人工智能技术能够提高制造业设计水平，进而促进实现新型生产方式，随着数字化、网络化、智能化水平的不断提高，推进工业知识产生与利用的效率，推动制造业发展跨入全新阶段，成为经济发展的新引擎。
钢铁工业具有连续生产、资产价值高、工艺过程复杂等特点，对安全环保具有较高的要求，信息化数字化基础较好，数据采集能力非常强，系统性强、可靠性协同性要求高等特点。钢铁工业的发展水平是衡量国力的标准之一。提高钢铁工业的全产业链活动智能化水平对增强国力、推动经济发展有直接的战略意义。中国已经是名副其实的世界钢铁生产大国，但是距离真正意义上的世界钢铁强国还有差距，主要体现在：自主创新能力不强，重大原创性技术的开发较少；一些高精尖钢铁产品还依赖进口，如高端轴承钢、气门弹簧钢、晶体切割丝钢等；在绿色生产、环保水平方面还有巨大差距；特别在自动化、信息化方面主要技术依靠进口。
充分利用新一代人工智能２．０的技术和方法可以有效提升钢铁工业制造过程中原创性技术的创新能力、新材料高效研发能力、产品质量稳定生产能力、柔性的生产组织能力、能源效率成本综合控制能力、提高环保水平实现绿色生产，同时满足其他智能制造产业不断提出的新材料需求，提高流程制造产业的核心竞争力。
人工智能在钢铁行业的应用包括：以数字孪生为核心的数据＋模型驱动的生产控制一体化和管理优化；以数据可视化为核心的设备健康、环保的问题；基于数据的全供应链优化，更好地实现产销对接。人工智能技术与行业技术的深层次结合能够促使传统行业发生变革，最终使各生产工序实现无人操作，各工序形成协同生产，根本原因是人工智能技术在最近几年获得的战略性突破。在钢铁行业智能制造的发展中，人工智能技术拥有很好的前景。
（１）智能产品研发。运用工业大数据，进行产品理论预测建模，基于虚拟仿真技术，搭建虚拟仿真平台，开展新产品设计，产品模拟制造和产品仿真验证。
（２）智能质量管控。基于标准与规范对过程质量进行监控、监测、判定、预警，及时识别和发现生产过程中的质量问题，分析原因并进行处理；运用工业大数据，进行产品质量回归分析建模，优化产品工艺，稳定和提升产品质量，形成持续改进的闭环质量控制体系。钢铁生产全过程关键质量数据的稳定连续采集；全流程的产品质量跟踪及控制；智能图像识别技术的钢坯和钢材表面质量识别；全自动化检验及智能分析；突破单个工艺段的钢铁产品性能预报和基于大数据的钢板组织性能预报。
（３）智能生产协同。通过环境感知、人员行为识别、人员定位跟踪，实现对危险区域和人员危险行为的管控；采用机器人在恶劣环境和高危环境作业；利用在线检测、智能诊断、智能图像识别等技术，实现设备预知维修和全生命周期管理；构建各种预案和专家知识库，指导实施规范的应急管理；利用移动应用技术，协同计划、任务、资源和设备支撑条件，提高生产组织效率；产品成品精准预报和计算；综合考虑质量、成本、交货期限、设备健康、产能、物流运输等生产计划排程约束条件，完成智能优化排产。
（４）智能能源及环境管控。通过实时能源消耗数据，进行能源消耗和对环境影响的监控、分析、控制；基于数据做能源管理，能源平衡，能源优化，提高能源效益和效率，节能降耗、降低生产成本和环境成本。
（５）智能物流仓储。利用移动通讯技术和移动应用技术，实现仓储物资移动调度、智能调度；利用物联网感知技术，实现仓储物资定置定位，加速物资周转；通过可视化运输，实现物流运输过程实时监控，提升客户服务满意度。
（６）智能营销服务。依托电子商务平台，集成销售、生产、物流、研发等关键环节信息，为客户提供快捷、及时和个性化服务，提升客户满意度、忠诚度、实现客户价值持续贡献；通过数据挖掘、分析，充分发挥数据价值，为企业提供市场发展趋势预测、产品价格走势分析、客户需求预测等增值服务，实现营销服务数字化、智能化。
（７）智能决策支持。实现多源数据的汇聚融合，运用准确的、全局的数据相关性分析，运用大数据计算技术，分析内在规律，高效驾驭海量数据，提升决策技术含量和知识含量，持续监测经营分析、绩效考核、对标分析、风险管理、成本分析等业务。
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源自：《人工智能在钢铁工业智能制造中的应用》
