河钢黎荣华：数智驱动・赋能未来

河钢数字技术股份有限公司 黎荣华2025.11.04 CONTENTS目录 河钢&金蝶合作历程 河钢集团数智化转型02 03人工智能在河钢的应用 河钢集团：连续17年上榜世界500强 •世界最大的钢铁材料制造和综合服务商之一 •中国第一大家电用钢制造与供应商，实现知名品牌全覆盖 •中国第二大汽车用钢制造与供应商，汽车板强度级别全覆盖和整车造 •世界第二大钒钛材料制造商 •中国海洋工程、核电及油气等能源工程、高强抗震建筑用钢领导品牌 河钢数字介绍 河钢数字技术股份有限公司是河钢集团控股的一级子公司河钢集团数字化转型的中坚力量、数字化能力的输出平台、数字产业化的市场主体致力于成为全球领先的工业智能解决方案服务商 公司作为河北省国有企业的专业数字化公司，始终精准锚定流程工业数字化变革、绿色化转型，全力构建WeShyper（威赛博）国家级“双跨”工业互联网平台，系统集成智能装备、工业仿真、绿色低碳、人工智能等创新能力。 河钢&金蝶合作历程 河钢数字与金蝶共同成立AI+管理创新中心，在AI在企业深度应用领域展开合作，共同开拓市场 河钢数字成立金蝶合作中心，成为金蝶战略伙伴，在流程工业数字化领域深度合作，共同开拓市场 营销服务平台、客户服务平台持续优化，苍穹平台全面升级 完成河钢集团中央数字化平台二期全面验收，同年邯钢华丰焦化项目建设启动 完成河钢集团中央数字化平台一期全面验收；金蝶入股河钢数字 河钢&金蝶合作历程01 CONTENTS目录 河钢集团数智化转型 03人工智能在河钢的应用 数字化转型-河钢转型升级的新挑战 ◼用新一代信息技术打造平台化的扁平化管理模式，加强集团经营化管控，是河钢集团在数字化时代，企业管理创新与商业模式创新的新要求。将新一代信息技术与集团化管控深度融合，实现管理变革、效率提升。 ◼要从战略高度深刻认识智能制造体系建设的重要意义，以降本、提质、增效为出发点，从强化顶层设计、加强自主创新、合力组织攻坚等方面入手，统筹推进智能制造和智慧企业体系建设，引领行业智能制造、打造数字化转型的标杆。 集团对信息化建设提出的新要求 已有信息化体系存在的问题 统筹规划加强顶层设计和系统谋划，统筹推进集团智能制造体系建设。按照定规划、补短板、建示范的提升路径整体规划。以我为主、自主创新做到建设一个项目、锻炼一支队伍、形成一批成果，把自主可控、可持续发展的核心技术牢牢掌握在自己的手中。新技术在集团的创新应用推动新一代信息技术与集团业务融合创新运用的突破。加强原始创新和集成创新，打造安全可靠的技术架构体系，满足集团信息化管理需求。 缺乏统一标准数据标准不统一，接口标准不统一，应用技术不统一，导致资源整合困难。信息孤岛问题突出系统之间存在断层，形成数据孤岛，烟囱型系统间的集成和协作成本高。系统性能瓶颈基于老旧的技术体系构建的单体应用不能支撑用户高并发、功能的高复用及应用的快速迭代等。 集团管控-河钢集团中央数字中心 以集团现有信息化体系为基础，完善以技术架构、基础标准、运维管理、安全管控为核心的数字化标准体系，构建公共服务平台、业务服务平台、数据服务平台，最终形成自主可控河钢工业互联网平台。 •公共服务平台，建成统一用户中心、统一流程中心、统一应用中心的高效协作、移动化办公系统，有力满足新形势下员工不同工作环境的办公需求。•业务服务平台，与各子分公司五级信息系统全面贯通，建成了服务钢铁主业的营销、采购、物流等业务协同平台。•数据服务平台，建成统一、标准的主数据管理体系，以钢铁材料板块生产经营分析为核心，建成覆盖财务、销售、采购、生产等跨部门、跨领域数据分析体系。 合作共建—河钢集团中央数字中心 按照“统一规划、分步实施、以我为主、自主可控”的原则，规划实施公共服务、业务服务、数据服务等子平台和河钢云计算中心（简称“三平台一中心”），利用3年时间基本完成中央数字中心建设。 •《河钢集团中央数字中心数字化平台建设》成功入选“2021全国企业数字化应用十佳案例”，是河北省唯一入选案例。•河钢在线公共服务平台荣获2021年IDC中国“未来领军者”大奖 河钢正在加快高端化、智能化、绿色化发展 习近平总书记要求河北“坚决去、主动调、加快转”……“在改革创新、开放合作中加快实现新旧动能转换”。河钢集团坚持“高端化、智能化、绿色化”发展，完成邯钢新区、唐钢新区、石钢新区和张宣科技四大基地的区位调整，工艺先进，数字基础良好，产业规模庞大、场景丰富。 推进数字技术与制造流程的深度融合 《产线智能化提升三年行动方案（2021-2023年）》:加速信息化、模型化到智能化的迭代升级，先后自主实施了160余项产线智能化项目。 《河钢集团智能化提升三年行动方案（2024-2026年）》:按照“数字化、模型化、智能化”路线，持续扩大模型化涵盖范围及渗透深度，实现生产制造模式由“经验化”向数据驱动的“模型化”和“智能化”转变。 全面部署“人工智能+”行动 集团全面部署“人工智能+”行动，全力塑造新优势、培育新动能，赋能高端化、智能化、绿色化发展。集团党委书记刘键表示，将深化DeepSeek等人工智能技术在河钢场景的深度应用，以信息化数字化手段构建全流程全工序模型，持续优化生产、提高效率、降低成本，充分释放优势和潜能，拓展产业链宽度与深度，拓展未来发展空间，推动科技创新活力转化为企业竞争力。 ➢深化DeepSeek大模型等人工智能技术在钢铁工业领域的深度应用，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，推动科技创新活力转化为企业竞争力，赋能集团高端化、智能化、绿色化发展。 数智赋能构筑流程工业解决方案 河钢&金蝶合作历程01 02河钢集团数智化转型 03人工智能在河钢的应用 人工智能在钢铁行业的发展阶段 人工智能技术在钢铁行业历经萌芽期、初步应用、探索沉淀至迅猛发展阶段。起初，钢铁行业开始尝试将专家系统(Expert Systems)应用于高炉参数优化；随着机器学习算法涌现，在热轧与冷轧产线初探AI算法应用；继而，伴随深度学习算法精进，开始向预测、仿真及辅助决策系统技术发展。随着人工智能技术飞速发展，钢铁行业在智能感知、AI技术及大型模型等前沿领域开始进行探索与应用。 人工智能在钢铁制造中存在形式 钢铁工业是流程工业，生产过程涉及焦化、炼铁、炼钢、连铸、轧制及后处理等工序。传统AI模型在点状智能感知、工序自治与制造全流程优化等层级应用广泛，且效果良好。 WeShyper工业互联网平台 河钢数字结合河钢集团多年的工业沉淀和应用实践，全面构建了面向流程工业的软硬一体、拥有完全自主知识产权的WeShyper(威赛博)工业互联网平台。 并于2023、2024年连续入选国家级“双跨”工业互联网平台。 智能装备：全域感知、泛在智能 大+小模型协同智能决策 研发出钢铁行业的定制化大模型和钢铁专业应用模型，深入新材料研发、生产流程优化、智能运维、安全监测和能源效率提升等多个核心领域，推动全价值链效率跃升。同时，利用大模型服务其他领域，助力构建专业知识库。 生产制造领域 AI技术能够实现生产过程的智能化监控与控制优化，通过数据分析、机器学习和深度学习算法，自动调整生产参数，提高生产效率和质量，降低能耗和成本。 运营管理领域 运营管理在钢铁行业主要涵盖生产调度、设备维护、库存优化、质量控制等场景，确保生产流程高效协同与资源合理配置。同时包括成本控制、能源管理及数据驱动的智能化决策，通过人工智能等新一代技术实现全流程精细化管理与动态优化。引领运营管理向实时决策、自适应的智慧化运营跃迁。 绿色低碳领域:智慧能-环-碳协同一体化管控大模型 AI技术在钢铁行业绿色低碳领域的应用已渗透至全流程，通过智能化手段实现能耗优化、减碳管理与排放控制，推动钢铁行业从“末端治理”转向“源头控碳”，加速实现绿色低碳转型。 钢铁安监大模型 钢铁安监大模型具备图文理解、综合调度、智能生成三大核心能力，依托安全检测算法，实现系统实时监测工厂现场、园区等生产作业场景的安全违规问题，及时排查风险并产生告警，通知调度员处理现场状况，助力工业AI监管智能升级、降低安全风险、减人提效。 设备全生命周期运维大模型 钢铁生产设备复杂度高、故障损失大，传统运维依赖人工巡检与被动式维护，难以做到对设备故障的精准预判，一旦出现故障，极易导致生产停滞，造成巨大损失。基于DeepSeek构建全生命周期运维系统，搭配工业智算终端边缘端设备，实现运维模式革新。 故障预警 借助小模型，大模型能够对生产过程中的海量工艺参数进行深度分析，提前预测设备可能出现的故障隐患，及时发出预警。 故障分析 通过知识图谱关联历史故障库与维修案例，自动定位异常根源，生成故障树分析报告与备件更换建议，缩短诊断时间。 基于大模型生成的故障分析报告 维护策略优化 基于设备健康度评分模型，动态推荐“预测性维护+预防性维护”混合策略，替代传统定期检修模式。 知识沉淀 故障案例自动归集至行业知识库，提升维修效率，形成“越用越智能”的演进能力。 大模型探索：钢铁新材料研发设计大模型 AI技术推动从实验和经验驱动向基于数据和智能化的新型研发模式转变，极大地缩短了新材料的研发周期，降低了研发成本，还显著提高了研发效率，为新材料的创新与发展开辟了全新的道路。 性能预测与模拟 新材料发现 材料筛选与优化 通过深度学习和其他智能算法，AI能够预测新材料的性能和特性，包括力学性能、电学性能、热学性能等，从而加速新材料的设计和优化过程。 通过算法模型的自主学习和优化，AI能够自主发现新材料，为新材料的研发提供了全新的思路和方法。 通过先进的机器学习算法，AI能够自动筛选并测试最具潜力的化合物，从而大大减轻了科研人员的工作负担。 大模型探索：一体化生产排程大模型 在传统排程模式中，通常采用“逻辑规则”的方式，虽然在一定程度上能实现局部优化，但其过于依赖固定的逻辑规则，对人工的依赖性高，缺乏灵活性和适应性，难以应对复杂多变的生产环境和“多品种、小批量、定制化”的客户需求。 应用一体化生产排程大模型后，在数据驱动、全流程协同、敏捷决策、知识与经验数字化、预测与优化等方面都有明显的提升。排产大模型通过余材充当、组炉组浇、组坯组轧过程中的智能分配和合并算法，优化资源利用，有效降低库存，减少非计划品和带出品数量，实现敏捷的柔性制造。 大模型探索：转炉底吹等多场景工艺智能体 智能体工作流的核心在于构建"感知输入→策略生成→工具调用"的完整链条。钢铁行业工序流程长，工艺参数复杂，人工调控依赖经验。基于DeepSeek与工业智算终端打造转炉底吹、等多场景工艺智能体，提供工艺知识与历史数据问答、结合AI模型进行数据预测、输出工艺改进意见等功能，最终实现工艺流程动态优化。 工艺智能体协作模式 厚植实业，构筑产业创新新基建 以产业链为核心牵引，向上下游拓展复制，推动传统行业数智化转型升级 •河钢集团WeShyper（威赛博）工业互联网平台以钢铁产业上下游为核心主线，打造销售、采购、设备管理、双碳治理、物流管理、能源、环保、安全等共性应用与服务，逐步构筑产业化创新底座。 •在行业侧，沿钢铁产业链脉络，向上对矿山、化工等行业提供服务，向下对汽车行业、家电行业、涉钢产业及园区赋能。 •面向多个产业聚集区，通过园区数字化平台、平台+园区等共性服务+企业定制化服务，向重点行业和细分领域精准赋能。