钢铁行业

科技界经典的AI大模型在自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域表现突出，但其不需要完全精准的结果，实现基本的拟合与归类即可。然而钢铁企业等行业和专业领域涵盖复杂的生产流程，其工控作业需要相关模型返回具体且准确的结果，所以我司研究设置大模型的参数并与现有专业的工艺机理模型结合，赋能多种工业场景，有效解决复杂缺陷的定位、检测、分类等问题，具有强大的兼容性。并提供集数据采集、在线样本标注、一键模型训练、任务管理、在线检测和结果输出于一体的一站式AI服务。

应用场景：

1.生产过程优化：

（1）智能配料：以前铁前配料依靠人工和经验，精度不高且效率低。现在利用 AI 技术自研的铁前配料模型，能在短时间内从大量配比中选择最优方案，提高生产效率和产品质量；

（2）工艺参数控制：钢铁生产过程中，温度、压力、时间等工艺参数对产品质量影响很大。AI 可以实时监测和分析生产数据，自动调整工艺参数，确保生产过程的稳定性和一致性。比如在炼钢过程中，根据钢水的成分和温度等信息，自动调整氧气流量、加料速度等参数；

（3）自动扒渣：在炼钢的扒渣环节，AI 技术可以通过图像识别和数据分析，自动判断钢渣的位置和数量，控制扒渣设备进行精准扒渣，提高扒渣效率和钢水的纯净度。

2.质量检测与控制：

（1）表面缺陷检测：利用 AI 的图像分析能力，对钢材表面进行快速、准确的检测，识别裂纹、气泡、夹杂等缺陷。与传统的人工检测相比，AI 检测速度更快、准确率更高，能够及时发现质量问题，减少次品率；

（2）成分分析：通过光谱分析等技术获取钢材的成分信息，AI 可以对成分数据进行实时分析和判断，确保钢材的成分符合标准要求。同时，还可以根据成分分析结果，对生产过程进行调整和优化，提高产品质量。

3.设备维护与故障预测：

（1）设备状态监测：在钢铁生产线上安装传感器，实时采集设备的运行数据，如振动、温度、电流等。AI 系统对这些数据进行分析和处理，监测设备的运行状态，及时发现设备的异常情况。

（2）故障预测与诊断：基于设备的历史运行数据和故障记录，AI 可以建立故障预测模型，预测设备可能出现的故障，并分析故障的原因和部位。这样可以提前安排维护计划，减少设备故障的发生，降低维修成本和停机时间。

4.供应链管理：

（1）需求预测：分析市场趋势、客户订单、行业数据等信息，AI 可以准确预测钢铁产品的市场需求，帮助企业制定合理的生产计划和销售策略。同时，还可以根据需求预测结果，优化原材料的采购和库存管理，降低库存成本和资金占用；

（2）供应商管理：对供应商的资质、产品质量、交货期等信息进行综合评估，AI 可以帮助企业选择优质的供应商。并且，在与供应商的合作过程中，通过数据分析和实时沟通，优化供应链协同，提高供应链的效率和可靠性。

5.能源管理：

（1）能耗监测与分析：对钢铁生产过程中的能源消耗进行实时监测，AI 可以分析能源消耗的分布和趋势，找出能源浪费的环节和原因；

能源优化调度：根据生产计划和能源消耗情况，AI 可以制定能源优化调度方案，合理安排能源的使用，提高能源利用效率。

6.安全管理：

（1）人员行为监测：利用图像识别和传感器技术，AI 可以监测工作人员的行为，如是否正确佩戴安全防护用品、是否遵守安全操作规程等。当发现违规行为时，及时发出警报，提醒工作人员改正，降低安全事故的发生概率；

（2）环境安全监测：对钢铁生产现场的环境参数，如气体浓度、粉尘浓度、噪声等进行监测，AI 可以判断环境是否安全。当环境参数超出安全范围时，自动启动通风、除尘等设备，保障工作人员的健康和安全。