数智赋能，从“制造”到“智造”之路
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制造行业作为传统实体行业，强大的制造业是一个国家强盛的标志之一。随着全球经济的数字化转型，特钢企业也面临着巨大的变革压力。
然而，在数字化转型的过程中，特钢企业面临着诸多挑战，如何实现从 " 制造 " 到 " 智造 " 的转变，是特钢行业，乃至整个钢铁制造业所共同面临的痛点，也是整个还能实现降本增效的重要抓手。
定制化需求增加、降本增效 .... 诸多痛点亟待解决
随着钢铁行业数字化进程的推进，用数字机技术赋能企业发展已经成为共识，不过在客户定制化需求，全球原材料、能源价格波动等因素的影响下，钢铁行业，尤其是对 " 出品 " 要求极高的特钢行业，在数字化转型的过程中也面临着诸多痛点。
首先，特钢企业的生产过程涉及复杂的工艺和设备，且对生产产品的精度要求极高。要实现智能化生产，需要引入先进的传感器、控制系统和数据分析技术，并做到精细化管理。
其次，因为客户定制化需求的激增，小批量需求客户的特殊尺寸、型号要求变多，特钢行业因为出货量、原材料等特殊性，对于满足小批量需求客户的能力较弱。如若满足小批量客户需求，造成的原材料浪费、价格贵等问题，是行业面临的痛点。
再次，因为炼制钢铁的高炉温度极高（超过 1500 ℃），以目前的技术，没有任何一种检测设备能够直接检测。高温热态是行业级的难点。工作人员对于高炉内部情况不可掌控，造成效率低下、运维成本高、能源成本高、参数不可控等诸多痛点。
最后，特钢企业在长期的生产过程中积累了大量的数据，但这些数据往往分散在不同的系统、部门和层级中，形成数据孤岛。要实现数据的有效集成和利用，需要解决数据格式、数据质量、数据安全等问题。
多模态仿真技术，助力特钢行业降本增效
为例应对当下特钢行业所面临的诸多痛点，中信泰富特钢与包括北京科技大学等在内的诸多院校与企业联合研发，突破了技术的瓶颈，打造特钢行业的创新应用场景。
其中最引人注意的是，中信泰富特钢通过多模态仿真等技术，利用上百个冶金机理模型 + 算法，从而实现高炉 " 黑箱透明化 "，并提高了特钢出品精度。
中信泰富特钢旗下兴澄特钢炼铁事业部专职工程师刘晓萍对钛媒体表示，中信泰富特钢通过对高炉出口温度、给料、冷却水温度等数据的采集，并利用多模态仿真对这些数据进行深度分析，结合分析结果，搭建了一个高炉内部情况的预测模型。
根据实时采集的数据，对模型进行不断优化，实时预测高炉内部温度、挂壁残渣量，控制给料速度及重量。" 通过模型仿真、数字实时驱动，实现了‘黑箱透明化’的目标，让我们对炉内各项参数有了很好的掌控，制造了国内纯度最高的铁水的同时，节省了大量能源过耗，" 刘晓萍指出，" 应用至今，预测准确率近乎 100%，从未出现过偏差事故。"
根据刘晓萍的表述，应用多模态仿真等技术，实现 " 黑箱白化 " 后，中信泰富实现了节能减排；提升了运维效率；提高了产品精度；对设备进行更好地掌控等目标，并达到了 " 降本增效 " 的目的。
数智赋能，不止 " 黑箱白化 "
除了利用多模态仿真预测高炉，实现 " 黑箱白化 " 以外，中信泰富特钢旗下兴澄特钢智信部专家李洪凯介绍，中信泰富特钢还通过性能预测模型对质量要求进行数字仿真拟合，研发周期提速了 56%；
通过模拟工艺参数对质量的影响，推动了产品的疲劳寿命提升了 241%；
通过数字化寻优、算法模拟预测、运筹优化算法等技术，解决了特钢行业多品种、小批量与规模化生产之间的冲突，最小订单起订量降低 97.8%、定制化订单数量提升 35.3%；
构建 "1+N" 质量体系，针对 7 大关键控制要点，部署 30 余个核心工艺智能解决方案。产品检验不合格率降低 47.3%、高端轴承钢疲劳寿命提升 241%、合金原料成本下降 21.8%；
从加热、轧制、冷却三大核心工序的智能化应用入手，多系统快速协同，实现产品规格切换时间降低 58%、机时产量提升 15%、热处理板交付时间缩短 50%；
定制开发钢铁数字能源集中管控平台及智慧工业水系统两大特色应用，实现公司能源生产、输送、使用全流程管控。同时，通过碳排放核算边界管理、排放源管理、碳排放 活动数据管理等功能，实现碳排放全流程追溯与智能化分析，达到碳排放管理的目标。综合节能效率达 25% — 40%；
通过数字化技术，提高了柔性化、敏捷化生产能力；通过数字轧制与冷却技术，实现了面向订单的高精度的轧制、高效生产规格切换以及高效的热处理过程控制。
近日，中信泰富特钢旗下兴澄特钢工厂荣获世界经济论坛评选的 " 灯塔工厂 " 殊荣，成为全球特钢行业首座 " 灯塔工厂。凭借在数智化方面的尝试，兴澄特钢的定制订单因此增加了 35.3%，不合格产品率降低了 47.3%，吨钢能耗降低了 10.5%，实现 " 高定制 "" 高品质 "" 高效能 "" 可持续 " 的有机统一。
（本文首发于钛媒体 APP，作者｜张申宇）
