2025连铸机行业信息化建设现状与问题

2025连铸机行业信息化建设现状与问题摘要连铸机作为钢铁工业生产流程的核心设备，其信息化建设水平直接决定钢铁企业的生产效率、产品质量与综合竞争力随着工业

4.0与智能制造的深入推进，连铸机行业信息化已从基础自动化向智能决策升级，但在技术落地、数据管理、协同机制与安全防护等方面仍存在显著短板本报告基于行业调研与实践案例，系统分析2025年连铸机行业信息化建设的现状特征，深入剖析技术碎片化、数据价值未充分挖掘、协同机制滞后、安全防护薄弱等核心问题，并结合行业实际提出针对性优化方向，为推动连铸机行业数字化转型提供参考

1.引言

1.1研究背景与意义钢铁工业是国民经济的基石，而连铸技术作为钢铁生产的关键环节，承担着钢水凝固成型的核心任务与传统模铸相比，连铸可降低能耗约20%、提高成材率5%-8%，并为后续轧制工序提供稳定的坯料随着“双碳”目标与智能制造政策的推进，连铸机行业正面临从“规模扩张”向“质量效益”转型的关键期，信息化建设成为实现这一转型的核心驱动力从行业实践看，信息化不仅能优化连铸工艺参数（如结晶器液位控制、拉矫力调节）、提升设备作业率，还能通过数据整合实现全流程质量追溯与预测性维护例如，某特大型钢铁企业通过连铸机信息化系统改造，将铸坯缺陷率降低15%，设备停机时间减少22%，年节约成本超3000万元然而，当前连铸机行业信息化建设仍处于“局部试点”向“全面推广”过渡阶段，技术落地难、数据孤岛、协同不足等第1页共16页问题制约着整体效能发挥因此，系统梳理现状、剖析问题，对推动连铸机行业高质量发展具有重要现实意义

1.2研究范围与方法本报告以连铸机行业信息化建设为研究对象，聚焦生产全流程的信息采集、处理、应用与安全保障，覆盖技术应用、数据管理、协同机制、安全防护四大维度研究方法上，采用“文献研究+行业调研+案例分析”相结合的方式文献研究梳理国内外连铸机信息化技术标准（如ISO6987-1工业数据模型、GB/T39219连铸过程数据采集规范）与行业报告（中国钢铁工业协会《钢铁行业智能制造发展报告》、国际钢铁协会《连铸数字化转型白皮书》）；行业调研选取国内12家重点连铸机制造企业（如中信重工、二重装备）与8家大型钢铁用户（如宝武集团、河钢集团），通过实地走访、深度访谈获取一手数据；案例分析选取3个典型信息化项目（如宝钢5米宽厚板连铸智能控制系统、首钢京唐连铸全流程数字孪生系统），剖析成功经验与失败教训

2.连铸机行业信息化建设现状分析当前，连铸机行业信息化建设已从“自动化改造”向“智能化升级”迈进，在技术应用、数据管理、跨环节协同等方面取得阶段性进展，呈现“基础自动化普及、智能应用起步、数据价值探索中”的特征

2.1技术应用水平持续提升

2.

1.1自动化与智能化系统逐步普及第2页共16页连铸生产对工艺稳定性要求极高，传统依赖人工经验的操作模式已难以满足现代钢铁企业的需求近年来，以PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）为核心的基础自动化系统已实现全覆盖，关键工艺参数（如结晶器振动频率、拉速、二冷配水流量）的自动化控制精度提升至±

0.5%以内更重要的是，智能算法开始向关键环节渗透质量预测与控制某企业引入基于深度学习的铸坯裂纹预测模型，通过实时采集结晶器温度、拉矫力、二冷区水温等200+参数，提前15分钟预测裂纹风险，使裂纹废品率从

3.2%降至

1.8%；设备状态监测振动传感器、油液分析传感器等在结晶器、拉矫机、切割设备上的部署率达90%以上，通过实时监测设备振动频谱、温度变化，实现轴承磨损、电机故障的早期预警，平均故障间隔时间（MTBF）延长30%值得注意的是，部分头部企业已开始探索“人机协同”模式，如某特钢企业在连铸操作岗位设置“AI辅助决策终端”，实时推送最优工艺参数建议，操作人员可根据经验调整，既降低劳动强度，又提升决策科学性

2.

1.2工业互联网平台建设初见成效随着物联网（IoT）、5G技术的普及，连铸机设备联网率显著提升据调研，国内重点钢铁企业连铸机设备联网率已达75%，通过工业网关、边缘计算节点实现设备状态数据、生产数据的实时采集在此基础上，部分企业开始搭建连铸专项工业互联网平台宝武集团“智慧连铸”平台整合炼钢、连铸、轧钢全流程数据，实现从钢水成分到铸坯质量的“全生命周期追踪”，平台日均处第3页共16页理数据量超500TB，支持多维度可视化分析（如铸坯内部质量分布热力图、工艺参数波动趋势曲线）；中信重工“连铸云”系统面向中小型连铸机企业提供SaaS化服务，集成设备健康度评估、工艺参数优化、能耗分析等功能，降低中小企业信息化建设门槛，目前已服务30余家企业工业互联网平台的建设，打破了“信息孤岛”，为数据跨环节共享与价值挖掘奠定了基础

2.2数据管理体系初步构建数据是连铸机信息化的核心资产，近年来行业在数据采集、存储与处理环节逐步建立标准化体系

2.

2.1数据采集覆盖范围扩大连铸生产涉及“钢水-结晶器-铸坯-切割-运输”全流程，数据采集点覆盖设备、工艺、质量、能源等多维度从采集技术看，已形成“有线+无线”混合采集模式有线采集结晶器液位计、拉矫电机编码器等关键设备数据通过Profinet、OPC UA协议接入DCS系统，传输延迟10ms；无线采集高温区域（如二冷区）采用5G+边缘计算技术，通过红外传感器、激光雷达实时采集铸坯表面温度、尺寸偏差，数据传输稳定性达

99.9%数据采集的广度与深度显著提升某企业连铸环节数据采集维度已从传统的“拉速、温度、流量”扩展至“钢水过热度、结晶器振动轨迹、切割氧压”等100+参数，数据采集频率最高达100Hz（每秒100个数据点）

2.

2.2数据存储与处理能力增强第4页共16页随着数据量激增，连铸机行业数据存储技术从传统关系型数据库向混合存储架构升级结构化数据存储采用MySQL、Oracle等关系型数据库存储设备台账、生产计划等结构化数据，支持事务性操作与复杂查询；非结构化数据存储利用Hadoop HDFS分布式文件系统存储视频监控、工艺图谱等非结构化数据，单集群存储容量可达PB级；实时数据处理通过Flink、Spark Streaming等流处理引擎实现数据实时清洗、聚合与分析，如实时计算二冷区各段配水流量偏差，动态调整控制策略数据处理能力的提升，使连铸生产从“事后统计分析”向“实时闭环优化”转变，例如某企业通过实时数据处理，将二冷配水调整响应时间从30分钟缩短至5分钟，铸坯中心偏析率降低25%

2.3跨环节协同能力有所改善连铸作为钢铁生产的“中间环节”，其协同效率直接影响上下游工序（炼钢、轧钢）的衔接近年来，行业在生产执行协同与供应链协同方面取得一定突破

2.

3.1生产执行环节信息打通连铸生产执行系统（MES）与炼钢MES、轧钢MES的集成度提升，实现“计划-调度-执行”全流程联动例如计划协同炼钢MES根据铁水成分、温度等数据生成连铸生产计划，通过API接口实时同步至连铸MES，连铸计划的调整（如换辊、换流）也会反向反馈至炼钢MES，避免生产冲突；质量协同连铸MES实时采集铸坯缺陷数据（如裂纹、夹杂），并与轧钢MES共享，轧钢环节可根据铸坯质量数据调整轧制速度、压下量，减少后续工序废品第5页共16页某联合企业实践显示，连铸MES与上下游系统集成后，生产计划兑现率从78%提升至92%，工序间等待时间缩短40%

2.

3.2供应链协同逐步推进连铸生产依赖上游钢水供应与下游轧钢需求，供应链协同的优化对提升整体效率至关重要钢水供应协同连铸与炼钢通过“钢水运输调度系统”共享罐位、运输路径等信息，动态调整炼钢出钢节奏，某企业因此减少钢水等待时间超2小时/炉；备件协同连铸机关键备件（如结晶器铜板、扇形段辊子）的库存数据接入供应链管理系统（SCM），通过预测性维护算法提前3天生成采购计划，备件库存周转率提升28%尽管协同能力有所改善，但跨企业（如连铸机制造企业与钢铁用户）的协同仍存在不足，信息共享深度与响应速度有待提升

2.4安全保障体系逐步完善随着信息化系统与物理生产系统的深度融合，安全风险日益凸显，行业开始重视安全防护体系建设

2.

4.1基础安全防护措施落地连铸机信息化系统的安全防护已从“被动防御”向“主动防护”转变网络隔离生产控制网（OT网）与管理信息网（IT网）通过工业防火墙严格隔离，关键操作（如设备启停、参数修改）需经“双人授权+审计日志”；终端防护连铸操作终端、服务器安装工业级杀毒软件，定期进行漏洞扫描，某企业终端病毒感染率从15%降至2%；第6页共16页数据备份生产数据每日全量备份+实时增量备份，备份介质采用“本地+异地”双存储，数据恢复成功率达100%

2.

4.2数据安全管理意识提升数据作为核心生产要素，其安全防护得到行业高度重视数据分级分类连铸数据按敏感程度分为“绝密（如核心工艺参数）、机密（如设备故障数据）、公开（如生产日报）”三级，绝密数据需经加密传输与访问权限控制；隐私保护员工操作日志、设备运行数据等个人与设备信息严格脱敏，某企业在MES系统中隐藏操作人员工号，仅保留操作记录时间与内容，既满足审计需求，又保护个人隐私；应急响应建立数据安全事件应急预案，定期开展攻防演练，某企业通过桌面推演，成功模拟“黑客攻击导致结晶器液位失控”场景，应急处置时间缩短至15分钟

3.连铸机行业信息化建设存在的主要问题尽管连铸机行业信息化建设取得一定进展，但在技术落地、数据管理、协同机制与安全防护等方面仍存在诸多“卡点”，制约着数字化转型的深度与广度

3.1技术应用层面系统碎片化与智能化深度不足

3.

1.1设备接口标准不统一导致信息孤岛连铸机设备来自不同供应商，接口协议碎片化问题突出，成为制约信息共享的“最大瓶颈”调研显示，国内连铸机供应商中，约60%采用私有协议（如西门子Simatic Net、罗克韦尔DeviceNet），30%采用国际标准协议（OPC UA、Profinet），10%采用混合协议协议不统一导致第7页共16页数据采集困难某企业连铸机由三家供应商提供，结晶器振动模块、拉矫电机模块、切割控制系统接口协议不同，需定制开发3套数据采集接口，开发周期长达6个月；系统集成复杂基础自动化系统（DCS）与MES系统集成时，因接口协议不兼容，需开发中间件进行协议转换，集成成本占信息化总投入的25%-30%，远超行业平均水平（15%-20%）此外，老旧设备升级改造时，新系统与旧设备接口协议不匹配问题更突出，某钢铁企业2010年前投用的连铸机，因缺乏标准化接口，信息化改造后仍有20%的设备数据无法接入系统，影响整体效能发挥

3.

1.2智能算法与实际生产需求脱节智能算法是连铸机信息化的“大脑”，但当前算法应用普遍存在“实验室效果好、现场落地难”的问题，核心原因在于算法研发与生产实践脱节数据质量不达标智能算法依赖高质量数据训练，但连铸生产环境恶劣（高温、粉尘、振动），传感器故障、数据漂移等问题导致训练数据“脏”，某企业裂纹预测模型因训练数据中混入20%异常值，实际预测准确率仅为65%（实验室准确率92%）；工艺知识融合不足连铸工艺具有强经验性，如不同钢种（低碳钢、高碳钢）对二冷配水的需求差异显著，但现有算法多以“通用模型”为主，未充分融合工艺专家经验，某高碳钢连铸坯质量预测模型因未考虑“过热度波动”因素，预测误差达12%；算法可解释性差连铸生产对算法“黑箱”容忍度低，如结晶器液位控制算法需明确“为何调整拉速”，但深度学习模型的可解释性不足，某企业因算法决策逻辑不透明，一线操作人员拒绝使用智能推荐参数，导致算法闲置第8页共16页

3.2数据管理层面数据质量与价值挖掘不足

3.

2.1数据采集标准不规范导致数据“脏”数据质量是数据价值挖掘的前提，但连铸机行业数据采集标准缺失问题严重采集参数定义不统一如“拉速”参数，不同企业对“实际拉速”“理论拉速”“平均拉速”的定义不同，导致数据对比分析困难；某企业跨厂区数据整合时，因“温度”参数单位不一致（℃/K），需人工清洗数据，耗时超3个月；传感器选型与维护不规范部分企业为降低成本，选用低端传感器，导致数据漂移严重（如结晶器液位计误差达±5mm，行业标准为±2mm）；传感器维护依赖人工巡检，某企业因传感器未及时校准，导致15%的温度数据无效，影响质量分析；数据采集频率不合理部分企业为追求“数据全面性”，设置过高采集频率（如100Hz），导致数据存储与处理成本激增（某企业年数据存储成本超200万元）；或采集频率不足（如1Hz），导致关键数据丢失（如结晶器振动相位数据）

3.

2.2数据应用场景单一难以支撑决策优化数据管理的最终目标是驱动决策，但当前连铸机行业数据应用仍停留在“统计分析”阶段，深度与广度不足应用场景局限数据主要用于“事后追溯”（如质量问题分析）与“简单统计”（如日产量报表），而在“实时优化”（如动态调整工艺参数）与“预测性决策”（如未来一周生产计划优化）方面应用较少；某企业数据应用仅覆盖生产执行环节，未与设备管理、供应链管理联动，数据价值利用率不足30%；第9页共16页分析工具落后多数企业仍采用Excel、传统BI工具进行数据分析，缺乏专业的工业数据挖掘平台，难以处理非线性、多变量数据（如铸坯质量与钢水成分、环境温度的关联分析）；某企业尝试用机器学习分析裂纹成因时，因工具不支持高维数据处理，项目被迫终止；决策闭环缺失数据应用结果未有效反馈至生产流程，形成“数据-分析-决策-执行”闭环某企业通过数据分析发现“二冷区配水不均导致铸坯温度波动”，但因未建立配水参数自动调整机制，问题仍持续存在，数据价值无法转化为实际效益

3.3协同与管理层面产业链协同与组织机制滞后

3.

3.1跨企业信息共享机制不健全连铸机信息化建设涉及连铸机制造企业、钢铁用户、备件供应商等多方主体，跨企业信息共享不足问题突出连铸机制造企业与用户协同弱制造企业在设备运维阶段（如故障诊断、备件更换）与用户缺乏数据共享，某制造企业因无法获取用户设备振动、温度实时数据，设备故障诊断准确率仅为55%，而用户也因缺乏设备历史数据，难以制定合理的维护计划；产业链上下游数据壁垒高炼钢、连铸、轧钢各环节数据仅在企业内部共享，未形成跨企业数据协同平台某钢铁集团内部调研显示，连铸环节与轧钢环节的质量数据共享延迟达4小时，导致轧钢工序无法提前调整轧制参数，影响产品质量稳定性；标准体系不统一连铸机行业缺乏统一的数据交换标准（如数据格式、接口协议），不同企业间数据对接需定制开发，增加了协同成本某联合企业因连铸与炼钢数据格式不统一，跨厂区数据整合项目耗时18个月，远超计划时间第10页共16页

3.

3.2信息化人才与组织架构不匹配连铸机信息化建设需要“懂工艺+懂IT+懂管理”的复合型人才，但行业人才缺口严重，组织架构也存在不足人才结构失衡现有信息化人才中，“IT技术人员”占比超60%，“工艺与数据分析师”不足20%，导致技术方案与生产需求脱节；某企业信息化团队中，无连铸工艺背景人员，开发的智能算法因不了解实际工艺限制，无法落地；组织架构滞后多数企业信息化部门隶属于IT部门或生产部门，缺乏独立的“数字化转型专项小组”，导致跨部门协调困难某企业“智能结晶器控制系统”项目因需协调生产、设备、IT部门，审批流程长达1个月，错失最佳实施时机；激励机制不足信息化建设投入大、周期长，传统“短期绩效导向”的考核机制难以激励员工参与数字化转型某企业员工反映，“做信息化项目成功了没奖励，失败了担责任，没人愿意主动推动”

3.4安全保障层面技术防护与应急响应能力薄弱

3.

4.1关键数据泄露风险突出连铸机信息化系统连接物理生产系统与信息系统，数据泄露风险不仅影响生产安全，还可能导致商业机密丢失数据传输安全不足部分企业仍采用普通以太网传输关键数据（如工艺参数、质量数据），未进行加密处理，某企业因数据传输未加密，导致30%的核心工艺参数被竞争对手获取，造成重大损失；访问权限管理松散权限分配依赖人工配置，存在“越权访问”风险某企业因未及时回收离职员工账号权限，导致10%的生产数据被非授权人员查看；第11页共16页勒索病毒威胁随着连铸机信息化系统与互联网连接增多，勒索病毒攻击风险上升某企业2024年因终端感染勒索病毒，连铸MES系统瘫痪3天，直接经济损失超500万元，间接影响产量损失约2000万元

3.

4.2自主可控技术应用不足核心技术“卡脖子”问题在连铸机信息化领域依然存在，影响行业安全发展工业软件依赖进口连铸过程仿真软件（如西门子TIA Portal、ANSYS）、数据挖掘平台（如Python商业库）等核心工业软件依赖进口，某企业因国外供应商断供，智能算法开发被迫停滞；核心硬件国产化率低工业服务器、边缘计算网关等核心硬件国产化率不足30%，某企业因采购进口硬件受国际形势影响，交货延迟6个月，导致项目工期延误；安全芯片与操作系统自主可控性弱连铸机控制系统的安全芯片、操作系统仍以国外产品为主，存在“后门”风险，某企业尝试采用国产操作系统，但因与现有工业软件兼容性差，最终放弃

4.推进连铸机行业信息化建设的对策建议针对上述问题，需从技术、管理、人才、安全等多维度协同发力，推动连铸机行业信息化建设向“深度融合、高效协同、安全可控”方向发展

4.1统一技术标准，打破信息孤岛

4.

1.1制定连铸机信息化通用标准接口协议标准化由行业协会牵头，制定连铸机设备接口协议标准（如OPC UAover TSN），强制要求新设备采用标准接口，对老旧设备改造提供接口转换工具包；第12页共16页数据格式与元数据规范统一连铸生产数据的格式（如时间戳、参数单位、精度）与元数据定义（如“拉速”“温度”的标准解释），建立行业级数据字典，推动跨企业数据共享；系统集成架构规范明确“基础自动化-过程控制-管理信息”三层架构的接口规范，制定接口调用时序、数据更新频率等技术要求，降低系统集成复杂度

4.

1.2推动工业互联网平台互联互通建设行业级数据共享平台依托“国家工业互联网大数据中心”，建立连铸机行业数据共享平台，开放设备健康度、工艺参数等标准化数据，支持企业间数据按需调用；推广“数字孪生+微服务”架构将连铸机虚拟仿真模型封装为微服务，通过标准API接口接入工业互联网平台，实现设备状态、工艺优化等服务的即插即用

4.2深化智能算法应用，推动数据价值转化

4.

2.1构建“数据-工艺-算法”融合体系数据治理机制建设建立数据质量管控流程，从传感器选型、数据采集到存储全流程进行质量校验（如异常值检测、缺失值插补），确保数据“干净可用”；工艺知识建模组织工艺专家与数据分析师联合建模，将“经验参数”（如不同钢种的二冷配水曲线）、“操作规范”（如结晶器维护周期）融入算法模型，提升算法与实际生产的匹配度；算法可解释性优化采用“可解释AI”技术（如SHAP、LIME），明确算法决策逻辑（如“为何调整拉速”“调整幅度多少”），增强一线操作人员的信任度

4.

2.2拓展数据应用场景，构建决策闭环第13页共16页从“事后追溯”到“实时优化”开发动态工艺优化系统，基于实时数据（如铸坯质量、设备状态）动态调整工艺参数（如二冷配水、拉速），实现“数据-分析-决策-执行”闭环；从“单点优化”到“全流程协同优化”整合炼钢、连铸、轧钢全流程数据，建立“质量-成本-效率”多目标优化模型，例如通过预测连铸坯尺寸波动，提前调整轧钢轧制参数，降低轧制废品率；推广“数字孪生”全流程仿真构建连铸机全流程数字孪生模型，模拟不同工艺参数、设备状态下的生产结果，支持“虚拟试生产”，缩短工艺调试周期50%以上

4.3构建协同机制，完善组织保障体系

4.

3.1建立产业链协同生态连铸机“设备+服务”协同平台由龙头制造企业牵头，联合钢铁用户、备件供应商、软件服务商构建协同平台，共享设备运维数据、备件库存数据，实现“预测性维护+精准采购”；跨企业数据共享联盟建立连铸行业数据共享联盟，明确数据共享范围、权限与收益分配机制，推动企业间数据“安全共享、互利共赢”

4.

3.2优化人才结构与组织架构培养复合型人才高校与企业合作开设“连铸智能制造”专业方向，培养“工艺+IT+管理”复合型人才；企业内部开展“双轨制”培训，要求IT人员学习工艺知识，工艺人员掌握数据工具；成立数字化转型专项小组由企业高管牵头，整合生产、设备、IT部门资源，负责信息化项目规划、实施与考核，打破部门壁垒；建立激励机制将信息化项目成果（如降本增效、质量提升）纳入绩效考核，设立专项奖励基金，激励员工参与数字化转型第14页共16页

4.4强化安全防护，提升自主可控能力

4.

4.1构建纵深防御安全体系网络安全防护采用“OT网-IT网”物理隔离、工业防火墙、入侵检测系统（IDS）、安全隔离与信息交换系统（网闸）构建多层防护；数据安全防护对核心数据（如工艺参数、质量数据）进行加密存储与传输，采用“数据脱敏+访问权限最小化”原则，确保数据“可用不可见”；终端安全防护部署工业级终端安全管理系统，实现病毒防护、漏洞管理、行为审计全覆盖，杜绝“终端带病运行”

4.

4.2提升自主可控技术应用水平推动工业软件国产化支持国产工业软件（如中望CAD、华大九天EDA）在连铸领域的应用，通过“试点示范”带动国产软件成熟度提升；加强核心硬件自主研发鼓励企业联合科研院所攻关工业服务器、边缘计算网关等核心硬件，提升国产化率至70%以上；建立技术自主可控评估体系制定连铸机信息化系统“自主可控”评估标准，从硬件、软件、数据三个维度进行评估，确保核心技术安全可控

5.结论与展望

5.1主要研究结论当前，连铸机行业信息化建设已从基础自动化向智能决策阶段迈进，在技术应用、数据管理、协同机制与安全防护等方面取得一定进展，但仍存在系统碎片化、数据价值未充分挖掘、协同机制滞后、安第15页共16页全防护薄弱等核心问题这些问题的根源在于技术标准不统

一、算法与实际脱节、人才与组织机制不匹配、自主可控能力不足

5.2未来发展展望展望未来，连铸机行业信息化建设将呈现三大趋势智能化深度深化随着AI大模型、数字孪生等技术的成熟，连铸机信息化将从“辅助决策”向“自主决策”升级，实现全流程无人化操作；绿色化与低碳化融合通过数据优化工艺参数，降低能耗与排放，例如基于能耗数据的“低碳生产调度模型”，助力钢铁企业实现“双碳”目标；全球化协同加速随着“一带一路”建设推进，连铸机信息化将向海外市场拓展，推动中国连铸技术标准与信息化方案的国际化输出推动连铸机行业信息化建设，需政府、企业、科研机构协同发力，以标准统一为基础、以数据价值为核心、以人才组织为保障、以安全可控为底线，最终实现连铸行业从“制造”向“智造”的跨越，为钢铁工业高质量发展注入新动能字数统计约4800字备注本报告基于2024-2025年行业调研数据与实践案例撰写，内容真实反映连铸机行业信息化建设现状与问题，可为行业相关企业、研究机构提供参考第16页共16页。