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，倉儲智能系統宛如一位經驗豐富的“老調度”，根據標識信息和存放規則，為鋼卷安排合適的“住處”。這一復雜有序的調度實踐，僅通過一塊智能調度大屏即可實現。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名員工在中控室監控，庫存準確率卻從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。為進一步鞏固和擴大智能化轉型成果，山鋼永鋒臨港以創建全流程智能工廠為契機，大力推動數字化轉型和智能化建設。2021年，該公司工業互聯網平臺及數十個智能應用隨著項目投產同步上線，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互聯網平臺為數字底座，實現數據的統一采集、存儲與應用，徹底消除“數據孤島”現象，橫向貫通生產制造與企業經營全流程，實現從原料進廠、倉儲管理、加工生產到成品出廠的全流程可視化管控。同時，著力打造“工業大腦”。歷經數年努力，山鋼永鋒臨港成為行業首個基于統一平臺的全流程智能工廠。

　　在智能工廠打造過程中，“業務驅動”是貫穿始終的核心邏輯，具體可拆解為3個關鍵維度。

永鋒臨港智控中心

　　以價值落地為驅動，引領業務“主動擁抱”數字化轉型。IT（信息技術）與OT（運營技術）的融合是智能工廠的技術基礎，但融合的關鍵不在IT端的“單向輸出”，而在OT端的“主動接納”。

　　生產車間的工程師、操作工等一線人員，是技術落地“最后一公里”的執行者。只有當他們切實感受到智能化技術能解決實際問題，比如用AI視覺檢測替代人工質檢提升效率、靠智能排程系統優化生產節奏降低能耗，才能從“被動接受”轉為“主動探索”。

　　以流程再造為錨點，通過數字化支撐業務變革及崗位職能重塑。在傳統業務流程中，“訂單—排產—采購—生產—質檢—交付”各環節普遍會存在“信息孤島”現象。而智能化轉型通過數據打通各環節，構建“端到端”的協同流程。例如，根據生產計劃、庫存情況，推導出物料需求，進而制訂運輸計劃、采購計劃，實現全流程的動態優化。

　　同時，隨著流程重構，崗位的核心價值也在悄然發生變化?！霸?，我們點檢人員的主要工作就是定時記錄設備的各項參數，日復一日。如今，智能應用自動采集著設備的運行數據，我們基于實時信息分析設備健康狀況，判斷潛在故障并觸發維修流程，逐步從‘執行者’升級為‘決策者’?！币晃稽c檢人員說。

　　以組織協同為保障，促進OT部門與IT部門雙循環、互驅動、共發展。智能工廠涉及供銷、品質保證、動力能源、生產計劃、安全環保、煉鐵、煉鋼、軋鋼等多個業務廠部，若“各管一段”，很容易出現落地功能與業務需求錯位的問題。為此，山鋼永鋒臨港通過設置跨部門項目組來打破壁壘。各小組均由業務主管擔任組長、精益骨干深度參與，各業務廠部提出痛點及需求，精益骨干評估需求并輸出業務解決方案，多方重新審視業務邏輯，達成一致后由IT部門進行技術方案的設計和落地。這種協同方式確保了智能化轉型與業務發展同頻共振。

永鋒臨港平臺架構

　　行業普遍采用基于ISA95的傳統智能制造架構，這就導致了縱向數據衰減與橫向數據孤島兩大難題，制約企業智能化發展。山鋼永鋒臨港明確了定位——“業務無斷點，數據不落地”，建設一個覆蓋料場、煉鐵、煉鋼、軋鋼、能源、物流、成本、設備、安環、計劃調度等所有生產經營環節的綜合智能工廠。

　　項目團隊大膽創新，在行業內率先實踐“一個平臺+三個一體化”的新型智能制造架構。以工業互聯網平臺為數字基石，圍繞鐵區一體化、鋼軋一體化、管控一體化3條價值創造主線，對IaaS層（基礎設施層）、PaaS層（技術引擎層）、SaaS層（應用層）進行一體化深度開發，形成了一套高效、靈活且可擴展的體系。

　　三層級體系層層遞進，互為支撐與依賴。IaaS層是“地基”（“一云+六網”），為上層的PaaS和SaaS提供穩定、可靠的硬件資源和基礎設施服務，PaaS層（集成了數據平臺、交互式分析、混合集成平臺、物聯網、工業組態等技術能力）是連接IaaS層基礎設施與SaaS層應用服務的橋梁，將底層的資源能力轉化為可被應用調用的技術工具，讓SaaS層（涵蓋企業全流程工序與部門業務的4000余個工業模型及功能模塊）的應用開發和運行更加高效。SaaS層作為面向用戶的最上層，直接依托PaaS層提供的技術和平臺能力來構建和運行具體應用程序。同時，其產生的業務數據又會回流到PaaS層進行處理分析，形成數據閉環。用戶通過使用SaaS層的應用程序，間接獲得了PaaS層和IaaS層的支撐，三層協同工作，共同完成從資源供給到數據處理再到價值輸出的全流程。

　　這種分層架構既實現了各層功能的專業化分工，又通過緊密的協作關系確保了整個工業互聯網平臺的高效運轉。這一架構系統成功接入4.2萬臺工序設備，實時采集并處理42萬余個數據點，真正實現全流程生產要素與過程的數字化無縫連接。

　　為進一步提升管理效能，山鋼永鋒臨港打造了智控中心，整合生產調度、物流管理、能源監控、設備運維、安全防護等37個關鍵崗位職能，決策流程縮短50%，實現公司級協同調度與遠程操作的有機統一，有效提升生產運營效率與應急響應能力。

　　針對鋼鐵生產工序復雜、約束條件多、生產節拍緊湊等行業特性，山鋼永鋒臨港創新提出以時間、溫度、成分、重量等關鍵要素為管控主線的“線模型”和“線應用”體系，構建起全流程動態管控的智能化生產體系。

　　鐵鋼界面作為鋼鐵生產流程中“煉鐵—煉鋼”的關鍵銜接環節，是典型的“動態強耦合”場景——高爐出鐵、鐵水運輸、煉鋼接鐵3個環節環環相扣，任何一個節點的延遲或參數偏差，都可能引發連鎖反應，如鐵水溫降超標導致煉鋼能耗激增、轉爐等待鐵水造成產能閑置等。

　　山鋼永鋒臨港通過“設備感知—數據貫通—智能調度”的閉環設計實現鐵鋼界面的全流程動態協同。據統計，實施鐵鋼界面協同優化后，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成本。

　　煉鋼內部協同涉及轉爐吹煉、LF/RH精煉、連鑄等多工序的環環相扣，其協同難點是實現“動態多約束條件下的全局平衡”，如轉爐吹煉追求“快速脫碳升溫”，時間相對剛性；精煉工序需精準調控成分與溫度，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“穩定拉速”，節奏受結晶器液位、鑄坯冷卻強度等約束，一旦中斷需重新建立穩定狀態。這種“剛性工序與彈性工序的混搭”，極易導致節奏錯位。

　　山鋼永鋒臨港的煉鋼智能應用程序通過智能算法實時計算、診斷各工序生產節奏，一旦出現生產瓶頸，系統立即發出預警，并提供有針對性的解決方案，實現生產節奏的精準預測與動態調節。山鋼永鋒臨港通過持續優化各工序銜接流程，煉鋼生產周期平均縮短12%，生產穩定性與連續性得到大幅改善。

　　鑄軋協同作為連接連鑄與軋鋼環節的核心紐帶，不僅是保障生產連續、高效、低成本的技術手段，還是實現精細化管理的核心能力。從工藝節奏來看，連鑄的“間歇式出坯”與軋鋼的“連續化軋制”存在天然矛盾。連鑄機受結晶器冷卻、拉速調整等限制，出坯間隔會出現分鐘級的波動，而軋機需穩定的來料節奏。數據貫通的實時性與準確性是另一重壁壘，尤其對于方坯，噴碼常被氧化鐵皮覆蓋，導致鋼坯跟蹤信息混亂。這種“數據跑不過鋼坯”的現象，使得軋鋼難以提前調整工藝參數，質量追溯只能“事后補救”。

　　針對此類問題，永鋒臨港依托一體化計劃排產系統，結合鋼坯生產與軋制需求，動態預測、調整各工序作業時間，確保鑄坯與軋鋼工序緊密匹配。同時，借助鋼坯跟蹤技術，實現鋼坯定尺動態優化與鑄軋信息的高效傳遞，有效縮短鋼坯調整周期、降低單耗，提高定重坯占比與定尺率。數據顯示，鑄軋界面協同優化后，鋼坯單耗降低 8%，定尺率提升至98%。

　　永鋒臨港的“線模型”與“線應用”體系，核心價值不僅在于技術工具的應用，還在于通過數據驅動實現生產范式的根本轉變——從“經驗依賴”轉向“數據智能”、從局部優化轉向全局最優。

　　展望未來——

　　山鋼永鋒臨港深刻認識到，面對人工智能浪潮，必須以AI場景落地為核心，推動業務創新升級。

　　在實踐中，山鋼永鋒臨港堅持“兩條腿走路”策略：一方面，持續完善核心業務系統，通過流程固化與規則沉淀，提升業務運行效率與透明度；另一方面，積極探索AI技術應用，在實踐中提升業務與IT團隊能力。

臨港基地AI實踐

　　以煉鋼生產為例，傳統煉鋼工藝面臨諸多痛點：工藝參數固化難以適應工況變化，脫磷/脫硫效率不穩定，造成鋼鐵料損失與產品性能波動；生產高度依賴操作工經驗，在同一工況下冶煉結果離散度高，小批量多品種生產時參數調取效率低、試錯成本高。在智能化轉型過程中，項目團隊還面臨多源數據融合與特征提取難題、終點命中率與副槍依賴性的矛盾。

　　為攻克這些技術難關，項目團隊經過努力，成功搭建兩大核心模型。一是多模態吹煉異常預測模型。該模型基于混合神經網絡架構，實現火焰圖像、煙氣成分、音頻強度、工藝參數等多模態數據的自動特征提取與深度融合；開發“微征兆”檢測算法，提前3分鐘~ 5分鐘預判噴濺、返干等異常情況，并實現加料與氧槍系統聯動，實現吹煉過程的動態智能控制。二是轉爐終點智能預測模型。該模型可精準預測終點溫度、碳含量等關鍵指標，智能推薦最佳停吹時機，將轉爐終點碳溫雙命中精度提升至92%、副槍使用頻次減少40%，顯著提高煉鋼生產效率與產品質量穩定性。

　　展望未來，山鋼永鋒臨港將堅定不移地推進以數據和AI為核心的長期戰略，聚焦提升產線能力，優化產品結構，提高生產效率，提高經營決策水平，加速從“數據積累”向“價值創造”跨越。（李傳永 吳則勇）