钢铁行业大模型应用场景

钢铁行业大模型平台，通过平台、算力、数据、模型、场景的深度协同，基于通用模型（语言、视觉等）及专用模型（预测、决策、控制等），融合钢铁知识、语料、样本，互联企业各类应用系统，形成一体化、集成化的综合性人工智能平台，大幅降低行业模型研发门槛与成本。

来源｜上海经信委

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钢铁工业是国民经济的重要基础，是建设现代化强国的重要支撑。钢铁工业目前进入周期性调整阶段，呈现“三高三低”的复杂局面，面临阶段性供需矛盾加大、行业利润下降等困难，同时，传统的生产管理和调度方法难以满足当前高效、低碳生产的需求。

在产业转型的关键阶段，以大模型为代表的新一代人工智能技术已成为推动产业变革和行业转型的核心动力。宝信软件围绕国家人工智能发展重点战略，着力发展行业垂直领域大模型，实现精准赋能，提升行业竞争力。

01 钢铁行业大模型平台

宝信软件提出搭建“五位一体”的钢铁行业大模型平台，通过平台、算力、数据、模型、场景的深度协同，基于通用模型（语言、视觉等）及专用模型（预测、决策、控制等），融合钢铁知识、语料、样本，互联企业各类应用系统，形成一体化、集成化的综合性人工智能平台，大幅降低行业模型研发门槛与成本，让人工智能技术更好融入行业。

钢铁行业大模型“五位一体”总体建设框架

钢铁行业大模型平台聚焦钢铁企业生产制造中的难点问题，如设备参数（高炉、焦炉）预测、冷轧一体化排程、云表检、生产安全等，实现钢铁生产的降本增效、质量改善、绿色低碳发展。

钢铁行业大模型平台整体架构

02 场景一：高炉智能炉况诊断和气流调剂模型

高炉炉况诊断难以定量，存在经验偏差，气流调剂时机很难把握。高炉智能炉况诊断和气流调剂模型，基于高炉炉况现象的量化判断知识库，实现动态推理在线智能诊断，及时预警，并给出操作建议。压差预测1小时后5kpa以内命中率达80%以上，比人工预测准确率更高，有效缩短观望时间窗，帮助把握加减风时机。模型已在宝钢、太钢等15座高炉部署，支撑高炉长期稳定顺行，避免炉况重大失常。

高炉智能诊断和气流调剂模型

03 场景二：冷轧智慧排程模型

钢铁彩涂机组人工排产时材料匹配不佳致库存积压，缺乏与生产系统及前工序的动态联动，生产潜能未充分释放。冷轧智慧排程模型针对最难点彩涂工序集成全流程数据，实现生产计划与材料匹配统一优化，实现订单按期交付、产能最大化利用。模型将合同完成率提升至90%以上，小时产量增5%，月均减库600吨，排产效率提升300%，自动化率稳定80%以上，推动产能与交付能力全面提升。

智慧排程：生产计划与材料匹配一体化

04 场景三：钢铁视觉大模型

钢铁生产现场环境复杂，管控压力巨大，安防与质检工作成为保障企业平稳运营的核心环节。钢铁视觉大模型使用百万张产线数据，形成小样本数据自适应能力。针对钢铁表面检测中缺陷尺寸小、可见度低、形状不规则、类间相似和类内多样等技术难题，优化检测场景模型结构，并通过MoE混合专家系统，实现冷轧电镀锌产线验证92%准确率。

在工业安防领域，视觉大模型替代了传统安全员人眼监测。结合厂区生产安全管理要求，在梅钢支撑接入视频点位97路，安全穿戴识别准确率已达98%左右、安全作业禁区闯入类模型识别准确率高达95%。

视觉大模型：工业安防管控监测

05 未来

人工智能是新质生产力的重要引擎，也是发挥倍增效应的关键技术。钢铁行业大模型平台将人工智能融入钢铁经营管理、生产运营的各个环节，构建了一个可持续进化的智能生态——通过数据积累与模型迭代的正向循环，实现从研发、制造、营销到客户服务的全链条、全方位智能化升级，在生产制造与经营管理场景中取得显著实效，也实现了工业AI从单点试验到系统级赋能的跨越，标志着人工智能从辅助工具向核心生产力的质变。未来将持续挖掘工业场景的隐性知识，催生全新的生产组织方式与商业模式。

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