太鋼煉鋼廠智控中心（南區）。

太鋼的鋼樣自動分析機器人。

太鋼煉鋼廠北區正在進行無人自動化作業。

　　走進位於山西省太原市的中國寶武太鋼集團（以下簡稱“太鋼”）煉鋼廠智控中心，將近50米長的屏幕氣勢恢宏。屏幕上，數據流與監控畫面交織。從原料下料到鋼水連鑄，從轉爐吹煉到成品噴號，煉鋼全流程每一個環節、每一個角度都清晰可辨，無需人工現場值守，輕點鼠標便可掌控全局。

　　近年來，太鋼依托自主研發的工業互聯網平台，構建起煉鋼“大數據中心”與“智慧大腦”，深度融合人工智能、大數據、自動控制、機器視覺等前沿技術，成功落地“一鍵煉鋼”、轉爐自動出鋼、測溫取樣及連鑄方坯噴號機器人、煉鋼AI助手等一系列智能化項目。此舉有效破解傳統煉鋼勞動強度大、安全風險高、效率偏低、成本管控不精准等難題，推動煉鋼生產從人工操作向自動化作業轉型、從經驗驅動向數據驅動跨越、從分散管控向集中智能管控升級，為實現鋼鐵制造高端化、智能化、綠色化發展注入新動能。

　　從手工搖爐到鼠標操控的跨越

　　太鋼煉鋼廠，是太原基地的核心生產廠，承擔著主要品種鋼的冶煉任務，具備450萬噸不鏽鋼、800萬噸碳鋼產能，是世界上裝備最齊全、品種最多的單體煉鋼廠之一。

　　在煉鋼廠轉爐主控室，3名員工端坐電腦前，目光專注地盯著屏幕上的各項參數。煉鋼工常偉輕輕點擊鼠標，預設程序隨即啟動，“一鍵煉鋼”正式開啟。

　　這套技術通過靜態模型精准測算料批加入量、氧槍槍位及副槍測量時機，從冶煉爐次自動下槍、吹煉觸發模型指令，到輔料投入、氧槍與氧氣參數動態調整、副槍精准測量，再經動態模型完成停吹判定並下達提槍指令，實現全流程自動化煉鋼，無需人工過多干預。

　　已在煉鋼廠工作21年的常偉，親眼見証了煉鋼廠的蝶變。“以前我是搖爐工，專門操作轉爐傾斜，裝料、出鋼都得手動搖爐，全程守在煉鋼爐附近。尤其是夏天，車間溫度至少50攝氏度，烤得人喘不過氣，工裝從來都是濕了又干、干了又濕，工作環境特別艱苦。”回憶起過去，常偉感慨萬千。

　　“現在不一樣了，智能化改造后，相當於‘視覺系統’接管了搖爐操作，激光定位、自動搖爐精准又高效，工人再也不用守在高溫爐旁遭罪了。”煉鋼廠北區工場負責生產保障的主任工程師孫少南介紹，智能化設備不僅減輕了工人勞動強度，更提升了操作精准度。

　　目前，“一鍵煉鋼”技術已在轉爐等多道工序成功應用，有效提升冶煉整體控制精度，解決了傳統冶煉中鐵元素收得率不高、終點控制不准、冶煉周期偏長的問題，同時大幅降低補吹率，減少各類生產消耗。

　　遙控測溫取樣，筑牢安全高效防線

　　如果說“一鍵煉鋼”改寫了冶煉環節的操作模式，那麼智能出鋼及配套環節的升級，則讓煉鋼全流程的自動化、精准化水平再上一個台階。

　　在煉鋼廠角落的一個不起眼盒子裡，整齊擺放著幾根長約2米、一頭較粗的棒子，這是被淘汰的人工測溫取樣器。

　　“你能想象嗎？以前出鋼前的測溫取樣，全靠人工近距離操作。”太鋼不鏽煉鋼廠信息化主任工程師楊韜指著舊設備介紹，工人要在煉鋼爐旁幾米外站立，手持安裝著測溫槍的取樣器，小心翼翼插進高溫爐內，停留一定時間后快速取出。

　　“每次測溫都要手工更換測溫槍，取樣器后還連著長長的通訊線傳輸數據。不僅勞動強度大，更讓人揪心的是安全風險，近距離面對高溫爐體，稍有不慎就可能出事。”楊韜說。

　　如今，這樣的場景已成為歷史。煉鋼廠引入自動測溫取樣機器人，工人在室內操控室一鍵點擊，巨大的機械臂便按預設程序，自動安裝測溫槍、精准旋轉定位，完成測溫后實時將數據傳輸至主控屏幕，全程無需人工靠近爐體。

　　據了解，這款測溫取樣機器人以ABB工業機器人為集成應用平台，融合PLC（可編程邏輯控制器）與機器人系統集成技術，可實現探頭自動安裝、測溫取樣自動執行、廢探頭自動拆除，具備探頭箱缺料預警、系統運行狀態監測、現場視頻監控等功能，擁有雙工位測溫取樣全自動化作業能力，將一線員工從高溫、高危、高強度的作業環境中徹底解放出來。

　　除了測溫取樣，轉爐自動出鋼系統的投用，也徹底改變了傳統出鋼模式。該系統運用圖像識別、激光測距、三維計算等技術，精准檢測轉爐及配套輔助設備運行狀態﹔結合行業專家經驗與大數據學習體系，構建高精度出鋼數據模型，指導各工序設備精准聯動、規范運行，全程自動完成轉爐傾動、鋼包車運行、合金加料等出鋼全工序作業。

　　數據顯示，該系統投用后，自動出鋼成功率達到96.9%，單爐次最快出鋼時間僅3分55秒，剩鋼爐次比例降至0.61%，有效解決傳統出鋼工序人工干預多、操作精度低、剩鋼率偏高等問題，大幅提升出鋼工序的自動化水平、運行效率與生產穩定性。

　　一同實現智能化升級的還有LTS扒渣環節。操作人員在主控室一鍵啟動自動扒渣程序后，鋼包自動傾翻裝置按預設角度完成傾翻，圖像系統隨即智能捕捉分析鋼渣分布，規劃扒渣機運行路徑，扒渣機接收指令后精確定位，開展自動扒渣作業。

　　作業過程中，扒渣機依據傳感器實時反饋動態調整動作與姿態，鋼包傾翻角度隨鋼水液面變化實時調節，圖像系統全程監控渣面分布，結合不同鋼種標准智能判定扒渣結束節點，實現扒渣全流程智能化、精准化。這一升級不僅降低了操作工勞動強度、改善了勞動環境，更縮短了扒渣作業時間，推動扒渣工序實現標准化、智能化生產。

　　以數據賦能，實現智慧決策升級

　　AI智慧煉鋼助手的問世，則為整個煉鋼流程裝上了“智慧大腦”，實現了從自動化操作向數據驅動、智能決策的跨越。

　　智控中心的巨大屏幕上，鋼種、爐號、溫度等9類實時參數，經AI算法轉化為直觀指南，操作工一眼便可掌握生產動態。

　　“我們現在有三級系統支撐生產管控，一級是人機交互系統、二級是過程控制系統、三級是制造執行系統，可實現生產過程精准控制和計劃安排科學高效。”楊韜介紹，AI智慧煉鋼助手構建起“數字孿生駕駛艙”，標志著太鋼向智慧管控模式邁出關鍵一步。

　　該系統以“數據驅動、智能決策”為核心，落地三大應用場景，設計“AI輔助+人工確認”雙重機制，整合3000余條工藝規程構建智能知識庫，自動生成個性化操作要點，將操作工效提升30%以上。

　　“以往查規程費時費力還易出錯，現在有了AI助手，關鍵信息一目了然。”操作工李師傅的話，道出了一線員工的真切感受。系統上線以來，煉鋼廠質量波動率下降，鋼水成分更穩定，工藝違規次數明顯減少。

　　此外，太鋼同步落地自動煉鋼計劃排程系統，首創多鋼種協同智能調度模型，破解多鋼種混產等行業難題，填補相關技術空白﹔搭建可視化調度中樞，可實時展示25個工位過去及未來24小時的工作狀態，適配多種特殊需求，推動排產從“經驗驅動”邁向“全局尋優”。

　　“AI助手還有一個重要的質量風險預警功能。”楊韜介紹，模型具備三大功能：成分不合格聲音報警、執行紅線報警、薄規格預警。成分報警響應時間縮至1分鐘內，工藝紅線違規響應時間壓縮至2分鐘，薄規格產品不合格率降低15%﹔成本分析管控模塊實時計算原料收得率和動態成本，助力降本增效。

　　同時，基於AI的原料上料預警系統，還通過雙重預警機制，從根源上規避混料、溢料等風險，實現原料上料全程智能監控。“再也不怕上錯料，毀了一爐鋼。”楊韜說。

　　從手工搖爐到一鍵操控，從人工測溫到智能預警，太鋼以“AI+鋼鐵”為抓手，持續推動煉鋼流程智能化轉型，破解傳統生產痛點，走出高質量發展之路，為鋼鐵行業智能化升級提供了可借鑒的實踐經驗。

　　（本文配圖均由受訪者提供）