2025连铸机行业数字化转型的探索

2025连铸机行业数字化转型的探索2025连铸机行业数字化转型的探索——基于行业实践与未来趋势的深度研究引言连铸机行业的“数字革命”，为何此刻必须破局？在钢铁工业的“血管系统”中，连铸机扮演着“钢水变坯”的核心角色——它将高炉冶炼出的钢水直接浇铸成钢坯，省去了初轧开坯的复杂工序，是钢铁生产流程中降低能耗、提升效率的关键环节截至2024年，我国连铸比已达

99.5%，连铸机年产量超5000万吨，覆盖普碳钢、不锈钢、特殊钢等全品类然而，随着钢铁行业“双碳”目标推进、市场竞争加剧（如高附加值产品需求占比提升）、用户对产品质量和成本的双重要求，传统连铸机生产模式正面临前所未有的挑战生产数据碎片化导致决策滞后、质量控制依赖人工经验难以标准化、设备故障突发停机造成巨大损失、能源消耗居高不下……这些痛点的背后，是行业对“数字化转型”的迫切需求2025年，是“十四五”规划收官与“十五五”规划谋篇的关键节点，也是工业互联网、人工智能等技术与制造业深度融合的深化期对于连铸机行业而言，数字化转型已非“选择题”，而是关乎生存与发展的“必答题”本文将从行业现状出发，剖析转型的必要性与核心方向，探讨关键技术支撑，结合典型案例总结实施路径，最终提出破局策略，为行业从业者提供一份兼具理论深度与实践参考的研究报告

一、连铸机行业发展现状与数字化转型的迫切性

（一）传统生产模式的痛点从“经验驱动”到“数据瓶颈”第1页共16页连铸生产是一个涉及物理冶金、流体力学、机械工程的复杂过程，其核心工艺包括钢水接收、中间包冶金、结晶器浇铸、二次冷却、拉矫输出、切割收集等环节，每个环节都依赖大量实时参数（如钢水温度、结晶器液位、拉速、二冷配水等）的精准控制然而，传统生产模式存在三大“硬伤”数据采集“碎片化”，决策缺乏全局视角目前多数连铸机仍采用“单机自动化”模式结晶器液位、拉速等关键参数通过PLC（可编程逻辑控制器）独立采集，但数据未接入统一平台，形成“信息孤岛”某特钢企业调研显示，其连铸车间有12台连铸机，涉及3000余个传感器，但数据分散在不同系统（MES、SCADA、ERP），生产异常时需人工调取多个系统数据，平均响应时间超30分钟，导致钢坯质量缺陷率高达

1.8%质量控制“经验化”，标准难以复制连铸坯质量（如内部裂纹、偏析、表面缺陷）与工艺参数强相关，但传统控制依赖老师傅经验“根据钢种调整拉速”“看火焰判断温度”“凭手感控制结晶器振动参数”这种模式导致质量稳定性差——同一钢种不同班组生产的产品合格率差异可达5%，且难以通过标准化流程培养新人，制约了行业整体质量提升设备运维“被动化”，停机损失巨大连铸机核心设备（结晶器、扇形段、拉矫机）长期处于高温、重载环境，故障频发传统运维依赖“定期检修”或“事后维修”某钢铁集团数据显示，其连铸机年均非计划停机时长超200小时，单次重大故障（如结晶器铜板磨损、扇形段辊子断裂）造成的直接经济损失超50万元，间接损失（如产能下降、产品报废）可达300万元以上第2页共16页

（二）行业转型的外部驱动政策、市场与技术的“三重推力”连铸机行业的数字化转型，不仅是解决内部痛点的“自救”，更是外部环境的必然要求政策层面“智能制造2025”与“双碳”目标的硬约束国家《“十四五”智能制造发展规划》明确提出“钢铁等流程工业要实现全流程数字化、智能化转型”，连铸作为关键环节被纳入重点支持领域同时，“双碳”目标倒逼行业降低能耗——我国钢铁行业能耗占全国工业总能耗的15%以上，连铸工序能耗占钢铁生产总能耗的20%-30%，通过数字化优化能源调度，可降低能耗10%-15%，这与政策导向高度契合市场层面用户需求升级与全球化竞争的压力下游用户对钢坯质量的要求从“合格”向“优质”升级，如汽车用钢需“零缺陷”连铸坯，高端轴承钢对内部偏析的控制精度达

0.5级；同时，海外钢铁企业（如浦项、JFE）通过数字化实现了产品合格率

99.5%、吨钢能耗低于行业平均10%的水平国内企业若不加速转型，将面临“质量不达标、成本下不来”的双重竞争压力技术层面工业互联网与AI技术的成熟赋能5G、边缘计算、物联网传感器成本下降（较2020年降低40%），AI算法（如深度学习预测模型、数字孪生仿真）在冶金领域的应用逐渐成熟，为连铸机数字化转型提供了“能用、好用、经济用”的技术支撑例如，某企业通过部署边缘计算网关，实现了连铸全流程数据的实时采集，数据传输延迟从10秒降至

0.1秒，为后续AI优化奠定基础

（三）行业转型的初步探索从“单点自动化”到“局部数字化”第3页共16页尽管面临诸多挑战，国内连铸机行业已开启转型探索部分头部企业（如宝武、鞍钢）已建成“数字孪生工厂”，实现结晶器钢水液位、二冷配水等关键参数的AI优化；一些设备厂商（如一重、二重）推出了“智能连铸机”概念，集成了在线检测传感器和远程监控系统但整体而言，行业仍处于“初级阶段”——据中国冶金设备管理协会调研，2024年连铸机数字化率仅为28%，其中“数据采集”占比60%，“智能决策”占比不足20%，大量企业尚未突破“数据孤岛”和“技术落地难”的瓶颈

二、连铸机行业数字化转型的核心方向构建“全流程、智能化、绿色化”生产体系连铸机数字化转型的目标，是通过数据贯通、智能决策、精准执行，实现“提质、降本、增效、减碳”四大核心价值结合行业实践，核心方向可概括为以下五个维度

（一）生产流程智能化从“人工干预”到“全流程自主优化”生产流程智能化是数字化转型的基础，其核心是打破“信息孤岛”，构建“感知-分析-决策-执行”闭环具体包括全要素数据采集与融合覆盖“人、机、料、法、环、测”全要素在设备端，部署高精度传感器（如结晶器液位传感器、扇形段压力传感器、拉矫电机扭矩传感器），实时采集温度、压力、位移等100+关键参数；在人员端，通过可穿戴设备（如智能安全帽、AR眼镜）记录操作行为数据；在物料端，对接MES系统，获取钢种成分、温度等信息；在环境端，监测粉尘、噪音、能耗等环保数据某企业通过部署5G+边缘计算系统，实现了全流程数据的“秒级采集、统一存储”，数据覆盖率从60%提升至95%第4页共16页工艺参数智能优化基于采集数据，通过AI算法动态优化生产参数例如，针对结晶器浇铸环节，利用机器学习模型（如LSTM神经网络），根据钢水温度、中间包液位、拉速等参数，实时计算最佳结晶器振动频率和振幅，将表面振痕深度从

0.3mm降至

0.15mm；针对二次冷却环节，通过建立“二冷配水-铸坯温度场”数学模型，结合实时检测的坯壳厚度，动态调整各段冷却水量，使铸坯内部裂纹率降低30%生产调度智能化打破传统“固定排产”模式，基于订单优先级、设备状态、物料库存等数据，通过智能调度算法（如遗传算法、强化学习）生成最优生产计划例如，某特钢企业通过引入APS（高级计划与排程）系统，将连铸机与转炉、加热炉的协同节奏优化，订单交付周期从48小时缩短至24小时，设备利用率提升12%

（二）质量精准化控制从“经验判断”到“数据驱动的质量预测与闭环”质量是连铸产品的生命线，数字化转型需实现质量控制从“事后检验”向“事前预测、事中控制、事后追溯”的全链条管理质量缺陷智能预测基于历史缺陷数据（如裂纹、偏析、夹杂）和实时工艺参数，构建质量预测模型例如，通过分析结晶器钢水流动速度、温度梯度等参数，预测铸坯内部夹杂风险，准确率达85%；通过监测拉速波动、二冷配水偏差，提前10分钟预警表面裂纹，为操作人员留出调整时间质量过程闭环控制建立“质量标准-工艺参数-检测反馈”闭环当检测系统（如在线超声波探伤、电磁感应在线分析）发现质量异常时，系统自动触发第5页共16页参数调整流程，例如“检测到偏析超标→调取对应钢种工艺参数库→推荐调整中间包冶金时间和拉速→执行调整并重新检测”，将质量异常处理周期从2小时缩短至30分钟质量全生命周期追溯利用区块链技术记录连铸过程数据（参数、操作、检测结果），实现“一根钢坯、一份档案”客户扫码即可查看钢坯的生产时间、温度曲线、成分分析、质量检测报告等全流程信息，既提升了产品可信度，也为质量问题溯源提供了数据支撑

（三）设备健康管理从“被动维修”到“预测性维护与全生命周期管理”连铸机设备昂贵且关键，数字化转型需通过设备健康管理（EHM）实现从“故障维修”“定期维修”到“预测性维护”的升级设备状态实时监测与预警对结晶器铜板磨损、扇形段辊子偏心、拉矫电机轴承温度等关键部件，部署振动传感器、温度传感器、声发射传感器，实时监测设备状态通过特征提取算法（如FFT频谱分析、小波变换）识别异常信号，提前预警故障风险某企业应用该技术后，结晶器铜板更换周期从30天延长至60天，扇形段故障停机时长减少40%剩余寿命预测与维护决策基于设备历史数据和实时状态，利用AI模型预测部件剩余寿命（RUL）例如，通过LSTM模型分析结晶器铜板磨损量随时间的变化趋势，预测其剩余寿命，提前安排备件采购和更换，避免突发故障；结合生产计划，生成最优维护方案（如“在生产间隙更换扇形段”“集中采购备件降低成本”）全生命周期数据管理第6页共16页建立设备数字档案，记录设备安装、调试、维修、更换等全生命周期数据，通过对比不同设备的性能曲线，优化设备选型和制造标准某设备厂商通过分析500+台连铸机的运维数据，发现“扇形段辊子材质”与“故障率”存在强相关性，据此优化了供应商标准，使设备平均无故障时间（MTBF）提升25%

（四）能源优化从“粗放消耗”到“精准调度与低碳生产”连铸工序是钢铁生产的“能耗大户”，数字化转型需通过能源管理优化实现“降碳、降耗、增效”能源消耗实时监控与分析对接能源计量系统（电表、水表、气表），实时采集各环节能耗数据（如结晶器冷却用水、拉矫电机用电、加热炉煤气消耗），通过可视化平台展示能耗分布和趋势某企业通过该系统发现“二次冷却环节能耗占比达35%”，为后续优化指明方向能源调度智能优化基于生产计划和能源价格，通过优化算法（如混合整数规划）制定能源调度方案例如，在用电低谷时段（夜间）增加连铸机产量，降低峰谷电价差；在煤气富裕时，优先用于加热炉，减少外购煤气量某钢铁集团应用该技术后，吨钢电耗降低8%，煤气回收利用率提升15%低碳生产路径规划结合碳足迹核算模型，分析生产流程中碳排放源（如煤气燃烧、电力消耗），通过数字化手段（如优化生产节奏、替换清洁能源）规划低碳生产路径例如，通过数字孪生模拟不同生产方案的碳排放，选择“高拉速+低能耗设备”的工艺组合，使连铸工序碳排放强度降低12%第7页共16页

（五）供应链协同从“信息割裂”到“全链条数据共享与动态响应”连铸生产涉及炼钢、轧钢、物流等多个环节，数字化转型需打破供应链各主体间的信息壁垒，实现协同优化跨系统数据对接与共享打通炼钢（转炉、LF炉）、连铸、轧钢（加热炉、轧机）、物流（铁路、仓储）等系统的数据接口，实现“钢水温度-连铸参数-轧钢产能-物流调度”的联动例如，炼钢环节通过MES系统将钢水信息（成分、温度）实时推送至连铸，连铸调整浇铸参数以匹配轧钢需求，减少中间环节等待时间供应链风险智能预警基于供应链全要素数据（物料库存、设备状态、订单需求），通过风险预测模型识别潜在问题例如，当某个钢种的原料库存低于安全阈值时，系统自动触发采购流程；当轧机故障导致连铸坯积压时，系统建议调整生产计划，避免设备闲置客户需求驱动的柔性生产通过对接ERP系统和客户订单数据，实现“以销定产”的柔性生产例如，根据客户对钢坯规格、交货期的需求，智能排产系统自动分配连铸机和生产时间，同时向炼钢环节反馈“高附加值钢种优先生产”的需求，提升客户满意度

三、连铸机行业数字化转型的关键技术支撑连铸机数字化转型不是单一技术的应用，而是多技术融合的系统工程核心技术可概括为“数据驱动层”“智能决策层”“执行控制层”三大体系

（一）数据驱动层打通“感知-传输-存储”全链路第8页共16页智能传感器技术传统传感器精度低、功能单一，难以满足连铸复杂环境需求数字化转型需采用高精度、高可靠性传感器结晶器液位传感器采用激光测距或电磁感应技术，测量精度达±

0.1mm，响应速度＜10ms，可实时捕捉液位波动；扇形段压力传感器部署在辊子轴承座，监测轧制力和压力分布，识别辊子偏心（误差＜

0.02mm）；红外热像传感器非接触式测量铸坯表面温度，精度±5℃，用于表面裂纹检测工业物联网（IIoT）技术实现设备、物料、人员的泛在连接通过5G+边缘计算网关，将现场传感器数据实时传输至云端平台；采用低功耗广域网（LPWAN）技术（如LoRa、NB-IoT），实现偏远区域（如二次冷却区）传感器的稳定通信；部署工业以太网（如Profinet、EtherCAT），保障设备间数据传输的实时性（延迟＜1ms）数据存储与治理技术连铸数据具有“多模态、大容量、高实时”特点（单台连铸机日均数据量超1TB），需采用分布式存储（如Hadoop HDFS）和时序数据库（如InfluxDB、TimescaleDB），支持海量数据的高效存储与查询；同时通过数据清洗（去除噪声、缺失值）、标准化（统一数据格式）、脱敏（保护敏感信息），构建高质量数据资产

（二）智能决策层AI算法与数字孪生的深度赋能人工智能（AI）算法第9页共16页预测性模型基于历史数据训练LSTM、GRU等深度学习模型，预测设备故障（如结晶器铜板磨损剩余寿命）、铸坯质量（如内部裂纹风险）、能耗趋势；优化算法采用强化学习（如DQN）优化生产调度，通过“试错-反馈”机制动态调整拉速、配水等参数；知识图谱整合工艺专家经验和生产数据，构建“钢种-参数-质量”知识图谱，辅助工艺参数设置和异常处理数字孪生（Digital Twin）技术构建连铸机虚拟仿真模型，实现物理世界与虚拟世界的实时映射静态孪生还原连铸机结构（结晶器、扇形段、拉矫机等）和工艺参数（几何尺寸、材料性能），用于设备设计和维护演练；动态孪生通过实时数据驱动虚拟模型，模拟不同工况下的钢水流动、温度场、应力场分布，优化工艺参数（如二冷配水）；全流程孪生构建从钢水接收至切割收集的全流程虚拟工厂，模拟多机多流、多工序协同，实现“数字排产-虚拟调试-物理执行”闭环工业软件平台开发集成数据采集、模型分析、可视化展示的工业互联网平台，例如数据中台实现数据汇聚、处理、共享，提供API接口供上层应用调用；AI中台封装预测、优化、识别等算法模块，支持模型训练、部署、迭代；第10页共16页可视化平台通过3D渲染、仪表盘、AR/VR等技术，直观展示生产状态、质量数据、设备健康度

（三）执行控制层智能装备与自动化升级智能执行设备改造传统连铸机设备，增加自动化和智能化功能智能结晶器集成自动调宽、液面自动控制（AGC）系统，响应速度提升50%；智能扇形段配备电动压下、辊缝自适应调整功能，实现对铸坯形状的精准控制；智能切割系统采用激光或火焰切割，结合视觉定位技术，切割精度达±1mm，切割效率提升30%自动化控制系统升级从传统PLC升级为“PLC+工业PC+AI芯片”的混合控制系统在保留PLC实时控制能力的基础上，通过工业PC运行AI优化算法，将结果下发至PLC执行；采用分布式控制系统（DCS），实现全流程设备的集中监控和协同控制

四、连铸机行业数字化转型的实施路径与典型案例连铸机数字化转型是“技术+管理+文化”的系统变革，需分阶段、分步骤推进，结合行业实践，可总结为“三阶段实施路径”

（一）实施路径从“数据筑基”到“智能深化”第一阶段数据采集与整合（1-2年）目标打破数据孤岛，实现全流程数据贯通关键任务传感器部署优先在结晶器、扇形段等核心区域部署高精度传感器，完成数据采集网络搭建；第11页共16页系统对接打通MES、SCADA、ERP等现有系统，建立统一数据接口；数据治理制定数据标准和规范，完成历史数据清洗与结构化存储难点传统设备接口不统一，需定制开发对接程序；传感器选型需兼顾精度与成本第二阶段智能应用与优化（2-3年）目标实现关键环节智能化应用，初步形成智能决策能力关键任务质量预测与控制部署质量预测模型，实现表面缺陷、内部裂纹的提前预警；设备预测性维护开发设备健康监测系统，实现故障预警和剩余寿命预测；工艺参数优化通过AI算法优化拉速、配水等参数，提升生产稳定性难点数据质量不足（如传感器漂移）导致模型精度低；跨部门协同困难（如生产、设备、质量部门数据共享难）第三阶段全流程优化与协同（3-5年）目标构建全流程智能生产体系，实现“提质、降本、增效、减碳”综合价值关键任务数字孪生工厂构建全流程数字孪生模型，实现虚拟调试和全要素优化；供应链协同打通上下游数据，实现订单、物料、物流的动态协同；第12页共16页低碳生产基于碳足迹模型，优化生产路径，降低碳排放难点技术人才缺乏；长期数据积累不足；企业管理模式与数字化流程不匹配

（二）典型案例国内某头部钢铁集团连铸数字化转型实践背景该集团拥有5座转炉、8台连铸机（包括3流板坯连铸机2台、2流方坯连铸机6台），年产能1200万吨，传统生产存在质量波动大（合格率

98.2%）、设备故障停机多（年停机220小时）、能耗高（吨钢电耗580kWh）等问题2023年启动数字化转型，2024年初步建成智能连铸示范线核心措施数据贯通部署5G+边缘计算系统，在结晶器、扇形段等关键区域安装2000+传感器，实现全流程数据实时采集（采样频率10Hz）；打通MES、SCADA、L2系统，建立统一数据中台质量智能控制基于历史质量缺陷数据（3年）训练CNN缺陷识别模型，识别表面裂纹、皮下气泡等缺陷，准确率达92%；开发“质量-参数”关联模型，实现二冷配水动态调整，使合格率提升至

99.1%设备预测性维护在扇形段辊子、结晶器铜板部署振动、温度传感器，通过LSTM模型预测剩余寿命，轴承故障预警准确率达88%，备件更换成本降低25%能源优化开发能源调度算法，优化煤气、电力使用，吨钢电耗降至550kWh，年节电超

1.5亿度成效2024年，该示范线连铸坯合格率提升

0.9%，设备非计划停机时长减少60小时，年降本超2亿元，成为国内连铸数字化转型标杆第13页共16页

五、连铸机行业数字化转型的挑战与突破策略尽管前景广阔，连铸机行业数字化转型仍面临诸多挑战，需多方协同破解

（一）核心挑战技术、人才、成本与管理的多重制约技术瓶颈数据质量现场环境恶劣（高温、粉尘、电磁干扰）导致传感器数据漂移，数据清洗难度大；模型落地冶金工艺复杂，AI模型需结合大量专家经验，纯数据驱动模型准确率不足人才短缺既懂连铸工艺又掌握AI、物联网技术的复合型人才稀缺调研显示，连铸企业数字化人才缺口达40%，且基层员工对数字化工具接受度低，培训成本高投入成本高一套完整的数字化系统（传感器、平台、算法）单台连铸机投入超千万元，中小企业难以承担；长期运维（数据存储、模型迭代）成本也需持续投入管理惯性传统生产模式下，员工依赖经验决策，对数字化系统存在抵触；部门间数据壁垒难以打破，“数据孤岛”问题短期内难以根除

（二）突破策略政府、企业、生态的协同发力

1.政府层面政策引导与资源支持设立专项基金对中小企业数字化转型给予补贴（如补贴30%-50%的投入），降低转型门槛；第14页共16页建设公共服务平台搭建连铸行业工业互联网平台，提供数据采集、模型训练、人才培训等共享服务；完善标准体系制定连铸数据采集、模型接口、安全防护等标准，规范行业转型路径

2.企业层面分阶段推进与内部机制改革分阶段投入优先在问题突出环节（如质量控制、设备运维）部署数字化系统，验证效果后再推广至全流程；组建跨部门团队成立“数字化转型委员会”，协调生产、设备、IT部门协同推进，建立数据共享机制；培养数字化人才与高校、科研院所合作开设“冶金+数字”定向培养班，内部开展技能培训（如AI模型应用、数据解读）

3.生态层面产学研用融合与开放合作联合技术攻关企业与高校、设备厂商共建研发团队，针对“极端环境传感器”“工艺AI模型”等技术难题开展联合研发；开放数据共享龙头企业向中小企业开放数字化转型经验，共享成熟技术方案（如预测模型、数字孪生工具）；产业链协同上下游企业（连铸机制造商、传感器厂商、软件服务商）形成联盟，共同开发适配连铸行业的数字化产品结论以数字化转型驱动连铸机行业高质量发展连铸机行业的数字化转型，是钢铁工业从“制造”向“智造”跨越的关键一步，更是行业应对“双碳”目标、市场竞争的必然选择它不仅是技术的革新，更是生产模式、管理理念的重塑——从“经验驱动”到“数据驱动”，从“被动执行”到“主动优化”，从“单一环节提升”到“全流程协同”第15页共16页尽管转型之路面临技术、人才、成本等多重挑战，但随着工业互联网、AI技术的成熟，以及政策支持、企业实践的深入，连铸机行业必将实现从“传统生产”到“智能生产”的蜕变未来，连铸机将不仅是“钢水变坯”的设备，更是“数据驱动、绿色低碳、柔性高效”的智能生产单元，为钢铁工业高质量发展注入强劲动力对于行业从业者而言，转型之路没有“终点”，唯有持续创新、开放合作，才能在数字化浪潮中把握先机，实现从“跟跑”到“领跑”的跨越（全文约4800字）第16页共16页。