2025钢铁冶炼行业智能制造示范项目研究

2025钢铁冶炼行业智能制造示范项目研究

一、引言钢铁冶炼行业智能制造的时代召唤钢铁，作为国民经济的“骨骼”，支撑着建筑、机械、汽车、能源等几乎所有工业领域的运转中国作为全球最大的钢铁生产国，2024年粗钢产量达

10.13亿吨，占全球总产量的51%，行业规模与国民经济深度绑定然而，随着“双碳”目标推进、市场竞争加剧及技术变革加速，传统钢铁冶炼模式正面临前所未有的挑战高能耗、低效率、高污染的生产方式已难以适应绿色发展要求，“海量数据闲置、生产瓶颈难破、跨环节协同低效”等问题成为制约行业转型的关键在此背景下，智能制造成为钢铁冶炼行业突破瓶颈、实现高质量发展的必然选择它不仅是技术层面的升级，更是生产模式、管理体系、产业生态的系统性变革——通过数字技术与生产流程的深度融合，实现“降本、增效、提质、减碳”的多重目标2025年，国家“十四五”规划中期，正是钢铁行业智能制造从试点探索转向规模化推广的关键节点本文以“2025钢铁冶炼行业智能制造示范项目研究”为题，从内涵、挑战、构建要素、实施路径、案例与展望六个维度展开，旨在为行业转型提供全面、可落地的研究参考

二、钢铁冶炼行业智能制造的内涵与发展趋势

（一）智能制造的核心内涵从“自动化”到“智能化”的跃迁钢铁冶炼行业的智能制造，并非简单的“机器换人”或“数据堆砌”，而是以“数据驱动”为核心，通过数字技术重构生产全流程的“感知-决策-执行”闭环其内涵可从三个层面理解技术层数字孪生与智能装备的深度融合第1页共14页数字孪生技术贯穿钢铁冶炼全流程从高炉、转炉等核心设备的虚拟建模，到物料运输、质量检测等环节的实时数据交互，再到生产参数的动态优化例如，在高炉炼铁环节，通过构建炉内煤气流场、温度场的数字孪生模型，可实时模拟炉况变化，提前预警管道、悬料等故障，将传统“经验判断”升级为“数据决策”流程层业务流程的数字化重构打破传统“工序割裂、部门壁垒”的生产模式，实现从“铁前-炼钢-轧钢”全流程数据打通通过工业互联网平台整合生产计划、设备管理、质量控制等系统数据，消除“信息孤岛”，形成“订单-排产-生产-物流-售后”的端到端数字化链条模式层从“生产型制造”到“服务型制造”的转型智能制造不仅优化生产效率，更推动钢铁企业向价值链高端延伸例如，通过为客户提供“定制化钢材”（如高强度建筑用钢、汽车板涂层方案）、“全生命周期服务”（如钢材使用性能跟踪、废料回收再利用），实现从“卖产品”到“卖服务”的转变

（二）发展趋势四大方向引领行业变革当前，钢铁冶炼行业智能制造呈现四大鲜明趋势，将深刻重塑行业格局“绿色化”与“智能化”双轮驱动国家“双碳”目标下，智能制造与绿色低碳深度融合成为核心方向例如，通过AI算法优化高炉燃料配比，可降低焦比；利用数字孪生模拟轧钢过程参数，减少能耗；通过智能电网调度，实现厂区能源梯级利用数据显示，某试点企业通过智能优化，吨钢综合能耗下降

6.3%，碳排放强度降低

8.2%“AI+工业”深度渗透生产全场景第2页共14页人工智能正从“辅助工具”向“核心决策”升级在高炉上料环节，AI视觉识别系统可实时检测矿石粒度，动态调整配料比例；在连铸环节，机器学习模型通过分析历史质量数据，提前预测裂纹风险；在仓储物流环节，无人天车、AGV（自动导引运输车）实现物料转运全自动化，作业效率提升30%以上“5G+工业互联网”构建新型生产网络5G的低时延、高带宽特性，为钢铁冶炼的“泛在连接”提供支撑5G+AR远程运维可让专家实时指导现场设备检修，减少停机时间；5G+机器视觉可实现毫秒级质量检测，精度达

0.01mm；工业互联网平台则打破企业边界，推动产业链上下游（如矿山、焦化、物流）数据共享，形成协同生产网络“人机协同”重塑生产关系智能制造并非“取代人”，而是“赋能人”通过智能穿戴设备（如AR眼镜、智能手环），工人可实时获取生产指令、设备状态；通过数字孪生平台，工程师可在虚拟场景中模拟生产方案，再由工人在现实中执行，降低试错成本某示范项目显示，人机协同模式下，工人劳动强度降低40%，人均产值提升25%

三、钢铁冶炼行业智能化转型的现实挑战从技术到生态的多重障碍尽管智能制造前景广阔，但钢铁冶炼行业的复杂性决定了转型之路充满挑战这些挑战既有技术层面的“硬骨头”，也有管理、人才、生态层面的“软约束”，需系统性破解

（一）技术层面传统设备与数字技术的“兼容性鸿沟”设备“老龄化”与“数字化改造难”第3页共14页我国钢铁企业中，超60%的设备服役超过10年，部分高炉、转炉等核心设备缺乏数字接口，改造需停机数月，成本高昂例如，某中型钢铁厂改造智能控制系统时，因老轧机无以太网接口，需更换全部传感器与控制器，单条产线改造成本达8000万元，远超中小企业承受能力数据孤岛严重，“数据价值”难以释放长期以来，钢铁企业各环节（炼铁、炼钢、轧钢）独立建设信息系统（如MES、ERP、L2），但系统间标准不

一、接口封闭，形成“数据烟囱”据调研，80%的企业数据仅用于报表统计，未用于生产优化，导致“海量数据闲置，关键问题难诊”的困境核心算法自主化不足，“卡脖子”风险凸显尽管我国工业软件市场规模达万亿，但在钢铁冶炼领域，高端仿真软件（如ANSYS、Siemens NX）、智能控制算法（如高炉布料算法、连铸凝固模型）仍依赖进口某企业曾因进口算法供应商调整收费标准，导致智能控制系统维护成本上涨150%

（二）管理层面传统模式惯性与“组织变革滞后”生产流程“重经验、轻数据”的思维惯性钢铁冶炼长期依赖“老师傅经验”，如高炉工长凭“看火色、听声音”判断炉温，这种模式在智能化时代难以适应动态生产需求某企业试点智能炉温预测系统时，因老工长抵触“机器比人准”，导致系统数据采集准确率低于60%，最终被迫暂停跨部门协同低效，“数据共享”阻力大智能制造需打破“生产、设备、质量、销售”等部门的壁垒，但传统“部门墙”导致数据共享困难例如，销售部门的订单数据与生第4页共14页产部门的排产数据无法实时同步，常出现“订单已下，产线却在生产滞销产品”的情况，造成库存积压与资源浪费标准体系缺失，“数字化转型无章可循”钢铁冶炼行业智能制造标准尚未统一，不同企业、不同工序的数字化程度差异巨大有的企业已建成全流程数字孪生工厂，有的仍停留在单机自动化阶段缺乏统一的数据接口标准、评价指标体系，导致示范项目经验难以复制推广

（三）人才与成本层面“复合型人才短缺”与“投入回报平衡难”“懂技术、懂生产、懂管理”的复合型人才稀缺智能制造需要既掌握工业知识（如炼钢工艺），又熟悉数字技术（如AI、5G）的人才，但这类人才在钢铁行业极为稀缺某企业招聘智能运维工程师时，要求“5年工业互联网经验+3年钢铁生产经验”，符合条件者不足1%，导致项目推进“有技术无人才”初期投入高，“短期回报不明显”抑制转型动力智能制造示范项目单条产线投入少则数千万元，多则数亿元，回报周期长达5-8年而中小钢铁企业利润微薄（2024年行业平均利润率仅

3.2%），难以承担高额投入某调研显示，60%的中小企业表示“想转型，但没钱、不敢转”

（四）生态层面产业链协同不足，“数据安全”隐患犹存产业链数据共享“不敢碰”，协同效率低钢铁产业链涉及矿山、焦化、物流、用户等多主体，数据共享需打破商业机密，但当前缺乏有效的数据共享机制与利益分配模式例如，某钢企尝试与矿山共享矿石成分数据以优化高炉配料，但因担心数据泄露，最终仅实现“有限数据交换”，未达预期效果第5页共14页数据安全风险高，“工业数据”保护体系待建智能制造依赖海量生产数据（如工艺参数、设备状态、质量数据），一旦泄露或被攻击，将导致生产中断甚至商业机密丢失尽管国家已出台《数据安全法》，但钢铁行业数据分级分类、加密技术、应急响应等标准尚未完善，企业“不敢完全开放数据”

四、2025钢铁冶炼行业智能制造示范项目的核心构建要素面对转型挑战，2025年钢铁冶炼行业智能制造示范项目需构建“技术-模式-管理-生态”四维一体的核心要素体系，确保项目“可落地、可复制、可推广”

（一）技术要素以“数字孪生”为核心，打造全流程智能底座技术是智能制造的“硬件支撑”，需聚焦三个关键方向智能装备升级从“单机自动化”到“全流程无人化”炼铁环节部署高炉上料机器人（识别矿石种类、自动称重）、智能巡检机器人（红外检测炉体温度、煤气浓度），替代人工高危作业；通过5G+边缘计算实现热风炉燃烧控制自动化，提高热效率10%以上炼钢环节应用转炉智能出钢系统（视觉识别钢水成分，动态调整氧枪枪位）、连铸结晶器液位自动控制系统（激光检测+AI预测，拉速波动控制在±

0.1m/min内），减少废品率30%轧钢环节推广无人轧机（AGV转运钢坯、机器人上下料）、智能精整线（机器视觉检测表面缺陷，精度达

0.001mm），实现“黑灯工厂”试点工业软件体系构建“仿真-优化-决策”一体化平台数字孪生平台搭建覆盖全流程的虚拟工厂，整合设备模型、工艺模型、物料模型，支持“虚拟调试、方案优化、故障模拟”例第6页共14页如，在高炉炼铁中，通过数字孪生模拟不同送风制度下的炉温变化，提前30分钟预测管道行程，避免非计划休风智能优化算法开发自主可控的核心算法，如基于深度学习的高炉燃料比预测模型（输入矿石成分、煤气流参数，预测焦比误差5%）、基于强化学习的连铸拉速优化算法（动态调整拉速，提高铸坯合格率至

99.5%）数据中台整合生产、设备、质量、能源等数据，建立统一数据标准（如设备编码、工艺参数编码），通过ETL工具实现数据清洗、脱敏、存储，支撑上层应用调用网络基础设施构建“5G+工业以太网”双千兆网络在厂区部署5G基站（覆盖车间、料场等区域，时延20ms），支持高清视频监控、远程控制、AR/VR等应用；升级工业以太网（采用Profinet、Modbus TCP协议），实现设备间实时数据交互，网络带宽达10Gbps以上

（二）模式要素重构“生产-服务-协同”价值链模式是智能制造的“灵魂”，需推动三大转变生产模式从“计划驱动”到“订单驱动+动态优化”基于销售订单与市场需求，通过MES系统动态排产，结合APS（高级计划与排程）算法优化生产顺序例如，某示范项目通过“订单优先级+设备负载+物料库存”多目标优化，将排产周期从2小时缩短至15分钟，订单交付及时率提升至98%服务模式从“卖产品”到“产品+服务”融合延伸产业链，提供增值服务定制化产品根据客户需求（如建筑用钢的屈服强度、汽车板的表面粗糙度），通过数字孪生模拟生产过程，实现“按需生产”；第7页共14页全生命周期服务为客户提供钢材使用指导（如焊接工艺优化）、废料回收（通过AI预测废料产生量，制定回收计划），提升客户粘性协同模式从“企业单打独斗”到“产业链协同”搭建区域级工业互联网平台，连接上下游企业与矿山共享矿石质量数据，优化高炉配料；与物流企业共享运输需求，动态调度车辆；与用户共享产品使用数据，反向驱动研发（如开发高强度耐候钢）

（三）管理要素建立“组织-人才-考核”保障体系管理是智能制造的“润滑剂”，需解决“谁来做、怎么做、如何评价”的问题组织架构调整成立“数字化转型专项小组”由企业高管牵头，整合IT、OT、生产、设备等部门人员，设立“数字孪生中心”“智能装备部”等新部门，明确各部门职责（如IT部门负责数据中台建设，生产部门负责场景落地），打破“部门墙”人才培养构建“分层分类”培训体系管理层开展“智能制造战略”培训，理解转型逻辑与价值；技术层培养“工业+IT+AI”复合型人才（如与高校合作开设“钢铁智能制造”微专业）；操作层通过AR培训、虚拟仿真等方式，提升工人智能设备操作技能（如某企业通过VR模拟高炉开炉过程，培训周期缩短50%）绩效考核优化引入“智能转型指标”第8页共14页改变传统“产量优先”的考核体系，新增智能指标如“吨钢数据利用率”“设备OEE（综合效率）”“智能排产准确率”等，将考核结果与部门、个人绩效挂钩，激发转型动力

（四）生态要素构建“产学研用+政策”协同生态生态是智能制造的“助推器”，需多方联动产学研用协同企业与高校、科研机构共建实验室，攻关关键技术（如高炉数字孪生建模、智能控制算法）；联合行业协会制定技术标准（如《钢铁企业数字孪生应用指南》），推动经验共享政策支持政府通过专项补贴（如对示范项目给予设备投资30%补贴，最高5000万元）、税收优惠（研发费用加计扣除）、人才政策（引进高端人才给予安家费）等，降低企业转型成本安全保障建立工业数据安全管理体系，采用“数据脱敏+访问控制+入侵检测”技术，制定应急预案，防范数据泄露与网络攻击

五、2025钢铁冶炼行业智能制造示范项目的实施路径与保障机制示范项目需分阶段推进，同时配套完善的保障机制，确保“试点-推广-深化”的顺利落地

（一）实施路径三阶段循序渐进阶段一试点探索（1-2年）——聚焦“关键场景突破”目标验证技术可行性，形成可复制的“最小闭环”重点任务选择1-2个核心场景（如高炉智能优化、连铸质量预测）进行试点，投入少量资源验证技术方案；组建跨部门试点团队，明确目标、责任与时间节点；试点成功后，总结经验教训，形成《关键场景实施指南》第9页共14页案例某钢企在2024年试点“智能高炉送风优化系统”，通过AI模型分析历史炉温、风压数据，动态调整送风参数，使燃料比降低15kg/t，年减碳约5万吨，为后续推广奠定基础阶段二全面推广（2-3年）——实现“全流程覆盖”目标打通全流程数据，形成“数字孪生+智能决策”体系重点任务推广试点经验，在所有产线部署智能装备与软件系统（如数字孪生平台、MES系统）；实现数据中台与各业务系统对接，消除数据孤岛；开展全员培训，确保工人适应新生产模式成果指标全流程数据采集率达95%以上，智能决策覆盖率达80%以上，吨钢综合能耗下降5%，人均产值提升20%阶段三深化拓展（3-5年）——迈向“产业链协同与服务型制造”目标从“生产优化”向“价值创造”升级重点任务建设产业链协同平台，实现与上下游企业数据共享；开发定制化产品与增值服务，拓展新业务增长点；打造“绿色智能工厂”标杆，形成行业示范效应愿景成为行业内智能制造标杆企业，带动产业链整体升级

（二）保障机制从政策到资金的全方位支撑政策保障政府层面将钢铁智能制造纳入“重点产业升级项目库”，简化审批流程（如示范项目土地、环评审批“绿色通道”）；第10页共14页行业层面由中国钢铁工业协会牵头，制定《钢铁行业智能制造评价指标体系》，明确“示范项目”标准（如数据采集率、智能算法自主化率）资金保障设立“钢铁智能制造专项基金”，支持企业技术改造；推广“融资租赁+政府补贴”模式，降低企业初期投入压力（如某银行推出“智能装备融资租赁产品”，首付仅20%）；鼓励社会资本参与，设立产业投资基金，支持示范项目技术研发人才保障校企合作企业与高校共建“钢铁智能制造实训基地”，定向培养复合型人才；人才引进对高端技术人才（如AI算法工程师、数字孪生专家）给予“一人一策”政策（如安家补贴、科研启动资金）；技能认证建立“智能操作师”“数字孪生工程师”等职业技能认证体系，提升工人转型动力安全保障企业层面建立数据安全管理部门，制定《工业数据安全管理制度》，对核心数据进行加密存储与访问权限管控；政府层面组建“工业信息安全应急响应中心”，为企业提供安全检测、漏洞修复等服务，定期开展安全演练

六、典型示范项目案例分析宝武集团某基地“智能高炉+数字孪生”示范工程

（一）项目背景第11页共14页宝武集团某基地是国内首个千万吨级钢铁基地，拥有2500m³高炉、1580mm热连轧等核心产线传统生产模式下，存在“高炉炉况波动大、燃料比高、能耗高等问题”2024年，该基地启动“智能高炉+数字孪生”示范项目，总投资

5.8亿元，目标是通过智能化改造，实现“降本、增效、减碳”三重目标

（二）核心实施内容智能感知层在高炉炉顶、炉缸等关键部位部署5G+AI视觉传感器（每30秒采集一次图像），实时识别煤气流分布、炉料下降状态；安装智能料位计、压力传感器等设备，采集温度、压力、流量等1000+工艺参数，数据采集频率达1Hz数据中台与数字孪生平台搭建“炉缸-炉身-炉顶”全维度数字孪生模型，整合设备参数、物料特性、环境数据，实现炉内状态实时模拟；开发“智能决策系统”，通过机器学习算法（LSTM+强化学习）预测炉温、煤气流场变化，提前30分钟生成最优送风制度智能执行层改造高炉上料系统，部署无人天车与AGV，实现原料转运全自动化；开发热风炉燃烧优化系统，通过AI算法动态调整空燃比，使热风温度波动控制在±5℃内，热风炉效率提升8%

（三）实施成效降本增效燃料比从520kg/t降至492kg/t，年节约焦煤约8万吨，成本降低

1.2亿元；炉况稳定性提升，非计划休风时间减少60%，年增产生铁约20万吨第12页共14页绿色低碳吨铁碳排放强度下降12%，年减碳约24万吨，达到国家“超低排放”标准管理升级工人劳动强度降低50%，从“三班倒”改为“两班倒”；建立“数字孪生培训中心”，新员工培训周期缩短50%

（四）经验启示技术与管理融合是关键不仅要“买设备、建系统”，更要调整生产流程与组织架构，让工人从“执行者”变为“优化者”自主可控是长远保障核心算法（如智能决策模型）需自主研发，避免依赖进口，降低“卡脖子”风险小步快跑，持续迭代先试点后推广，通过阶段性成果验证价值，增强转型信心

七、未来展望与建议迈向“中国钢铁智造”新高度

（一）未来展望到2025年，随着示范项目的落地与推广，中国钢铁冶炼行业将呈现三大趋势智能化率大幅提升重点骨干企业智能装备普及率超70%，数字孪生技术覆盖全流程，智能制造带动行业整体效率提升15%-20%绿色化转型加速吨钢综合能耗下降10%，碳排放强度降低15%，部分企业实现“零碳工厂”试点服务型制造深化定制化产品占比提升至30%，“产品+服务”收入占比超20%，行业从“生产制造”向“服务制造”转型

（二）行业建议企业层面制定清晰的转型战略，避免“盲目跟风”，聚焦核心场景突破；第13页共14页加强自主创新，联合高校、科研机构攻关关键技术（如智能算法、工业软件）；重视员工转型，通过“培训+激励”提升技能与意愿政府层面完善标准体系，加快制定钢铁智能制造数据接口、评价指标等标准；加大政策支持，对示范项目给予税收优惠、资金补贴，降低转型成本；推动产业链协同，搭建区域级工业互联网平台，促进数据共享行业层面发挥龙头企业带动作用，分享示范项目经验，形成“标杆效应”；加强人才培养，推动高校开设相关专业，建立“产学研用”人才培养基地

八、结论钢铁冶炼行业智能制造示范项目，不仅是技术升级的“试验田”，更是行业转型的“指南针”它以“数据驱动”为核心，通过技术、模式、管理、生态的系统性变革，破解传统生产模式的瓶颈，推动钢铁行业向“绿色化、智能化、服务化”转型尽管过程中面临技术、管理、人才等多重挑战，但随着2025年示范项目的深入推进，我们有理由相信中国钢铁行业将在智能制造的浪潮中，实现从“制造大国”向“智造强国”的跨越，为国民经济高质量发展注入新动能（全文约4800字）第14页共14页。