AI技术在钢铁制造业的发展与应用

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课程背景

人工智能（AI）在钢铁制造业的应用正深刻改变行业格局，通过提升生产效率、降低成本、优化质量、实现预测性维护等，推动企业向智能化转型。本课程聚焦AI在钢铁制造业的核心场景（如智能制造、质量控制、供应链管理、工艺优化等），结合中美技术博弈与工业大模型发展趋势，探讨如何通过“业务+AI”与“数据+AI”双轮驱动，释放制造业的数字化潜力。

课程目的

技术趋势驱动：AI与5G、边缘计算等技术融合，催生智能作业群体，企业需掌握垂直AI深化与工业大模型的应用方向。

竞争压力：中美AI技术博弈背景下，企业需通过AI提升核心竞争力，避免在智能化浪潮中掉队。

实践需求：制造业普遍面临数据碎片化、技术适配难、人才短缺等问题，需系统性学习如何规划AI战略并落地。

授课方法

讲解 + 视频案例+互动研讨 + 问题答疑 + NLP启发 + 深度观察 + 情景对话

课程收益

效率与成本：优化生产流程（如能耗降低12%）、替代人工分析（如AI视觉替代IE作业），提升资源利用率。

质量控制：通过AI预测缺陷（如“零缺陷制造”）、实时监测（如焊接质量AI检测），减少质量风险。

设备维护：预测性维护（如故障诊断准确率92%）延长设备寿命（如30%）、降低备件库存（如50%）。

运营管理：实现安全智能管控（如人脸识别系统）、无人化工厂管理，提升决策效率与业务连续性。

战略短板：破解AI落地中数据整合难、模型泛化能力不足等挑战，规划价值驱动的试点项目。

授课对象

企业董事长，总经理、副总、智慧产业相关人士

课程大纲

第一单元、AI技术在钢铁制造业应用概述（1.5H）

目标：帮助学员理解AI在制造业的宏观趋势、技术方向及战略价值。

1.中美博弈—AI大决战

2.AI发展的量大方向：垂直AI应用深化与工业大模型普及

3.AI+智能硬件实现AI+5G+边缘计算的的智能类人作业群体

4.业务+AI=价值与数据+AI=价值的AI路线

5.比亚迪收购保险公司的企图

6.从广新集团的工艺AI发展看数字化工艺对设备价值的提升

7.视觉+语音识别+平台模型驯化的充分智能对于未来AI发展的意义

8.工信部与国资委AI政策解读

第二单元、AI技术体系（2.5H）

1.AI大模型的分类：通用大模型&专业大模型

2.AI的基础架构

3.AI架构基础层

4.AI训练算法模型

1)机器学习&深度学习框架-数据分析的参数择优

2)计算机视觉-基于图像和视频的质量、人员等管理

3)自然语言处理-知识管理和设备故障诊断

4)工业大模型-泛化能力平台，支持多任务场景

5.AI基石—数据治理&平台

1)数据治理从交互到数据消费

2)数据管理的5层架构

3)数据平台选择

4)企业数据源管理

5)集成Deepseek部署管理

6)AI决策基础-知识库搭建

7)结合数据平台的AI驯化平台作用

8)算法管理与AI驯化

案例：明泰铝业平台的架构、技术详情分析

第三单元、AI驱动钢铁制造业升级的六大应用场景（5.5H）

目标：通过场景化案例学习AI落地的具体方法

1.AI替代人类作业

1)基于数字化模型的工艺自动化

2)基于智能的AOI检测

3)基于模型+传感器的0缺陷数字化工艺

4)联合硬件与边缘计算形成的自我闭环的智能体

5)机器视觉+行为分析形成的无人化管理

6)视觉+智能算法替代工程师作业

7)衔接Deepseek等AIGC的智能化报告

案例：自编程智能焊接智能体实现自探测，自编程、自焊接的无人化工作站

宝武硅钢在线质量检测

联合利华库房智能体优化库房使用管理实现替代专业IE工程师作业

联合利华机器视觉现场基于人员行为的无人化管理

宝武无人化内物流

2.AI+生产流程的优化

1)工艺择优

2)工艺实时调整

3)语音识别与引导

4）智能化流程

5)大数据优化生产策略

案例深度解析：

浦项钢铁高炉铁水质量与能耗优化

神龙橡胶工艺驯化，降低33%的质量异常

3.AI赋能生产预测与工艺管控

1)基于历史数据和现实数据的AI智能生产预测系统逻辑搭建与应用

2)基于预测风险的智能企业资源分配与风险管控

3)Deepseek自主学习更变革新工艺

4)AI通用大模型在工艺控制方面的应用

案例:某橡胶企业基于历史数据的大模型管控，减少异物不良33%

上汽集团根据质量风险AI智能分配员工，实现动态质量管控

4.AI+质量控制

1)制造质量的预测与评估

2)逻辑检测

3)表面监测

4)大数据监控

5)精准追溯

6)质量改进

案例：上汽质量风险预测与动态人员智慧管控

徐工集团焊接AI+大数据检测

AI+是视觉的质量管理

攀枝花机器学习在铁矿含量测试中的应用

机器学习在废钢拣选中的应用

5.AI+资源设备维护管理

1)AI在设备故障预测中的应用

2)AI+传感器在设备故障检测中的应用

3)AI基于设备运营大数据，降低设备能耗

案例：三一基于AI构建工程机械故障诊断系统，通过语音交互+图像识别、声音分析、振动数据，实现92%的故障诊断准确率，提升40%的维护效率

某钢铁企业，融合历史数据，建立高炉模型追溯高炉故障，缩短解决问题时间50%以上

声波分析仪在机械故障预测中的应用

6.AI赋能制造运营管理

1)基于机器视觉的行为管理与处置

2)基于知识库的智能决策机器视觉+行为分析形成的无人化管理

3)视觉+智能算法替代工程师作业替代人员的深度逻辑与技术作业

4)信息集成与业务自动化流程审核与处理

5)衔接Deepseek等AIGC的智能化报告

6)问题解决与Deepseek的深度集成

7）自然语言大模型在产品研发中应用

案例：海康基于面部识别的安全管理系统

吉量无人工厂指挥系统

客户服务：利用AI聊天机器人处理客户咨询、订单查询、质量异议等，提升响应速度。

7）AI赋能产品和工艺研发

a)AI辅助新产品开发

b)产品开发的数据建模

c)基于历史数据沉淀的工艺开发与创新

案例：浦项制铁（POSCO）AI辅助研发，研发周期缩短2年左右

宝武新材料的逆向生成实验方法

第四单元、AI在钢铁制造业的应用落地实践（2H）

目标：解决AI落地难点，规划企业实施路径

1.国内AI应用现状与不足

1)技术与场景的适配碎片化

2)成本与数据安全

2.数学和业务专家不足限制AI在制造业的广泛应用

3.自然语言大模型在钢铁行业的应用趋势

4.AI的挑战与应对策略

1)数据质量与整合

2)模型泛化能力

5.业务战略规划是AI发展的起点

6.价值驱动选择AI试点项目

7.数据规划促进全面AI的进步

趋势：产需需求-设计-工艺-铁-钢-轧-售后产品全周期AI系统

第五单元、总结复盘（0.5H）

张老师

张忠新老师简介

讲师资历

人工智能AI与数字化实战领航级专家

中德数字化工作组中方专家

美国GLP数字化转型高级顾问

华为数字化转型高级顾问

世界先进制造大会嘉宾

中国智能制造大会嘉宾

上海市智改数转工作组专家

赛迪研究院外聘数字化转型专家

复旦大学数字化EDP项目讲师

浙江大学数字化EDP项目讲师

上海交大数字化EDP项目讲师

新家坡国立大学 数字化客座讲师

实践/学术背景

2015年-2020年 癸午智能数字化总监 联合创始人

2016年12月 参加中德两国数字化标制定

2016年6月—至今 复旦大学、上海交大、浙江大学 数字化EDP项目讲师

2017年1月—至今 上海智能制造数字化转型专家

2018年7月 世界先进制造大会嘉宾

2018年9月 中国青岛智能制造嘉宾

2018年—至今 中德数字化工作小组中方特聘专家（全国仅11人）

2018年—至今 美国GLP数字化转型高级顾问

2019年参与中德两国数字化《基于价值网络的数字化商业模式研究》编写工作

先后主持参与：上海蓝科电气、北京同仁堂健康、威海震宇黑灯工厂、慧创保温杯黑灯工厂、中国一汽解放工业互联网平台、茅台晶琪数字化工厂、上海华生物消黑灯工厂、海信数字化遥控器工厂、明阳包头数字化基地、华为GT2、10.8寸PAD产线、特斯拉锂电池生产线、沃尔沃大庆、成都工厂、上海大众宁波工厂工控过程安全评估，吉量白领智能工厂系统、老板电器数值化财务……等27个数字化工厂。

工作经历

合肥现代汽车 革新工程师

上海正位印刷 质量工程师

上海乔山健康器材 总经理助理

蓝泰（上海）不干胶 高级经理

上海华制咨询 运管部经理

上海慧创咨询 &癸午智能 首席技术官

赛迪研究院苏州分院 数字化事业部副总

徐工汉云工业互联网 首席技术专家

培训风格

充满激情、风趣幽默、能够吸引学员的注意力，引发学员兴趣，引导学员进行思考，注重在项目中的互动效果，严格设计过程，注重对于结果的追踪，深得客户信赖。

授课领域

数字化与AI战略、企业AI与数字化转型、数字化AI赋能制造、数字化AI赋能供应链、数字化运营、数字化工厂、低碳绿色数字化工厂……

部分数字化案例

1、上汽集团 设备AI平台/通过对历史数据挖掘借助大语言模型LLM，知识图谱，借助传振动感器、温度、红外等传感器以及超声、脉冲振动等先进工具，将上汽集团关联性故障降低87%。

2、蓝科电气AI数字化设计/通过对蓝科电气3万+的产品进行归类，设计107个数据模型，从而实现同族化产品的设计从过去4小时/件降到3分钟以内，借助智能算法实现二维图、检验图的自动生成、对客户的新品反应周期从20天降低5分钟以内

3、某轮胎上市公司/橡胶密炼是轮胎制造重要工艺，从历史数据中进行算法训练，提升该工艺的质量33%

4、某上市公司减速机轴承AI项目/减速机是工厂的核心设备，为了保证生产力，借助AI技术对以上的减速机故障数据、振动数据以及轴承供应商提供的轴承状态与振动频谱数数据，对减速机的机械故障进行预测性维护。

5、某汽车集团数字化平台/某汽集团主力车型产能生产工厂，2022年初集团提出全面战略转型，该工厂冲、焊、涂、总、电五大工艺车间将全面生产新的乘用车型，在此基础上，要 求JPH节拍翻一番，同时在老工厂产线改造中，集团提出要把该工厂打造成业界标杆、一流的汽车生产工厂

6、北京同仁堂健康智能工厂/实施1年《数字化工厂规划》，按照同仁堂健康整体规划、打造北京同仁堂工业互联网平台，实现生态化运作，打通从销售、渠道、客户、供应链的维度的数字化运作。成果：销售增长200%以上、物流成本下降30%以上，生产效率提升15%；在制品下降25%；质量不良低减15%；设备故障停机率下降25%；

部分服务过的客户

凯迪拉克金桥工厂、同仁堂、老板电器、高德红外、汉德车桥、华润新能源、广新集团、中国一重、中国一汽、青岛双星、蓝科电气、苏试试验、江森自控、延峰伟世通、徐轮橡胶、帝隆集团、许继集团、中国电网、CPIC、哈药六厂、泰格尔重工、江淮集团、江淮动力、茅台晶琪、江西铜业……

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