钢铁行业数字化转型典型场景清单-生产作业（2025版）_10页_921kb

钢铁行业数字化转型典型场景清单（生产作业）总结

核心内容

钢铁行业作为国民经济的基础性、支柱性产业，正处于由规模效益向质量效益转变的关键时期。数字化转型已成为推动行业高质量发展、培育新质生产力的核心引擎。本清单聚焦于生产作业环节，系统梳理了铁前、炼铁、炼钢、轧钢等主要工序的18个典型场景，旨在为钢铁企业提供数字化转型的实践样本，为服务商提供精准需求导向，构建供需协同推进机制，推动行业向纵深发展。

主要观点

• 数字化转型是行业高质量发展的关键：通过智能化、自动化手段，提高生产效率、产品质量和资源利用率，同时降低能耗和人工成本。
• 场景驱动是转型落地的核心路径：通过典型场景的建设，实现“由点及面、层层递进”的数字化转型策略。
• 技术成熟度与应用效果并重：清单中列出的场景均具备较高的技术成熟度和显著的应用效果，为行业提供可复制、可推广的转型经验。
• 多方协同推进转型进程：通过政产学研联合，推动数字化解决方案的落地与优化，实现技术与管理的双重提升。

关键信息

1. 原料

• 智能料场：实现料场的集中控制和自动化管理，提升盘库效率，降低人工成本。
• 堆取料无人化作业：通过自动化设备和智能控制，实现堆取料作业的全面自动化，提升空间利用率和作业效率。
• 烧结点火智能控制：结合多种检测与控制技术，提升点火控制效率，降低煤气消耗和生产成本。

2. 烧结

• 烧结生产智能诊断：利用红外热像仪和图像处理技术，辅助操作人员优化燃料配比，提升生产效率。
• 烧结矿质量自动跟踪判断：通过配料模型和多策略控制系统，实现烧结矿质量的精准控制和优化。

3. 炼焦

• 焦化智能配煤系统：实现炼焦煤的科学分类与优化配比，降低生产成本，提升焦炭质量。
• 焦炉自动巡检机器人：应用机器人技术，实现焦炉巡检无人化，提升安全性与效率。

4. 球团

• 智能造球系统：通过机器视觉与智能算法，实现造球过程的精准控制，提升产品质量和产量。
• 智能配料：基于成本、库存、氧化增重等因素，生成最优配料方案，降低原料成本。

5. 高炉

• 高炉智能控制：实现炉况的自动诊断与控制，提升炉温稳定性与生产效率。
• 高炉出铁场无人化：通过自动化设备与智能系统，实现出铁作业的无人化，提升作业效率与安全性。
• 高炉原燃料在线检测系统：实时检测原燃料质量，提升生产调控精度，减少质量波动。
• 高炉炉热智能控制：基于模型预测和动态调节，提升炉温稳定性，优化燃料消耗。
• 高炉炉渣碱度闭环控制：实现炉渣碱度的智能闭环控制，提升铁水流转效率，降低能耗。

6. 转炉炼钢

• 转炉智能过程控制：实现吹炼、枪位调整等关键操作的自动化，提升终点命中率与生产效率。
• 智能倒罐系统：实现铁水倒罐过程的自动化，减少人工干预，提升作业效率。
• 转炉自动出钢系统：通过视觉识别与协同控制，实现出钢过程自动化，提升生产效率。
• 脱硫自动扒渣系统：通过智能识别与自动控制，减少铁损，提高作业效率。

7. 电炉炼钢

• 电炉智能化控制：结合多种工艺模型与算法，实现电炉生产的智能化，提升产品质量与效率。

8. 精炼

• LF智能过程控制：实现精炼过程的智能化，提升温度与成分控制精度，优化生产周期。

9. 轧钢

• 连铸中包平台机器人：实现一键浇铸，提升作业效率与质量稳定性。
• 连铸过程控制：通过模型化控制，提升连铸作业效率与质量。
• 结晶器智能管理系统：实时监测结晶器状态，提升铸坯质量与生产稳定性。
• 热轧模型及控制技术：实现热轧过程的自动化与智能化，提升产品质量与生产效率。

10. 冷轧

• 酸轧模型及控制技术：实现轧制控制的智能化，提升厚度合格率与生产效率。
• 热镀锌锌层厚度智能控制：通过智能控制模型，提升锌层厚度均匀性，降低锌材损耗。

11. 仓储

• 钢卷库无人化系统：实现钢卷库的自动化管理，提升作业效率与安全性。
• 板坯库无人化系统：通过智能调度与定位技术，提升板坯库的自动化水平与周转效率。
• 废钢库无人化系统：实现废钢分类与存储的智能化，提升库区管理效率与安全性。
• 棒线材库无人化系统：实现棒线材库的自动化管理，提升库区效率与安全性。

12. 检化验

• 智控一体化金相检测系统：实现金相检测流程的自动化与智能化，提升检测效率与准确性。
• 智能检测实验室：通过远程连接与信息共享，实现检测全流程的无人化与智能化。

13. 铁前区域

• 铁前一体化管控：实现铁前区域的全流程精准控制，提升生产效率与质量。

14. 炼钢区域

• 炼钢区域一体化管控：实现炼钢全流程的信息化与智能化，提升生产组织效率与产品质量。
• 炼钢-连铸区段智能动态调度：优化钢包运输路径与时间，提升钢包周转率与炼钢-连铸连续化作业率。

15. 轧钢区域

• 轧钢生产集中管控：实现轧钢工序的集中控制，提升协同效率与产品质量。
• 轧钢智能质量管控系统：通过大数据与专家经验，实现产品质量的全流程管控。

16. 工序界面协同

• 铁钢界面铁水运输调度：实现铁水运输的智能调度，提升铁包周转效率与铁水温度。
• 钢轧界面动态调度：优化板坯输送路径与顺序，提升热装率与轧制效率。
• 全工序质量追溯：实现全工序数据追溯，提升质量分析效率。
• 钢轧一体化协同管控：构建全流程协同平台，提升生产效率、质量合格率与能源利用率。

供应商与应用案例

• 主要供应商：中冶赛迪信息技术、上海宝信软件、北京首钢自动化信息技术、江苏金恒信息科技、鞍钢数智科技、河钢数字技术、中冶南方工程技术、北京科技大学设计研究院等。
• 主要应用案例：宝钢湛江钢铁、首钢京唐钢铁、山东钢铁永锋临港、河北天柱钢铁、江苏沙钢、鞍钢股份、欧冶链金再生资源等。

场景成熟度

• 多数场景成熟度为 ☆☆☆☆，部分为 ☆☆☆☆☆ 或 ☆☆☆，表明多数场景已具备较高的应用价值与推广潜力。

总结

本清单系统梳理了钢铁行业生产作业环节的18个典型场景，覆盖原料、烧结、炼焦、炼钢、轧钢等多个核心工序，强调通过数字化手段实现生产过程的自动化、智能化与精准化。各场景均具备明确的技术路径、应用效果和典型案例，为钢铁企业提供可落地的转型抓手，推动行业向高质量、高效能方向发展。