我国高铁装备制造用钢铁材料研发与应用，相比日、德、法等发达国家起步较晚，仍处于消化、吸收及再创新的过程中，迄今仍存在材料基础研究不足、产品性能及质量稳定性低等问题，成熟的国产化材料体系还未形成，中高速动车制动系统、牵引系统核心部件用钢铁材料绝大部分依赖进口。技术方面主要存在的问题包括： 1、高铁冷成形弹簧钢要求材料具有高强度、高韧性、高疲劳、超纯净，尤其对耐疲劳性能提出了更高要求，传统的弹簧钢能够满足热成形要求，却难以满足冷成形后的各项性能要求； 2、制动盘作为高铁摩擦制动系统的关键部件，服役条件极其苛刻，国内缺少高铁制动盘用钢的产品，高铁制动盘用钢的高强韧性、耐高温、耐磨、抗疲劳、抗氧化性和良好的环境适应性等综合性能需要系统研究； 3、高铁用高温渗碳齿轮钢与国外存在明显差距，随着渗碳温度的提高，奥氏体晶粒易发生长大，对强韧性、热处理变形、抗疲劳性能等产生不利影响； 4、高铁用钢合金体系复杂，含有Cr、Ni、Cu、Al、V、N、Nb等多种元素，钢种裂纹敏感性高，连铸过程中极易产生内外部质量问题； 5、高铁用钢铁材料性能的均一性要求高，成分均质性、碳极差等需要系统提升。 南钢积极践行《中国制造2025》、《钢铁工业调整升级规划》、《中长期铁路网规划》、《增强制造业核心竞争力三年行动计划》等国家相关产业政策导向，于2018年获得国家工信部工业强基 “轨道交通装备用高性能齿轮渗碳钢”项目支持，2019年获得国家发改委增强制造业核心竞争力专项“先进轨道交通装备材料高铁刹车盘用钢”支持，2021年进入江苏省轨道交通装备产业链强链项目。南钢成立产学研用团队，联合北京科技大学、中盛铁路车辆配件有限公司、中车戚墅堰所等高校院所及上下游企业，全产业链协同攻关，结合自身装备和技术优势，陆续开展纯净钢冶炼及夹杂物塑性化控制、钢的成分均质化控制、裂纹敏感钢种铸坯表面质量控制、渗碳奥氏体晶粒度控制等技术研究，明确了轨道交通用钢开发的具体目标和实施方案，形成了具有自主知识产权的轨道交通用钢生产控制技术，相继完成了高铁弹簧用钢、制动盘用钢、轨道交通齿轮钢等产品开发及产业化应用，填补了国内空白，解决了“卡脖子”材料问题。

废钢作为唯一可以代替铁矿石炼钢的绿色环保、可多次循环利用的再生铁素资源，将在后续钢铁冶炼中占据更重要的作用和地位，更加广泛的应用于钢铁冶炼。由于废钢使用量大，多料型掺杂混装，且时常发生废钢掺假等现象，为保证产品质量、提升钢铁产量，避免爆炸、钢水喷溅等事故的发生，需要对购买的废钢进行验质。传统废钢验质工作面临如下几个难题： 1、钢铁企业废钢验质过程，通常应用人工目测、卡尺测量等手段，受人为主观因素影响较大，缺乏统一的废钢分类定级标准，无法形成量化的评价结论及很好的数据分析，不易让供应商信服。 2、废钢验质作业环境较为恶劣，验质人员每次需要攀高四五米到大货车车顶，对车内废钢进行近距离观察，劳动强度大，作业风险高，效率低下。 3、卸货过程中，掺假、密闭容器未切割、超长超大件等，在人工验质过程中，经常存在漏验、错验等情况，异物无法及时提醒，可能会直接影响后续钢铁冶炼安全，发生重大的安全事故或生产事故。 4、废钢验质结果将直接决定废钢的回收价格，判级等级的差异直接影响钢铁企业的利益、供应商的利益，进而影响供应商的合作积极性。如何实现双赢，保障双方利益，也是传统验质工作执行难的重要难题。 河钢数字科技自主研发了基于人工智能技术的废钢智能验质系统。该系统主要利用机器视觉对废钢车辆卸料过程实时感知、逐层采样，通过人工智能技术（AI），在卸货过程中进行单层判级和整车判级，智能识别出不达标废钢、杂质和异物，最终通过AI算法计算出整车扣重的预估值，对危险物、异物及时做出预警。

项目属于金属材料制造工艺技术与材料应用技术领域，产品主要应用于制造新能源汽车驱动电机铁心。新能源汽车驱动电机铁芯使用高端无取向硅钢，其使用需求是高效率、高功率密度及安全性，决定了铁芯导磁材料高磁感、极低损耗、高强度特性。汽车驱动电机铁芯工作于高速转动的工况，为了提高效率，要求中频极低铁损；为了提高安全性，要求导磁材料强度高；同时，鉴于汽车的民用属性，涂层材料的环保化将成为趋势等。本项目研究了高端无取向硅钢磁畴行为及表面富集元素作用机理，形成提高面织构、夹杂物无害化、化学成分及组织优化控制等平台技术，解决研制高端无取向硅钢系列产品的共性技术问题。依据高端无取向硅钢强度、磁性能耦合关系，研究强度和电磁性能的统一；同时研发了无铬环保涂层、应用于汽车驱动电机整体增强技术的自粘接涂层。

众所周知，轴承材料中滚动体的技术难度大于套圈，钢球的难度又大于滚子和滚针，而大载荷轴承钢球与其它用途轴承钢球相比具有以下技术难点：①更大载荷：压碎负荷2500kN以上，工作应力1250kN以上，因此对于疲劳失效更加敏感；②更大规格：大载荷钢球规格高达Φ89mm(对应棒材规格为Φ60mm)，钢材组织均匀性控制难度大；③更恶劣服役环境：风电轴承全寿命周期免维护，服役于低温、腐蚀等恶劣环境，要求钢材P含量≤0.010%。 基于以上特点，大载荷轴承钢球要求钢中夹杂物数量少且尺寸小、碳化物细小均匀、P等有害元含量低，目前国内外只能采用模铸工艺生产，但这一工艺存在能耗排放高、生产效率低、制造成本高等问题。因此，开发绿色高效化炼钢-连铸工艺生产大载荷轴承钢球用钢成为行业的追求目标，如能成功攻克可填补国际国内空白，仅金属收得率从模铸的约83%提升至连铸的96%以上。 尽管随着冶金行业的技术不断进步，轴承钢的磷含量、钢水纯净度已不再成为轴承钢质量提升的限制性环节，部分特钢企业也能够采用连铸工艺生产小规格(Φ30mm以下)轴承钢球用钢，但是，如何在高效化转炉(供氧强度达到5.0Nm3/min/t)、快节奏精炼模式下快速将钢水P含量控制到0.010%以内、钢材总氧控制到5ppm以内，同时采用连铸工艺即可稳定生产出大规格长寿命轴承钢球用钢，目前很少有这方面的研究报道。因此，江苏中天钢铁集团特钢公司针对绿色高效化炼钢-连铸工艺生产大载荷轴承钢球用钢，本项目需要解决转炉高效率低磷含量控制、快节奏精炼钢水纯净度控制以及低中心偏析和高组织均匀性控制等科学技术问题及行业共性难题。

实现长材无人吊运，电磁吊具是最为通用的方式。但是棒线材难以严格按垛位码放，并且容易发生滚动移位，此时按照钢卷库的库位定位方式，容易由于定位精度不足产生钢材重心在吊具边缘之外的“虚吊”现象，从而导致起吊失败或者吊运过程中的钢材掉落事故。因此，需要开展针对长材无人天车吊运的关键技术攻关。另一方面，智能库管系统应能够适应长材吊运特点，对库位变化有自动调整适应的能力，并且应满足大型物流库对天车、地面物流设备、发运设备等的全局动态优化调度需求；同时，针对物流库区的厂内倒运与存储转运销售功能，需要满足无人操作条件下的全自动卸车、自动装车需求，并能实现与生产、销售系统的对接协同。 为此，北京科技大学工程技术研究院（以下简称“北科工研”）针对棒线材库区，创新开发了以库区环境感知与三维重构、机器视觉与天车控制深度融合、库区多智能体协同优化的智能库管调度、库区集控与智能工厂协同优化为标志性的第二代无人天车与智能库管技术，并实现针对棒材智能库与高线智能库的首创示范应用。

大冶特钢是我国装备最齐全、生产规模最大的特殊钢企业，其特冶锻造生产基地工艺流程较为复杂，该产线电炉、电渣及双真空工序涉及炉台设备包括电弧炉、感应炉、精炼炉、电渣炉、真空感应、真空自耗炉等，生产工序多，既有流程行业又有离散行业特点，各工序各参数的交互影响因素多，而采用先进的工业互联网技术，建立质量大数据系统，将打通各工序产品质量与工艺参数之间的系统壁垒，可以达到多工序、各工艺质量数据的互通互融，在加工生产的每个环节保证各节点的质量稳定，实现产品生产全流程质量可追溯，将有效提升产品质量，从而满足市场需求、增强企业竞争力。

智能化、绿色化是钢铁行业的发展方向，而数字化是智能化的重要基础，在钢铁工程建设特别是新型钢厂建设过程中，如何实现全流程全方位的数字化和绿色化，还需要解决以下四个核心问题。 1.解决新一代信息技术与钢铁全流程深入融合的问题。一是解决信息感知与数据不全的问题；二是挖掘数据的深层次价值，解决大部分数据仍在沉睡的问题；三是提高数据孪生效率，解决产线各系统之间彼此孤立、信息孤岛，数据资产和价值有待进一步挖掘的问题。 2.解决绿色技术与工程设计的融合与协同问题。我国钢铁行业执行全球最严行业排放标准，河钢集团所在的河北省排放限值又高于国家标准。另外，钢铁行业存在工艺流程长、工序多、污染物种类多的特点，增加了污染物协同治理的难度。以产品为主导的传统钢厂设计模式，生产制造与绿色技术协同性不够，导致全流程绿色技术与总体设计融合难。 3.解决新一代流程钢厂各工序高效衔接的问题。依据冶金流程学理论，钢厂工序流转应遵循“流转时间最小化、空间路径最小化、过程排放最小化”的总体设计理念，但如何实现“最小化”，在实际操作时难以量化和及时调整。需要通过数字化手段，搭建流程优化和智能化运行总平台，实现各工序间的高效衔接。 4.解决钢铁工程项目管理手段不统一的问题。钢铁工程由于规模大、系统复杂，面临工程难以协同管理的问题，主要表现在工艺设计、设备管理、现场施工等资源集中管控平台缺失、技术体系无法共享、信息沟通效率低等方面，严重影响和制约了工程建设效率。

兴澄特钢一轧钢分厂成立以分厂厂长牵头组成自主开发的攻关小组，攻关组成员现场采集负责添加智能点检区域数据，绘制平台网络图，搭建一级、三级和智能点检网络体系，并依据网络图，建立数据传输接口，实现数据间互通。为确保智能点检的准确性，攻关组成员增设了系统运行故障诊断功能，实现自动识别故障数据、智能点检采集故障，并最终自动报警反馈到客户端。同时，相关人员只需在手机APP，就能查询到该系统的点检信息和报警标准。 项目主要围绕主轧线主体设备设计，监测的设备范围包括：轧机、加热炉汽包、变压器、润滑站、液压站。保留延伸扩展其他类型设备的能力。系统平台设计范围需满足上述设备关键状态参数的实时采集、数据存储、数据分析展示、异常告警与处理、设备的日常维保和健康管理等，以及为实现监测而进行的部分现场仪表的升级改造，传感装置和数据采集设备的安装。

绿色智慧制造背景下，通过设备运维的数字化与智能化，探索和推动工业领域设备管理变革升级，成为了新的课题。目前以“点检定修制”为代表的设备管理主要问题体现在： 1、过度依赖人的行为、经验，设备风险难以控制。以某钢厂为例，90%的设备故障是因为点检不到位，30%的重复性故障是点检不周导致，充分说明五感点检、经验判断已不足以支撑设备风险有效控制。 2、设备过维修与欠维修并存，综合维护成本居高不下。由于缺乏全面有效的设备状态把控手段，点检定修模式下过维修难以避免，同时也普遍存在设备老化严重、维护不及时的情况。 3、设备维护功能分割过细，制约系统效率提升。点检、运行、日修、抢修等多种角色并存，效率提升遇到瓶颈（行业万吨钢点检人员配置平均水平1人/万吨，国际先进0.7人/万吨）。 宝武装备智能科技有限公司、宝山钢铁股份有限公司通过新一代信息技术（ABC+IoT）应用，推动设备管理从“感官判断、经验决策”向“数据判断、知识决策”的智能化升级，支撑钢铁制造“智慧、绿色”转型，探索实践工业领域设备管理变革，带动行业高质量发展。总体思路如下： 1、以“三需要”（数字化转型、绿色可持续发展、设备管理变革）为初心，探索面向多维需求的设备智能运维系统解决方案。 2、以“三个一”（一个平台、一个专家系统、一套标准化体系）为核心，打造“远程、智能、共享”的设备智能运维管理新模式。 3、以“三提升”（资产效率、人事效率、管理效率）为目标，重塑设备运维价值链，实现设备管理价值最大化。

复相钢由于具有优异的折弯扩孔性能、疲劳耐久性能、碰撞吸能性能，应用于汽车关键零部件，对提升整车安全性能具有不可替代的作用。复相钢通常包含两类产品，其中冷轧复相钢主要用来制造对碰撞要求极高的门槛、座椅滑轨等车身安全结构件，热轧复相钢主要用来制造对成形及疲劳要求更高的底盘核心部件。受制于产线装备能力及产品高质量要求，项目之初我国复相钢产品及相关标准仍是空白，以北京奔驰为代表的汽车用户长期依赖于进口蒂森、阿赛洛、神户等国外钢企产品。近年来，国内宝钢借助于热轧产品升级及冷轧高强产线能力提升，积累了一定的复相钢生产开发经验，但国内外复相钢还存在一些难题尚未有效解决，如：热轧复相钢扩孔率波动大（30-80%）、成形能力不足导致开裂率高达4%，冷轧复相钢性能合格率仅有80%、折弯性能不良导致开裂率高达8%、边部开裂率达到5%、板形不良导致零件空间尺寸合格率仅有90%等。为此，首钢联合北京科技大学、北京奔驰等单位，历时多年，开发了780-1180MPa级别高性能复相钢系列产品，解决了复相钢生产应用共性难题，实现了技术引领，主要创新如下： （1）揭示了复相钢局部成形性能的影响机理，提出了基于微细颗粒残余奥氏体和纳米析出强化铁素体的组织调控新思路，开发了热轧控制中间层冷温度及冷轧低温退火的复相钢生产新技术，实现热轧800MPa复相钢扩孔率≥55%且伸长率≥12%，冷轧1000MPa复相钢180°弯曲半径达到0t。 （2）形成了极限规格冷轧复相钢“热轧-层冷过程凸度/平直度协同控制+大轧制力冷轧板形调控域优化”的全流程板形控制技术，解决了复相钢高轧制负荷下的板形难题，实现了平直度≤2mm/2000mm，制作零件空间尺寸合格率提升至96%以上。 （3）发明了基于材料的边部裂纹敏感性评价方法及基于零件成形方式的等效极限预测方法，揭示了材料物理特性对边部裂纹的影响规律，实现了材料与零件相结合的事前预测，复相钢冷成形边部开裂率降低至0.2%以下。 该成果获授权专利22项，其中发明专利14项，主持及参与编写国家标准5项。近三年产量累计近14.27万吨，实现净利润1.23亿元。高性能复相钢产品在奔驰、宝马、北汽、长城等用户广泛应用，镀锌复相钢市场占有率超过50%，奔驰国内供应商独家供货。本项目开发复相钢为汽车行业高端材料国产化做出了突出贡献，推广应用前景广阔。