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项目以开发高精度特殊钢轧制关键模型控制技术为目标，开发智能轧制控制系统，研制出相关算法和模型，成功研制相关钢板，实现多项指标提升，完成全流程创新，合计增效提质2367.34万元。

构建面向金属材料微观组织分析大模型平台，通过建立数据库、知识库，开发大小模型，建智能分析平台等，采用先进技术，可提升分析精度与效率，还能增加企业营收和利润。

项目基于自研平台，采用云-边-端架构，建立数字双胞胎系统；配矿、烧结、高炉智能系统分别实现资源优化、产线智能决策及高炉“黑箱”解析与炉况诊断，各有技术亮点。

该项目将机理模型与人工智能算法融合，应用于板材轧制力预报，构建“机理 +AI”模型。采取技术集成、控制时延等措施，模型先进且泛化性强，创造 2480 万元经济效益，还有多方面社会效益。

钢铁行业烧结机台车数智管控及自动注油系统，由多部分组成，用智能控制与AI算法，实现全流程自动控制、精准注油与实时监测，可提效、保安全、降成本、优质量，效益显著且应用将更广。

冷轧全工序流向平衡及智慧排程系统含全工序流向平衡编制平台与冷轧智慧排程系统，前者编制物流平衡计划指导排产，后者含排程分析与机组排程模块，推荐采用层排为主架构实施。

该项目构建预测模型、优化策略等系统，创新应用AI技术，提高预测准确率，提升材料设计效率，能降成本提效益，推动钢铁业绿色发展与产业升级。

大数据AI决策系统项目方案包括构建数据分析体系、实现智能预测与决策支持、降低风险提升竞争力；核心技术采用特定结构与开发模式，前后端分离，存储于 MySQL，运行于 CentOS，部署需相关软件，可对接 OA 系统。

该公司与相关企业研发的智慧排产系统，其实施涵盖精益管理系统建设、数据治理等多项举措，是国内制罐业首个AI应用，提升关键指标，为制造业智能化转型提供实践。

针对钢铁制造依赖人工主操的难题，以冷轧连续退火工序为对象，该公司研发“AI主操” ，引入具身智能，设评价体系，应用后次品率等指标改善，已落地且获多方认可。