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国家领航工厂 | 宝钢这座硅钢工厂,凭什么敢叫“预测式制造”?

国家领航工厂 | 宝钢这座硅钢工厂,凭什么敢叫“预测式制造”? 制造前沿
2026-07-23
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导读:钢铁行业首个“预测式制造”工厂长什么样?宝钢给出答案

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全国8000余家智能工厂激烈角逐,仅15家登上“领航级”榜单。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”成功入选《领航工厂案例集(2026版)》,成为标杆案例之一。该报告由国家智能制造专家委员会指导、中国信息通信研究院联合编制,系统总结了中国智能制造的最高水平。

入选国家首批“领航级智能工厂”培育名单,标志着宝钢在智能化转型道路上迈入全球领先行列,为传统制造业“老树发新芽”提供了生动实践。今天,我们就来拆解这座领航工厂的核心密码。

文末可免费下载《领航工厂案例集(2026版)》。



首批入选,中国智造最高标准

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

【领航·工厂视窗】

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%。

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【破局·转型之路】



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。


【变革·模式焕新】



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。

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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。

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连铸机组数字孪生示意图


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。

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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。

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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。

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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。


【铸剑·技术攻坚】



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。

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炼钢生产现场



【共赢·生态赋能】



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。

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SmartTPC(灵巧鱼雷车)系统

【展望·智能变革】



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。

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