（来源：宝信软件）

 2025年度宝信软件

十大优秀科技创新成果系列

基于AIC智控技术的冷轧AI主操

研发及规模化应用

在钢铁制造这样的流程型制造业中，生产控制是核心关键。很多工序仍然依赖人工调控设备来主导生产，是制约生产力提升的关键瓶颈。为从根源上解决这类问题，本成果以典型的冷轧连退线为切入点，研发“AI主操”及其通用化、产品化技术——AIC（Artificial Intelligent Control）智控技术。它是一种面向钢铁冷轧设备的“自动驾驶”技术，可以自主监控各系统，独立实时调控原本由人工主操调控的设备参数；可覆盖常规生产工况，产品良率、生产效率、控制精度、安全性等指标赶超优秀人工主操水平。

传统人工主操工作场景

AI主操工作场景

AI主操的全局视野

“AI主操”横向整合了生产计划、设备状态、视频监控、检化验等多维度、多模态数据，纵向整合了上下游工序、前后时序数据，让AI主操看得更全、更广，还自主改造AI底层学习机制，让AI真正“懂生产”，真正通过海量数据学习提升决策水平。目前产品涉及碳钢、不锈钢多类机组的退火炉速度、各段带钢温度、各段张力控制，平整机出入口张力、带钢头部轧制力目标控制，以及酸洗段电解柜控制等。

重点功能1：退火炉带钢温度智能控制

“AI主操”能实时、精准地控制多炉段带温，对比13年+经验的主操班组，各段温度的控制精度平均提升22%以上，而且，对于优秀的人工主操都较难把控的生产高难度极限过渡工况，AI仍能稳定保证前后带钢最大限度的合格率，并维持炉况稳定；它还懂得加强保护高附加值产品，最大限度优化成本。

“以往需要其他操作工协同调试半小时的工艺，现在只需一键触发，系统自动推演最优路径，精准到秒级的介入时间，精度到1度的微操手感，最终实操出堪比函数的丝滑曲线，大幅降低质量波动。”——摘自2025年11月25日微信公众号“宝钢股份直通车”的文章《你好，AI主操|我们的新同事》。

重点功能2：退火炉张力智能控制

“AI主操”在使用海量历史数据的学习中，针对跑偏、窄尺、炉辊负荷、麻点、生产安全等问题重点考虑，最终实现对炉段张力的最佳控制，可提前、有效地降低各风险概率。以首台套使用本产品的机组为例，对比人工主操，AI主操控制下的带钢跑偏频次下降42%左右，相关问题的改判率下降49%，生产稳定性显著提升，且从2023年上线后，多条机组成熟应用至今，安全性保持满分。

“过去，我们的工作既要紧盯炉内带钢跑偏，又要手动纠偏，还要应对工艺切换时的参数调整。如今，我们的同事AI主操的防瓢曲模块能提前预判钢带形变趋势，智能纠偏系统在跑偏发生前就悄然修正张力和速度参数，将风险降到最低。”——摘自微信公众号“宝钢股份直通车”2025年11月25日的文章《你好，AI主操|我们的新同事》。

重点功能3：退火炉智能纠偏

“AI主操”综合视频和生产等数据源，以多模态、永远专注的“眼睛”，更敏锐地捕捉到机组细微状态变化，在问题发生的早期就快速介入，计算安全、高效的纠正策略，及时下发PLC执行，保证生产的稳定性、安全性。

“纠偏智控模块融合视觉AI技术，实现跑偏的智能识别与自动纠正”——摘自微信公众号“中国钢铁工业协会”2025年6月20日的文章《宝钢股份AI转型的深度实践》。

重点功能4：平整机智能控制

“AI主操”通过底层控制改造与AI紧密结合，实现带钢过焊缝模式与正常生产模式的精准对接，对比传统控制模式，有效将带钢头部延伸率不符长度降低33%，还取代了灵活性、适应性欠佳的传统静态表预设定控制模式，AI张力可预降风险，还会根据实际机组反馈情况实时微调，相关改判率降低约32%，基本消除常规生产中的人工干预。

“平整智能控制模型组通过机器学习算法实现工艺参数的智能预设定与自学习，确保轧制力和张力的精准控制。”——摘自微信公众号“中国钢铁工业协会”2025年6月20日的文章《宝钢股份AI转型的深度实践》。

2023年9月，首套冷轧“AI主操”在宝钢股份实现业内首套工业级应用成功，至今已稳定运行超过两年，常规工况100%投用。在生产稳定性、工艺控制精度、生产效率等多方面超越人工主操实绩，技术水平与经济效益获得客户高度认可。2025年，“AI主操”模型研发团队进一步突破产品化通用化，形成AIC智控技术，并在宝钢、太钢成功以“1个AIC中心+N个边缘端AI主操”模式，一年内在7条不同的冷轧机组快速、高质量落地十余套AI主操，还支持厂部各“AI主操”模型的集中式便捷管理与集群化高效升级。

此外，本成果先后荣获中国钢协等主办的第五届智能制造创新大赛原材料（钢铁赛道）三等奖、中国宝武首届“四化杯”青年创新创效大赛科技创新赛道特等奖、上海市工业互联网协会“工赋新质 巅峰案例挑战赛”行业贡献奖等奖项，并获得国资委“国资小新”、CCTV2《经济半小时》、中国宝武视频号、宝钢股份直通车等媒体的关注报道。

目前，本技术已开始向化工、矿山等行业拓展，目标为制造业提供技术自主可控、效益显著、可持续进化的生产力新质化、智能化转型示范。