīng)用層）進(jìn)行一體化深度開發(fā)，形成了一套高效、靈活且可擴(kuò)展的體系。

三層級體系層層遞進(jìn)，互為支撐與依賴。IaaS層是“地基”（“一云+六網(wǎng)”），為上層的PaaS和SaaS提供穩(wěn)定、可靠的硬件資源和基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，PaaS層（集成了數(shù)據(jù)平臺、交互式分析、混合集成平臺、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)組態(tài)等技術(shù)能力）是連接IaaS層基礎(chǔ)設(shè)施與SaaS層應(yīng)用服務(wù)的橋梁，將底層的資源能力轉(zhuǎn)化為可被應(yīng)用調(diào)用的技術(shù)工具，讓SaaS層（涵蓋企業(yè)全流程工序與部門業(yè)務(wù)的4000余個工業(yè)模型及功能模塊）的應(yīng)用開發(fā)和運行更加高效。SaaS層作為面向用戶的最上層，直接依托PaaS層提供的技術(shù)和平臺能力來構(gòu)建和運行具體應(yīng)用程序。同時，其產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)又會回流到PaaS層進(jìn)行處理分析，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。用戶通過使用SaaS層的應(yīng)用程序，間接獲得了PaaS層和IaaS層的支撐，三層協(xié)同工作，共同完成從資源供給到數(shù)據(jù)處理再到價值輸出的全流程。

這種分層架構(gòu)既實現(xiàn)了各層功能的專業(yè)化分工，又通過緊密的協(xié)作關(guān)系確保了整個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的高效運轉(zhuǎn)。這一架構(gòu)系統(tǒng)成功接入4.2萬臺工序設(shè)備，實時采集并處理42萬余個數(shù)據(jù)點，真正實現(xiàn)全流程生產(chǎn)要素與過程的數(shù)字化無縫連接。

為進(jìn)一步提升管理效能，山鋼永鋒臨港打造了智控中心，整合生產(chǎn)調(diào)度、物流管理、能源監(jiān)控、設(shè)備運維、安全防護(hù)等37個關(guān)鍵崗位職能，決策流程縮短50%，實現(xiàn)公司級協(xié)同調(diào)度與遠(yuǎn)程操作的有機統(tǒng)一，有效提升生產(chǎn)運營效率與應(yīng)急響應(yīng)能力。

應(yīng)用場景——以“線模型”+“線應(yīng)用”實現(xiàn)全局最優(yōu)

針對鋼鐵生產(chǎn)工序復(fù)雜、約束條件多、生產(chǎn)節(jié)拍緊湊等行業(yè)特性，山鋼永鋒臨港創(chuàng)新提出以時間、溫度、成分、重量等關(guān)鍵要素為管控主線的“線模型”和“線應(yīng)用”體系，構(gòu)建起全流程動態(tài)管控的智能化生產(chǎn)體系。

鐵鋼界面作為鋼鐵生產(chǎn)流程中“煉鐵—煉鋼”的關(guān)鍵銜接環(huán)節(jié)，是典型的“動態(tài)強耦合”場景——高爐出鐵、鐵水運輸、煉鋼接鐵3個環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，任何一個節(jié)點的延遲或參數(shù)偏差，都可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，如鐵水溫降超標(biāo)導(dǎo)致煉鋼能耗激增、轉(zhuǎn)爐等待鐵水造成產(chǎn)能閑置等。

山鋼永鋒臨港通過“設(shè)備感知—數(shù)據(jù)貫通—智能調(diào)度”的閉環(huán)設(shè)計實現(xiàn)鐵鋼界面的全流程動態(tài)協(xié)同。據(jù)統(tǒng)計，實施鐵鋼界面協(xié)同優(yōu)化后，鐵水運輸效率提升25%，溫降損失減少18%，顯著降低能源消耗與生產(chǎn)成本。

煉鋼內(nèi)部協(xié)同涉及轉(zhuǎn)爐吹煉、LF/RH精煉、連鑄等多工序的環(huán)環(huán)相扣，其協(xié)同難點是實現(xiàn)“動態(tài)多約束條件下的全局平衡”，如轉(zhuǎn)爐吹煉追求“快速脫碳升溫”，時間相對剛性；精煉工序需精準(zhǔn)調(diào)控成分與溫度，時間彈性大，若鋼水成分波動，可能臨時延長處理時間；連鑄則依賴“穩(wěn)定拉速”，節(jié)奏受結(jié)晶器液位、鑄坯冷卻強度等約束，一旦中斷需重新建立穩(wěn)定狀態(tài)。這種“剛性工序與彈性工序的混搭”，極易導(dǎo)致節(jié)奏錯位。

山鋼永鋒臨港的煉鋼智能應(yīng)用程序通過智能算法實時計算、診斷各工序生產(chǎn)節(jié)奏，一旦出現(xiàn)生產(chǎn)瓶頸，系統(tǒng)立即發(fā)出預(yù)警，并提供有針對性的解決方案，實現(xiàn)生產(chǎn)節(jié)奏的精準(zhǔn)預(yù)測與動態(tài)調(diào)節(jié)。山鋼永鋒臨港通過持續(xù)優(yōu)化各工序銜接流程，煉鋼生產(chǎn)周期平均縮短12%，生產(chǎn)穩(wěn)定性與連續(xù)性得到大幅改善。

鑄軋協(xié)同作為連接連鑄與軋鋼環(huán)節(jié)的核心紐帶，不僅是保障生產(chǎn)連續(xù)、高效、低成本的技術(shù)手段，還是實現(xiàn)精細(xì)化管理的核心能力。從工藝節(jié)奏來看，連鑄的“間歇式出坯”與軋鋼的“連續(xù)化軋制”存在天然矛盾。連鑄機受結(jié)晶器冷卻、拉速調(diào)整等限制，出坯間隔會出現(xiàn)分鐘級的波動，而軋機需穩(wěn)定的來料節(jié)奏。數(shù)據(jù)貫通的實時性與準(zhǔn)確性是另一重壁壘，尤其對于方坯，噴碼常被氧化鐵皮覆蓋，導(dǎo)致鋼坯跟蹤信息混亂。這種“數(shù)據(jù)跑不過鋼坯”的現(xiàn)象，使得軋鋼難以提前調(diào)整工藝參數(shù)，質(zhì)量追溯只能“事后補救”。

針對此類問題，永鋒臨港依托一體化計劃排產(chǎn)系統(tǒng)，結(jié)合鋼坯生產(chǎn)與軋制需求，動態(tài)預(yù)測、調(diào)整各工序作業(yè)時間，確保鑄坯與軋鋼工序緊密匹配。同時，借助鋼坯跟蹤技術(shù)，實現(xiàn)鋼坯定尺動態(tài)優(yōu)化與鑄軋信息的高效傳遞，有效縮短鋼坯調(diào)整周期、降低單耗，提高定重坯占比與定尺率。數(shù)據(jù)顯示，鑄軋界面協(xié)同優(yōu)化后，鋼坯單耗降低8%，定尺率提升至98%。

永鋒臨港的“線模型”與“線應(yīng)用”體系，核心價值不僅在于技術(shù)工具的應(yīng)用，還在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)生產(chǎn)范式的根本轉(zhuǎn)變——從“經(jīng)驗依賴”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能”、從局部優(yōu)化轉(zhuǎn)向全局最優(yōu)。

展望未來——由全面數(shù)字化邁向深度智能化

山鋼永鋒臨港深刻認(rèn)識到，面對人工智能浪潮，必須以AI場景落地為核心，推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新升級。

在實踐中，山鋼永鋒臨港堅持“兩條腿走路”策略：一方面，持續(xù)完善核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，通過流程固化與規(guī)則沉淀，提升業(yè)務(wù)運行效率與透明度；另一方面，積極探索AI技術(shù)應(yīng)用，在實踐中提升業(yè)務(wù)與IT團(tuán)隊能力。

臨港基地AI實踐

以煉鋼生產(chǎn)為例，傳統(tǒng)煉鋼工藝面臨諸多痛點：工藝參數(shù)固化難以適應(yīng)工況變化，脫磷/脫硫效率不穩(wěn)定，造成鋼鐵料損失與產(chǎn)品性能波動；生產(chǎn)高度依賴操作工經(jīng)驗，在同一工況下冶煉結(jié)果離散度高，小批量多品種生產(chǎn)時參數(shù)調(diào)取效率低、試錯成本高。在智能化轉(zhuǎn)型過程中，項目團(tuán)隊還面臨多源數(shù)據(jù)融合與特征提取難題、終點命中率與副槍依賴性的矛盾。

為攻克這些技術(shù)難關(guān)，項目團(tuán)隊經(jīng)過努力，成功搭建兩大核心模型。一是多模態(tài)吹煉異常預(yù)測模型。該模型基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實現(xiàn)火焰圖像、煙氣成分、音頻強度、工藝參數(shù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)的自動特征提取與深度融合；開發(fā)“微征兆”檢測算法，提前3分鐘~5分鐘預(yù)判噴濺、返干等異常情況，并實現(xiàn)加料與氧槍系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)吹煉過程的動態(tài)智能控制。二是轉(zhuǎn)爐終點智能預(yù)測模型。該模型可精準(zhǔn)預(yù)測終點溫度、碳含量等關(guān)鍵指標(biāo)，智能推薦最佳停吹時機，將轉(zhuǎn)爐終點碳溫雙命中精度提升至92%、副槍使用頻次減少40%，顯著提高煉鋼生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性。

展望未來，山鋼永鋒臨港將堅定不移地推進(jìn)以數(shù)據(jù)和AI為核心的長期戰(zhàn)略，聚焦提升產(chǎn)線能力，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，提高生產(chǎn)效率，提高經(jīng)營決策水平，加速從“數(shù)據(jù)積累”向“價值創(chuàng)造”跨越。

(關(guān)鍵字：永鋒)