【领航工厂案例集】宝山钢铁股份有限公司——AI驱动的高端绿色“预测式制造”硅钢智能工厂

本期领航工厂风采，解锁宝钢AI驱动绿色预测式制造新范式，以数智预判赋能高端硅钢精准、低碳、高效生产，重塑钢铁行业智能制造新形态。

企业简介：宝山钢铁股份有限公司（以下简称“宝钢股份”）是全球领先的现代化钢铁联合企业、中央企业龙头，也是全球钢铁行业智能制造标杆，在全球上市钢铁企业中粗钢产量排名第二、汽车板产量排名第一、硅钢产量排名第一，是全球碳钢品种最为齐全的钢铁企业之一。宝钢股份深耕钢铁全产业链，聚焦核心技术自主可控，引领行业向高端化、智能化、绿色化转型，是中国高端制造走向世界的核心名片。

工厂画像：以AI与三级数字孪生为核心引擎，构建“预测前置、全域协同、自主执行、虚实共生”的预测式制造范式，打造全场景AI赋能、全链条绿色低碳的全球标杆。

核心成效：以价值创造为中心，以AI驱动全业务链实现从“被动响应”到“主动创造”的价值重塑，推动产品研发周期缩短30%，订单交付周期缩短30%，成品库存量下降50%，硅钢高等级绿色产品覆盖率达100%。

图1宝钢股份硅钢工厂实景

作为钢铁行业技术壁垒最高的细分领域，硅钢制造面临行业共性痛点与宝钢自身发展瓶颈的双重制约，痛点鲜明：一是工艺管控难度极大，硅钢生产全流程涉及1000余种关键工艺参数，工艺窗口窄、控制要求严，传统人工操作难以实现参数动态最优匹配；二是研发创新效率受限，高端硅钢研发依赖专家经验试错，新品研发周期长达3年，难以快速响应特高压、新能源汽车等战略领域的高端化发展需求，且核心技术曾受国外垄断，自主突破难度大；三是全链协同效率偏低，上下游供应链企业超300家，原辅料采购、生产计划、订单交付全链条数据割裂，多基地协同管控滞后，难以实现“规模生产与极致定制”的平衡；四是绿色转型压力凸显，传统生产模式能耗偏高，与国家“双碳”目标、高端制造绿色需求的适配度不足，亟须通过数智技术实现能效优化。这些瓶颈不仅制约宝钢硅钢的全球竞争力提升，也难以支撑国家高端装备自主可控的战略需求。

为此，宝钢立足硅钢产业特性与自身龙头定位，以“AI重新定义钢铁制造、数字孪生重构生产逻辑”为核心牵引，构建具有宝钢特色的“1+6+1”领航级智能工厂建设架构，形成“痛点精准破局、路径清晰可落地、特色凸显可复制”的实施路径：以1个全栈式数智技术底座（数据+平台+算法+算力）为支撑，打破数据割裂壁垒，筑牢AI与数字孪生应用基础；聚焦6大未来制造新模式（生成式精准研发、预测式主动运营、协同式制造管理、孪生式运行管控、自主式智能操作、产业链融合化发展），针对性破解研发慢、管控难、协同弱等核心瓶颈；锚定1个高端绿色硅钢制造标杆目标，推动“绿色制造”与“制造绿色”双向赋能。同时，创新构建“三级孪生寻优、全栈AI赋能、全链协同联动”的实施路径，形成覆盖工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理全环节的未来制造体系，区别于传统钢铁企业的“单点智能化升级”，实现从“流程驱动”到“数据驱动”再到“AI驱动”的范式跃迁，彰显宝钢在高端硅钢领域的技术引领与战略担当。

以AI与数字孪生为核心引擎，宝钢硅钢重构全链条制造逻辑，打破传统流程工业“经验驱动、被动响应、线性协同”的固化模式，创新打造“AI预测·数字孪生·全域协同”的领航级智能工厂新模式，形成预测式制造新范式——核心凸显“预测前置”，即需求预判先于订单、风险预判先于执行、优化预判先于问题，实现全流程自感知、自决策、自执行、自优化，围绕研发范式、生产方式、组织管理、运营服务四大维度，落地全场景创新应用，具体如下：

图2硅钢预测式制造模式示意图

工厂建设：数字孪生·虚实共生

采用“系统级、工厂级、单元级”三级数字孪生仿真，构建企业级孪生应用体系。系统级孪生贯通多基地产品经营决策与全生命周期管控，工厂级孪生实现全流程可视可控、全局优化，单元级孪生支持生产线实时监控、虚拟调试与预测性维护，异常处置效率提升50%，为全流程智能升级筑牢基础。

图3硅钢企业级数字孪生运行示意图

研发范式：AI生成式精准研发

自研硅钢AI情报智能体与AI研发平台，构建“文献+数据+机理+专家”四维驱动体系，将“预测前置”融入研发全流程，突破“专家经验+人工试错”的传统模式，实现需求预判、生成式设计、虚拟验证、快速迭代的闭环推进。通过AI预判特高压、新能源汽车等战略领域的产品需求，提前布局研发方向。通过虚拟仿真优化工艺，硅钢新品研发周期缩短30%，首发高等级牌号27个，首发技术9项，实现从“被动响应需求”到“主动引领需求”的跃迁。

图4AI研发模式示意图

生产方式：AI主操·自主智造

全流程部署AI虚拟主操，将“预测前置”嵌入生产全工序，覆盖炼铁、炼钢、热轧、硅钢全环节，融合机理模型、机器学习与操作知识，提前预判工艺参数波动、质量风险，实现复杂工艺段全自动智能控制。硅钢全流程主要机组智能控制投入率≥80%，彻底改变“人操作设备”“事后补救”的传统模式，迈向“模型自主作业”“提前防控”，大幅提升生产精度与稳定性。

图5高炉控制系统示意图

运行管控：自组织协同运营

构建生产管控、设备管理、质量管控三大智能体，将“预测前置”融入组织管理核心，打破传统层级化、职能分割的组织架构，提前预判生产瓶颈、设备故障、质量隐患，实现计划排产、资源调度、能源管控自组织、自优化。跨工序一体化排程效率提升70%，设备综合利用率提升至95%，全流程精益化、透明化水平显著提升，彻底摆脱“被动应对”的管理模式。

图6SmartTPC（灵巧鱼雷车）系统

运营服务：数字钢卷·生态共赢

创新“数字钢卷”模式，将“预测前置”延伸至运营服务全链条，突破传统“产品交付即服务结束”的局限，提前预判用户使用需求与潜在痛点，向用户开放产品全生命周期质量数据，提供材料选型、仿真验证、减碳测算等主动服务。联动上下游企业开展协同优化，提前预判产业链协同瓶颈，统筹运营全环节资源，带动产业链减碳、提质、增效，构建全球硅钢数智协同生态。

聚焦硅钢智能制造核心技术突破，构建全栈式技术支撑体系，实现关键技术自主可控：在核心技术方面，攻克激光刻痕、极薄规格制造、超低铁损等80余项关键核心技术，关键装备与工业软件完全自主可控；在AI技术方面，建成900卡智算中心，构建钢铁行业大模型与40多个工业AI模型，形成感知、预测、决策、控制全栈能力；在数字孪生方面，实现“单元级→工厂级→系统级”全域孪生，支持实时仿真、全局优化、前瞻决策；在绿色智造方面，通过绿电应用、循环废钢、AI能效优化，打造全流程低碳制造体系，强力支撑国家“双碳”目标落地。

立足行业龙头定位，发挥领航工厂标杆效应，推动标准输出、模式复制与生态共建，带动产业链协同升级：在标准引领方面，牵头及参与制定数十项智能制造团体标准、国家标准和国际标准，构建完善的智能制造企业标准体系；在模式输出方面，以“母工厂”模式向多基地复制推广，成熟场景成功对外输出；在生态共建方面，联合上下游开展全生命周期LCA测算、协同设计、低碳认证，带动产业链整体升级。

未来两年，宝钢硅钢将锚定“全球顶尖、世界一流”领航目标，聚焦模式深化、人工智能应用、产业带动三大核心维度，精准布局、务实发力，推动智能工厂迭代升级：

深化预测式制造模式，提升全域协同效能。深化“预测前置”内涵，推动三级数字孪生深度融合，将需求预判、风险预判、优化预判嵌入研发、生产、运营、服务全环节，打通各环节数据壁垒，完善“需求预判—精准执行—优化迭代”闭环机制；深化精益运营，优化生产计划与资源调度，推动多基地协同管控提质增效，进一步缩短订单交付周期，提升库存周转率，实现全链条运营效率提升。

强化人工智能应用，筑牢技术引领优势。升级智算中心算力至1200卡以上，优化钢铁行业大模型，新增20余个工业AI模型，覆盖研发、生产、质量、能耗等核心场景；深化AI虚拟主操全工序应用，推动AI从“辅助决策”向“自主操作”升级，攻关AI生成式设计等关键技术，AI场景应用覆盖率90%，核心工序AI自主操作率90%，新品研发周期进一步缩短，巩固全球技术领先地位。

强化产业带动作用，构建全球硅钢生态。深化“母工厂”模式，向宝钢内部多基地及外部企业复制成熟智能场景，输出全流程智能制造整体解决方案；进一步完善硅钢智能制造标准体系，牵头新增多项团体标准、国家标准及国际标准；拓展“数字钢卷”运营服务场景，联合上下游开展低碳协同，开放技术与人才培育能力；在行业示范方面，发布多项行业白皮书，举办领航现场会，成为全球流程工业智能制造典范。