智能制造技术在我国钢铁行业中的应用研究

引言

钢铁工业作为国民经济的重要支柱产业，在推动工业化、城镇化进程中发挥着不可替代的作用。然而，传统粗放式发展模式已难以为继，钢铁行业面临能源约束趋紧、环保压力骤增、市场竞争加剧等严峻挑战。以智能制造为代表的新一代信息技术与钢铁工业加速融合，为破解发展难题、实现转型升级提供了新路径。加快推进钢铁行业智能制造，对于提升行业核心竞争力、推动高质量发展具有重要意义。

1 我国钢铁行业面临的主要问题

我国钢铁行业正面临前所未有的多重挑战和压力。首当其冲的是能源消耗与环保压力问题，钢铁生产过程中消耗大量煤炭、电力等能源资源，同时排放的废气、废水、固体废弃物等对环境造成严重污染。目前钢铁行业单位产品能耗、污染物排放总量居高不下，远高于发达国家水平，不仅制约行业自身绿色可持续发展，更引发社会各界对行业转型升级的强烈诉求。其次，钢铁行业生产效率也面临瓶颈。很多钢铁企业自动化、信息化程度不高，生产设备陈旧落后，工艺流程优化不足，导致生产效率难以进一步提升。劳动密集型特征依然明显，人均产钢量、成材率等关键指标与国际先进水平存在显著差距。

日趋激烈的市场竞争对钢铁产品质量提出更高要求。下游制造业产业升级和消费需求变革，促使钢铁企业必须不断优化产品结构、提升产品性能，满足高端装备制造、新能源、新材料等战略性新兴产业发展需求。然而，受制于资金、技术、人才等因素制约，部分钢铁企业在高附加值产品研发和质量管控方面仍存短板。最后，钢铁产业链协同效率有待提高。铁矿石、煤炭、合金等大宗原燃料供应价格波动风险加大，钢材、废钢等供需矛盾时有发生，不同区域、不同企业间信息共享不足，上下游衔接不畅，供应链各环节效率损失明显。

2 智能制造技术在钢铁行业的具体应用

2.1 智能生产流程优化

智能制造技术在钢铁行业生产流程优化中发挥着日益重要的作用。高炉冶炼作为钢铁生产的关键环节，其稳定高效运行直接影响整个流程。先进的智能高炉控制系统综合应用大数据分析、机器学习算法、专家经验库等技术，对高炉生产各项参数进行实时监测与动态调控，根据矿石品质、燃料比例、热风温度等因素智能调整工艺参数，使高炉各项指标始终保持在最佳状态，从而实现高炉生产过程优化控制，提高出铁率与合格率，降低能耗，延长高炉寿命。

同时，在钢坯连铸连轧生产中，采用智能调度系统对生产计划、设备状态、物流配送等各要素进行集中管控与协同优化。系统全面感知生产动态，基于产品工艺特点、交货期等约束条件，自主制定最优排产方案，灵活调整生产节奏与顺序，最大限度缩短生产周期，提高设备利用率。智能调度还能快速响应紧急插单、设备故障等突发状况，及时重新平衡生产资源配置，将连铸连轧各工序无缝衔接，减少中间库存，实现高效柔性生产。

2.2 质量智能管控系统

质量管控是钢铁行业生存发展的命脉所在，智能制造技术正深刻重塑钢铁产品质量管理模式。面对日趋严苛的用户需求与标准规范，传统人工抽检、经验判别等方法已难以为继。先进的智能表面缺陷检测系统利用高分辨率工业相机、激光扫描仪等设备，对钢材表面质量进行全方位动态扫查，通过计算机视觉、深度学习等人工智能技术，自动识别划痕、裂纹、麻点、夹杂等常见缺陷，快速、准确、全面掌握每一块钢材的表面状况，杜绝不合格品流入下道工序，从源头保障产品质量[1]。

与此同时，钢材化学成分是影响其性能的核心要素，智能成分分析系统应运而生。该系统以光谱仪、X 射线荧光仪等精密仪器为硬件支撑，将获取的海量成分数据与炼钢工艺参数、加料配比、环境因素等关联分析，构建成分预测与调控模型，实时推送最佳配料方案，引导生产过程优化，确保成分指标持续稳定在目标范围内。一旦系统发现成分异常偏离，会立即预警提示，并智能诊断偏离原因，为工艺参数修正提供精准决策支持。

2.3 设备预测性维护

以往，钢铁设备检修主要依靠定期保养和事后维修，难以准确掌控设备健康状态，更谈不上精准预警与提前预防。如今，物联网、大数据等新一代信息技术的兴起，为设备预测性维护开辟广阔空间。企业将各类传感器嵌入高炉、转炉、轧机等关键设备，对振动、温度、压力、润滑等参数进行全天候、全流程监测，海量数据汇聚至设备管理系统平台。平台采用机器学习算法，对多源异构数据深度挖掘，智能分析设备运行规律，精准判别设备磨损程度，提前预知功能退化趋势[2]。一旦监测参数出现异常波动，系统立即解析成因，研判故障类型、严重程度、演变趋势，提前预警，为检修策略优化提供数字化、智能化的精准决策依据。管理人员据此制订最经济、最有效的检修方案，既能将故障消灭在萌芽状态，又能充分利用有限资源，避免过度或不足维护。

2.4 能源智能管理

钢铁生产线上，各类能源计量仪表、在线分析仪不间断采集海量能耗数据，能源管理系统平台对电力、燃料、蒸汽、水等多种能源介质消耗情况进行全面监测，并与工艺参数、产量指标、环境因素等深度关联，多维度展现能源消耗规律。管理人员可实时洞察每一工序、每一设备的能耗水平，迅速查找能源浪费。更重要的是，能源管理系统内置能效优化模型，融合物理、化学、热力学等学科知识，深度挖掘能源数据内在联系，模拟分析各类生产工况下的最佳能源配置方案。系统自动优选高效节能的运行参数，动态制定能效提升策略，并对标理论最优值，持续优化能源利用效率[3]。一旦发现能耗异常偏离，系统立即溯源分析，精准识别过程能效短板，为能源精细化管控提供有力抓手。

2.5. 智能物流与仓储

智能物流与仓储是钢铁行业数字化转型的重要领域，以智能制造为核心的新一代信息技术正在这一领域掀起革命性变革。钢铁企业广泛应用自动化立体仓库、堆取料机、输送机等智能设备，构建自动化、信息化、一体化的现代仓储体系。AGV 智能搬运车在钢铁企业物流配送中扮演着日益重要的角色，凭借灵活、高效、准确、安全的优势特征，AGV 逐步取代传统人工叉车，实现原料、半成品、产成品的自动化配送，显著提升物流效率，降低人工成本。同时，仓储管理系统基于 RFID、条码、无线通信等技术，对库存进出、存量消耗实现全流程信息化管控。系统全面感知物料流、信息流、资金流，对库存进行智能盘点、合理配置、科学规划，确保物料供应与生产计划精准匹配。

3 结束语

智能制造是引领钢铁工业高质量发展的必由之路，通过智能制造技术的深度应用，钢铁企业生产流程更加精益高效，产品质量更加稳定可控，设备运维更加精准智能，能源利用更加节约高效，物流配送更加灵活便捷，这一系列革命性变革有力推动钢铁行业转型升级，助力行业向数字化、网络化、智能化迈进。展望未来，钢铁行业智能制造之路任重道远，亟需产学研用各方协同发力，加快核心技术突破，优化产业生态布局，完善人才培养体系，营造良好政策环境，共同开创钢铁工业智能制造的崭新局面。

参考文献

[1] 王秀芳 . 智能制造技术在我国钢铁行业中的应用分析 [J]. 冶金与材料 ,2022,42(04):81- 82.

[2] 李鸿 . 智能制造在钢铁领域中的应用与研究 [J]. 设备管理与维修 ,2022,(02):85- 87.

[3] 何宁 . 智能制造技术在钢铁工业转型升级中的应用 [J]. 工程技术研究 ,2020,5(19):36- 37.