通过云计算、大数据、人工智能等技术，对提钒、脱硫、转炉炼钢、精炼、连铸等炼钢全流程相关的生产过程和检测数据进行挖掘分析。
方案架构
人工智能与工艺机理结合
详情和优势炼钢全流程工艺参数优化，将生产过程数据整合并分析挖掘，通过云计算、大数据、人工智能等技术，对提钒、脱硫、转炉炼钢、精炼、连铸等炼钢全流程相关的生产过程和检测数据进行挖掘分析。
架构特点
钢铁炼化数据整合
智能分析
关键因素识别
通过对缺陷的聚合和分类，构建针对分选度、等级、表判码和主缺陷的分级模型，在一卷钢扫描完成后快速完成计算并给出智能分级的结果，辅助质检专员的判定。
设备预测性维护
构造关键工业设备系统输入量和输出量关系的映射模型，监控关键工业设备的实时运行数据，当实际输出与基于当前输入的期望输出偏差较大，且满足一定的报警规则，则发出设备异常状态预警。
控制优化
最大限度避免多座热风炉同时换炉，减少多座热风炉同时换炉造成的煤气管网压力的较大冲击，实现不同高炉配套的多座热风炉间协调生产，代替人工实现科学调度。
落地案例
攀钢集团
攀钢集团重点引入了阿里云工业大脑项目，实现优化造渣环节，降低钢铁料吹损和喷溅。同时工业大脑应用到冷轧环节，找出影响冷轧合格率关键因素，优化冷轧工艺控制，提升冷轧效率效益，计划每年为攀钢节约超过千万元成本。
合作流程
提交需求
明确项目和钢铁行业相关，按要求提交合作需求，并确保电话畅通。
咨询反馈
阿里云员工在5个工作日内与您联系，沟通合作相关事项。
深度交流
阿里云架构师会为项目定制方案，可线上/线下深入交流。
商务流程
商务服务团队与您签订商务合同，项目经理跟进项目交付。
相关解决方案
转炉智能炼钢解决方案
基于大数据和人工智能算法，并整合工艺专家、现场一线操作员的实际经验，定时向现场人员提供转炉工艺参数推荐值。该产品显著减低对现场操作人员能力和经验的要求，并可以大幅度提升企业出钢率，提高转炉生产效率。
方案优势
数据接入灵活，可扩展性强
灵活实现对现场生产、设备、质检化验数据的接入
算法智能性
优化算法具有的高准确性，高抗干扰能力、强设备适配性，强自学习能力等优点
经济价值可测算
产品拥有较为准确的测算算法，给产线带来的价值
脱硫工艺优化解决方案
采用最新的大数据和人工智能技术，优化脱硫环节工艺，推荐最优的脱硫剂加入量，提高脱硫剂利用率，降低脱硫环节的铁损。
方案优势
优化效果显著
产品采用人工智能方案的投料优化引擎，相对传统L2专家系统更加精确，能在现有工艺基础上够有降低辅料消耗，进 而同时降低铁损
适配能力强
通过人工智能算法学习实际生产工况，对不同矿品、不同型号装置均有很好的适应性
应用周期短
能够基于企业历史数据自主学习，效果立竿见影
加热炉优化解决方案
利用模型算法对燃烧过程智能优化控制策略，实现加热炉节约能源、降低烟尘排放，减少钢坯在炉内的氧化烧损，提高控制精度，改善产品质量，减少修炉次数，提高作业率。
方案优势
节约燃料成本
借助神经网络等AI技术，结合先进控制优化算法，实现煤气浪费的降低
稳定产品质量
借助精准控制模型，在预热段，加热段及均热段实现对炉温的自动动态控制
减轻工作负荷
建立自动烧钢体系，大幅提高加热炉的自动投运率
沉淀专家经验
一体化的云边协同，借助云端的自动训练模型，完成对控制模型的动态优化
热轧表检解决方案
使用先进的光源照明技术和高清成像技术，结合快速检测和分类软件来实现板卷表面瑕疵的快速识别和标记，能够协助质检人员或操作人员实现质量管理，优化工艺，提升生产效率。
解决痛点
质量良莠不齐
人工检测容易疲劳，劳动强度大，质量难以保证
工作环境过差
人工检测需要相关人员长期盯视热轧板卷以做判断和信息确认，较容易引发近视等健康问题，且长期处于 污染、噪音环境
培训时间过长
人工基于经验判定等级，需要一定的培训周期
冷轧表检定级解决方案
构建表面质量自动判定模型，辅助人工判断 产品缺陷，降低人工依赖性、提高判定准确率。
方案优势
降低风险
降低工人工作强度，减少因判钢工程师疲劳造成的钢材等级判定精度降低风险
提高准确率
减少因辅助判级系统不准确造成的判定等级不准率
减少损失
提升判级稳定性，降低异议退货情况造成损失
废钢定级解决方案
基于达摩院机器视觉算法为钢铁企业提供智能识别技术，对货车内废钢进行逐层判级、异物识别，并对全车货物或已卸货的部分进行定量的扣杂指导，提高质检效率，大幅降低质检员的工作负荷。
方案优势
减少损耗
提高定级的准确率与一致性，节约定级偏差造成的成本损耗
降低成本
快速准确识别废渣含量与拒收品，降低废钢原料的整体采购成本
缩减人力投入
质检员远程控制与监督的方式降低质检员安全隐患，提升质检工作效率
