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【领航工厂案例集】宝山钢铁股份有限公司——AI驱动的高端绿色“预测式制造”硅钢智能工厂

发布时间:2026-06-15 文章来源:鸿宇科技 浏览次数:12

       本期领航工厂风采,解锁宝钢AI驱动绿色预测式制造新范式,以数智预判赋能高端硅钢精准、低碳、高效生产,重塑钢铁行业智能制造新形态。



       企业简介:宝山钢铁股份有限公司(以下简称宝钢股份)是全球领先的现代化钢铁联合企业、中央企业龙头,也是全球钢铁行业智能制造标杆,在全球上市钢铁企业中粗钢产量排名第二、汽车板产量排名第一、硅钢产量排名第一,是全球碳钢品种最为齐全的钢铁企业之一。宝钢股份深耕钢铁全产业链,聚焦核心技术自主可控,引领行业向高端化、智能化、绿色化转型,是中国高端制造走向世界的核心名片。

       工厂画像:以AI与三级数字孪生为核心引擎,构建“预测前置、全域协同、自主执行、虚实共生”的预测式制造范式,打造全场景AI赋能、全链条绿色低碳的全球标杆。

       核心成效:以价值创造为中心,以AI驱动全业务链实现从“被动响应”到“主动创造”的价值重塑,推动产品研发周期缩短30%,订单交付周期缩短30%,成品库存量下降50%,硅钢高等级绿色产品覆盖率达100%。



       作为钢铁行业技术壁垒最高的细分领域,硅钢制造面临行业共性痛点与宝钢自身发展瓶颈的双重制约,痛点鲜明:一是工艺管控难度极大,硅钢生产全流程涉及1000余种关键工艺参数,工艺窗口窄、控制要求严,传统人工操作难以实现参数动态最优匹配;二是研发创新效率受限,高端硅钢研发依赖专家经验试错,新品研发周期长达3年,难以快速响应特高压、新能源汽车等战略领域的高端化发展需求,且核心技术曾受国外垄断,自主突破难度大;三是全链协同效率偏低,上下游供应链企业超300家,原辅料采购、生产计划、订单交付全链条数据割裂,多基地协同管控滞后,难以实现“规模生产与极致定制”的平衡;四是绿色转型压力凸显,传统生产模式能耗偏高,与国家“双碳”目标、高端制造绿色需求的适配度不足,亟须通过数智技术实现能效优化。这些瓶颈不仅制约宝钢硅钢的全球竞争力提升,也难以支撑国家高端装备自主可控的战略需求。

       为此,宝钢立足硅钢产业特性与自身龙头定位,以“AI重新定义钢铁制造、数字孪生重构生产逻辑”为核心牵引,构建具有宝钢特色的“1+6+1”领航级智能工厂建设架构,形成“痛点精准破局、路径清晰可落地、特色凸显可复制”的实施路径:以1个全栈式数智技术底座(数据+平台+算法+算力)为支撑,打破数据割裂壁垒,筑牢AI与数字孪生应用基础;聚焦6大未来制造新模式(生成式精准研发、预测式主动运营、协同式制造管理、孪生式运行管控、自主式智能操作、产业链融合化发展),针对性破解研发慢、管控难、协同弱等核心瓶颈;锚定1个高端绿色硅钢制造标杆目标,推动“绿色制造”与“制造绿色”双向赋能。同时,创新构建“三级孪生寻优、全栈AI赋能、全链协同联动”的实施路径,形成覆盖工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理全环节的未来制造体系,区别于传统钢铁企业的“单点智能化升级”,实现从“流程驱动”到“数据驱动”再到“AI驱动”的范式跃迁,彰显宝钢在高端硅钢领域的技术引领与战略担当。


       以AI与数字孪生为核心引擎,宝钢硅钢重构全链条制造逻辑,打破传统流程工业“经验驱动、被动响应、线性协同”的固化模式,创新打造“AI预测·数字孪生·全域协同”的领航级智能工厂新模式,形成预测式制造新范式——核心凸显“预测前置”,即需求预判先于订单、风险预判先于执行、优化预判先于问题,实现全流程自感知、自决策、自执行、自优化,围绕研发范式、生产方式、组织管理、运营服务四大维度,落地全场景创新应用,具体如下:

       工厂建设:数字孪生·虚实共生

       采用“系统级、工厂级、单元级”三级数字孪生仿真,构建企业级孪生应用体系。系统级孪生贯通多基地产品经营决策与全生命周期管控,工厂级孪生实现全流程可视可控、全局优化,单元级孪生支持生产线实时监控、虚拟调试与预测性维护,异常处置效率提升50%,为全流程智能升级筑牢基础。


       研发范式:AI生成式精准研发

       自研硅钢AI情报智能体与AI研发平台,构建“文献+数据+机理+专家”四维驱动体系,将“预测前置”融入研发全流程,突破“专家经验+人工试错”的传统模式,实现需求预判、生成式设计、虚拟验证、快速迭代的闭环推进。通过AI预判特高压、新能源汽车等战略领域的产品需求,提前布局研发方向。通过虚拟仿真优化工艺,硅钢新品研发周期缩短30%,首发高等级牌号27个,首发技术9项,实现从“被动响应需求”到“主动引领需求”的跃迁。


       生产方式:AI主操·自主智造

       全流程部署AI虚拟主操,将“预测前置”嵌入生产全工序,覆盖炼铁、炼钢、热轧、硅钢全环节,融合机理模型、机器学习与操作知识,提前预判工艺参数波动、质量风险,实现复杂工艺段全自动智能控制。硅钢全流程主要机组智能控制投入率≥80%,彻底改变“人操作设备”“事后补救”的传统模式,迈向“模型自主作业”“提前防控”,大幅提升生产精度与稳定性。


       运行管控:自组织协同运营

       构建生产管控、设备管理、质量管控三大智能体,将“预测前置”融入组织管理核心,打破传统层级化、职能分割的组织架构,提前预判生产瓶颈、设备故障、质量隐患,实现计划排产、资源调度、能源管控自组织、自优化。跨工序一体化排程效率提升70%,设备综合利用率提升至95%,全流程精益化、透明化水平显著提升,彻底摆脱“被动应对”的管理模式。