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首钢冷轧管控中心的大屏幕上，实时显示生产线上的各项数据。

田靖在电脑上展示智能排程系统。

在智能检化验中心，机械手臂自动作业。

任英杰介绍镀锌AI模型的工作原理。

热处理钢板的退火炉，内部温度高达八九百摄氏度，必须保持24小时不停运转；2000米长的带钢要通过落差达20米高的炉辊不停运输、传送；不同订单对成品钢板有不同的要求，细节差异会体现在上百个不同的指标中……

钢铁产业在长期发展过程中积累了大量的“高标准”。然而，越是这样具备成熟体系的传统产业，在面临数智化升级时，难度也越大。

北京首钢冷轧薄板有限公司（简称“首钢冷轧”）用了4年时间，走通了这条智能化之路。近日，本报记者走进首钢冷轧，探访这家钢铁企业的创新转型故事。

把经验变成数智

冷轧是钢板加工的一个工序。经酸洗轧制和镀锌后，钢板会变得更为光洁、加工性能更好，可应用于汽车制造、家电外壳制作等领域。首钢冷轧制造的冷轧汽车板年产量约150万吨，服务国内外70余家汽车品牌制造商。而每个品牌、每个车型，对钢板的厚度、涂层等细节要求，都不一样。

“怎么合理安排订单，保证生产线流畅运转，是生产过程中非常重要的一项工作——排程。”首钢冷轧智能排程工程师田靖告诉记者，过去，排产计划由人工制定。计划员要每天根据不同订单的生产要求、交付时间等细节，制定当日的排程计划，每人最多也就能计划100个钢卷的排程方案。然而，随着冷轧产品结构升级，作业计划的规则越来越复杂，靠人工计划编排也越来越吃力。

2021年，随着首钢冷轧启动数字化转型，田靖和同事们担起了研发智能排程系统的重任。“传统排程计划的实现，大多依赖计划员常年积累的经验。要研发智能系统，得先把这些隐形规则从大家的经验里挖出来，整理成一条条数据。”

最终，田靖和同事们结合50多个排产参数，把所有工艺的规则整理成300多条软硬约束条件，与北京大数据研究院的专家合作，通过大规模降维求解技术，研发出了能覆盖1万卷物料上下游关联的月度智能排程系统。

田靖介绍，经过不断调整优化，现在该系统只需要五六分钟，就可以自动计算出工厂1个月的生产计划，并且把原来“见料排程”变成了“需求拉动式的排产”，即系统自动计算目前的订单需要的原料量，再去向上游工厂预订。“排程系统的投入提高了生产效能，模型自动化率达92%，排产效率提升83.3%，同时生产损耗大幅降低。”田靖说。

全流程环节升级

镀锌是冷轧公司一个重要制造工序。450摄氏度左右的带钢进入锌锅，附着上锌液，锌锅上方配置了气刀控制锌层的厚度，传统的模式是采用人工经验控制锌层厚度。

数智化升级后，镀锌环节用上了AI模型。

“AI可以实时控制气刀的高度、角度、出气压力等，让锌层厚度超标率降低了75%，锌材损失降低了58%。”首钢冷轧镀锌作业区质量工程师任英杰说，以前，锌层控制全靠工人经验。“锌层厚度控制是一个典型的大滞后控制，一旦气刀设置的参数不合适，等测厚仪测出问题时，不合格带钢可能已经产出一两百米长了。应用AI模型后，两条产线每年在锌耗降低方面，能节约数百万元成本。”

智能排程、AI锌层厚度控制模型只是首钢冷轧数智化升级中的两个典型场景。首钢冷轧首席工程师李凤惠告诉记者，钢铁制造是典型的流程型生产，各个工序环环相扣。“所以全流程的智能化升级非常有必要，可以实现上下游工序的透明化。”

现在，首钢冷轧实现了67个数字化用例的规模化应用。

在智能检化验中心，一台台机械臂、自动导引车不停忙碌，激光打标、激光切割、试样运输、检测、数据上传、质量判定，全都由机器互相配合、自动完成；在备料区，无人天车在高空穿梭，通过5G网络与调度系统实时联动，运输着巨大的钢卷；在作业区，一个个智能摄像头如同“电子哨兵”，24小时监测各个区域的运行状况……

李凤惠介绍，首钢冷轧在转型升级之初就做好了长期规划。这些数字化用例，涵盖了从生产质量、仓储物流、能源环保各个板块。