在行业、市场环境和企业自身发展的需求影响下，承德建龙率先抓住了这一可持续发展的重要机遇，着力建设智能工厂，致力于打造国内首条无缝钢管行业“黑灯工厂”，通过构建完善的无缝钢管研发、制造、物流一体化业务，实现大规模定制化生产过程的可视化和产品质量问题追溯的透明化，全面提升生产的智能化水平，打造无缝钢管行业智能制造领跑者，为行业推进智能制造提供优秀样板和可复制推广路径。

近几年，随着我国智能制造的快速发展，作为流程制造业的钢铁工业急需在智能化领域进行更深入的探索与实践；其中，多工序运行协同控制是智能制造的重要环节。在面对多品种、小批量、多规格、高质量、快节奏的生产要求时，因对生产工艺考虑不足，传统生产调度模型/系统很难达到令人满意的应用效果，故而钢铁企业对炼钢-连铸过程的多工序运行协同控制水平提出了更高的要求。 本项目针对多品种、小批量、多规格、高质量、快节奏等生产约束下生产计划与调度难的问题，首先对莱芜钢铁集团银山型钢有限公司炼钢厂物质流运行的时间参数进行系统解析，包括不同工况下炉次在各工序之间的作业时间和传搁时间等，在明晰物质流运行规律的基础上，充分考虑工艺、设备等多种约束因素，归纳总结适用于不同工况的生产调度规则库，优化生产运行模式；其次，应用生产调度规则库来指导调度模型的构建与求解，提高模型的可用性；再次，采用系统仿真的方法来探究车间平面布置、天车运行、钢包运转等因素对于物质流在多工序之间运行的作用机制，为调度模型及其求解算法的进一步完善提供指导；最后通过系统研究与流程运行相关的生产因素，提出多工序协同运行量化评价模型及评价参数，实现对炼钢厂多工序协同运行水平准确评价。 通过该项目的实施，莱钢银山型钢炼钢厂炼钢-连铸区段的生产运行节奏与有序性得到显著提高。项目获得授权发明专利2件、实用新型专利2件，登记计算机软件著作权1件，制定企业标准2项和形成企业技术秘密5项，发表国内外学术论文13篇。项目自2019年成功实施以来，共计创造经济效益14083.3万元。

该项目以韶钢智慧中心为依托，利用智能化大数据等新兴前沿科技，对技术、生产、管理及组织模式进行重大创新，改变钢铁旧有面貌，打造“不一样钢铁”、“精彩钢铁”、“人文钢铁”，实现自动化、物联网、大数据、人工智能等新技术在传统流程工业场景的集中化、规模化应用，在高效协同、智能决策、智能控制方面取得了巨大的进步和良好的效果，颠覆性转变钢铁生产模式，树立了钢铁智能制造的典范。

本项目聚焦目前钢铁企业在质量管控和分析方面面临的共性问题，利用大数据及人工智能技术，突破了传统IT信息化系统框架结构、技术水平、适用领域等局限性，研发了一套适用钢铁企业全流程、全工序的质量分析管控平台，并应用于钢铁生产最为复杂的炼钢和轧钢工序，以现代质量管理方法为基础、以信息化系统为手段、以智能制造为主导，实现生产可管控、异常可预警、过程可追溯、缺陷可诊断、能力可评价、质量可预测、研发可推理。运用全面质量管理工具，辅助技术人员确保产品质量的稳定性，持续提升产品质量，不断提高顾客满意度和企业竞争力。

以数学模型为基础，通过大数据研究方法形成转炉冶炼过程控制系统的吹炼模型、加料模型和终点控制模型，形成一套转炉智能制造控制及仿真系统软件。控制系统通过流程输出端数据群能够自调整过程控制参数。控制及仿真系统利用过程监控数据具备自学习功能。 研究转炉智能制造技术的过程监控方法，通过炉气成分分析、音频化渣技术、副枪技术或倒炉取样以及下渣检测技术检验和修正模型。 在创新应用激光炉气分析技术的基础上，提高入炉原料供应标准，完善转炉基础数据信息在线检测技术，开发静态和动态智能控制模型、自动出钢技术，实现对转炉冶炼全过程的无干预智能化炼钢。

本项目首次利用大数据及人工智能技术，突破了传统IT信息化系统框架结构、技术水平、适用领域等局限性，研发了一套适用钢铁企业全流程、全工序、全产品的质量分析管控平台，并应用于钢铁生产最为复杂的炼钢和轧钢工序，以现代质量管理方法为基础、以信息化系统为手段、以智能制造为主导，实现生产可管控、异常可预警、过程可追溯、缺陷可诊断、能力可评价、质量可预测、研发可推理。运用全面质量管理工具，辅助技术人员确保产品质量的稳定性，持续提升产品质量，不断提高顾客满意度和企业竞争力。 总体技术路线是利用大数据技术抽取及存储生产现场的所有生产信息、控制信息、工艺过程数据、能源介质数据、设备运行数据以及各种计质量装置等检测数据，形成完整统一的基础数据平台，然后以数据为基础，完成全流程、全工序的生产过程质量数据监控与告警、过程质量追溯、质量分析与建模、过程质量评价、工艺标准库管理、质量报告及统计分析报表，系统分析组件，系统配置管理等功能。

本重点专项总体目标是：面向国家在节能环保、智能制造、新一代信息技术领域对战略性先进电子材料的迫切需求，支撑“中国制造 2025”“互联网+”等国家重大战略目标，瞄准全球技术和产业制高点，抓住我国“换道超车”的历史性发展机遇，以第三代半导体材料与半导体照明、新型显示为核心，以大功率激光材料与器件、高端光电子与微电子材料为重点，通过体制机制创新、跨界技术整合，构建基础研及前沿技术、重大共性关键技术、典型应用示范的全创新链，并进行一体化组织实施。培养一批创新创业团队，培育一批具有国际竞争力的龙头企业，形成各具特色的产业基地。 2020 年重点专项拟启动 8 个公开择优重点研究任务，拟安排国拨经费总概算为 3900 万元。企业牵头申报的项目，其他经费（包括地方财政经费、单位出资及社会渠道资金等）与中央财政经费比例不低于 1:1。项目执行期为两年。每个项目下设课题数原则上不超过 3 个，参与单位总数不超过 5 家。每个研究任务拟支持项目数均为 1~2 项。申报项目的研究内容须涵盖该重点任务指南所列的全部考核指标。

热轧板带材力学性能是用户关注的核心要素，组织性能预报与集约化生产受到普遍重视。然而在整个热轧生产过程中，加热和热轧、冷轧过程中轧件内部组织演变情况处于“黑箱”状态，无法直接测量、观察。想要控制钢材内部的组织，调整、改变其组织和性能，需精确感知轧件内部的信息，需要系统具有模型感知的能力。在工业大数据的数字感知的基础上，基于物理冶金学研究，通过ＡＩ（人工智能）和机器学习等现代信息技术，进一步赋予系统以感知、记忆、思维、学习能力以及行为决策能力等能力。同时基于热轧板带生产过程复杂性和用户个性化定制需求，构建跨系统、跨工序的钢铁工艺质量大数据平台，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，融合物理冶金学和生产数据实现热轧全流程组织-性能-表面演变的数字孪生。以生产全流程工艺机理为基础，实时分析生产过程工艺、设备参数与产品质量的关系，满足用户的定制化需求并进行质量在线综合评判和异常原因追溯。结合设备过程控制能力给出工艺参数和制备工序流程的优化方案，以数据为基础提高机理不明或复杂工况下的数学模型设定和质量控制精度，通过多工序协调匹配提高产品质量稳定性和生产效率。现阶段，浦项、普锐特开发了在线组织监测与优化系统，实现了一材多品种生产和在线工艺调优；东北大学项目团队则采用人工智能预测了材料组织性能演变，开发了力学性能高精度预测、氧化铁皮控制、工艺逆向优化和钢种归并技术，在产品质量的稳定性控制方面效果显著。

主要技术包括冷轧不锈钢的连轧机、焊机、退火、酸洗、平整和拉矫的高度集成技术，实现一条高度集成的联合机组。开发出一种具有自主知识产权的18辊轧机装备，能满足不锈钢，高强及超高强钢、先进高强宽带钢的冷轧轧制需求。开发与之配套的退火炉、酸洗段成套工艺装备，实现冷轧不锈钢退火炉、酸洗段工艺及装备技术国产化。以及绿色节能环保型清洗技术、低能耗直燃退火炉、炉子智能数学模型等智能制造技术、中性盐电解+混酸酸洗技术、余热回收及利用解决方案、先进废气处理DENOX技术和高速通板解决方案。

本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。 本重点专项设立基础前沿理论、共性关键技术、应用示范等3 类任务以及基础前沿技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等5 个方向。专项实施周期为5 年（2018—2022 年）。拟安排国拨经费总概算约6.8 亿元。