钢铁是怎样炼成的：看工业AI如何重塑钢铁工厂设备运维法则

（来源：中控技术）

导读

钢铁，是工业的脊梁，却也在经历产能过剩、低碳转型、成本高企、行业深陷竞争红海的磨砺。这不仅是鞍钢的挑战，更是全行业的痛点。当传统运维模式遭遇瓶颈，我们能否破局？又该如何破局？

中控技术针对流程工业的行业痛点及在实践中解决方案的经验梳理成果打造的《智造对话》栏目第二期，走进钢铁行业龙头——鞍钢股份有限公司（以下简称“鞍钢股份”）。本期栏目由中控技术冶金行业解决方案专家杨溪林对话鞍钢股份首席设备专家赵惠浞、中控技术工业AI产品管理副总经理沈利斌，共同深入探讨AI技术如何为钢铁行业设备智能运维带来革命性变革。

AI技术给钢厂设备运维带来新动力

　　AI技术的爆发，为流程工业打开了一扇新的窗口。而设备管理作为流程工业领域的核心应用，在工业AI技术的加持下，让故障诊断从“经验猜测”走向“数据溯源”；让维护策略从“被动响应”升级为“主动预防”；更让沉默的设备数据，第一次拥有了“会说话”的能力。

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　　杨溪林：作为钢铁行业龙头企业，鞍钢股份是怎样结合丰富的设备管理实践经验应用 AI 技术的，带来了哪些成效？

　　赵惠浞：鞍钢围绕钢铁行业特点，在设备管理几大关键场景落地AI技术应用，涵盖了基础的文档处理、高阶的工业网络安全建设、预测性维护策略的制定，以及代码生成与运维辅助诊断。比如，在设备故障的实时诊断中，鞍钢股份运用AI技术构建对话式故障分析引擎，输入故障信息及设备运行数据历史，即可快速分析根因、提出整改建议，同时自动生成报告。这些前瞻性探索，为鞍钢注入了智能化行业重组的实践经验。

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　　杨溪林：中控技术作为工业AI技术的研发与实践的先行者，目前已经收获了哪些实际成果？

　　沈利斌：中控技术聚焦流程工业领域，通过运行数据基座、设备数据基座、质量数据基座、模拟数据基座整合生产数据，结合AI大模型自学习能力，构建“数据驱动感知—模型赋能决策—应用闭环优化”的价值链，助力流程工业迈向全局自治。其中，PRIDE（Perception of Readable Instruments，Devices and Equipment）作为设备数据基座，融合多源设备数据（如振动、温度、工艺参数）构建设备健康度模型，动态优化故障预测模型，并接入专家案例库提供维修建议，提升诊断精度与效率，实现从“事后维护”到“主动维护”的转变。

行业痛点与特定场景下的解决思路

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　　杨溪林：针对生产中可能出现的非计划停机状况，以及过度维修拉高成本的问题，鞍钢股份和中控技术有哪些应对方案？

　　赵惠浞：鞍钢股份通过智能设备预测平台整合多维度运行数据，建立了涵盖106种设备的预测模型体系。特别是对话式故障分析引擎，允许现场人员直接输入故障现象描述，系统即可基于历史案例库中78-89%发生概率的故障模式，快速生成故障树并定位问题根源。同时，我们运用AI技术优化了传统的定期检修模型，有效解决了“过修”和“漏修”并存的问题。目前，我们正在炼铁、炼钢、轧钢等核心生产环节全面推进数据驱动的智能运维场景建设。

　　沈利斌：中控技术采用设备分级管理方法，组建设备完整性团队，运用FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）失效模式分析和RCA根本原因分析等工具建立科学的维护体系。以PRIDE（Perception of Readable Instruments，Devices and Equipment）为核心，构建设备健康度评价模型，能够融合阀门自诊断数据与工艺参数等多源信息，实现关键设备状态的精准评估。

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　　杨溪林：在将专家经验转化为AI可用的知识方面，鞍钢股份和中控技术分别采取了哪些具体措施？

　　赵惠浞：鞍钢股份建立了专家知识转化机制，通过智能体运营平台将设备专家的维修记录转化为结构化数据标签，形成可量化的模型参数。我们一方面将专家经验编码为系统可识别的故障特征参数，另一方面建立专家决策逻辑的数字化映射。目前系统已实现初级故障的自动诊断和专家场景回溯功能，使AI系统能够模拟专家思维进行故障分析。

　　沈利斌：中控技术采用“AI大模型+知识图谱”的双引擎架构，基于PRIDE，实现专家知识的系统化整合——构建了包含故障特征、维修方案的多维知识图谱，AI大模型自主学习后以插件形式为各类场景提供知识支持。例如在备件库存预测中，我们将专家经验与 EOQ（经济订货量）模型相结合，动态优化库存策略，减少冗余储备。

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　　杨溪林：在预测性维护系统的建设和应用方面，鞍钢股份和中控技术有哪些具体实践和技术突破？

　　赵惠浞：鞍钢股份基于采集了生产线大量实时的设备运行数据，同时与已有的设备维修历史、点检报告、人员操作记录相结合，形成了AI智能监测的数据编码与分析基础。我们的平台配备了自动故障诊断模块，可自动分析风机转子磨损劣化、减速机松动、主电机振动异常响应等特征性设备状态，提供未来30-720分钟内的故障窗口预警。我们还计划重点围绕“预测性维修”展开可靠性提升与预防性维修计划，已实现绕制和冗余机制，以及从“故障后维修”向“预测型维修”的转型。

　　沈利斌：中控技术在预测性维护系统的建设中引入AI大模型应用，形成了三大核心技术优势：

　　（1）多模态融合：将DCS运行数据、设备自诊断参数和物联网传感信息进行整合，通过AI大模型实现特征提取与数据协同分析。

　　（2）在线自学习：具有在线自学习能力的AI大模型，能够随着设备运行时间的累积，自动识别新型故障模式并调整预警机制。

　　（3）专家知识嵌入：将行业专家知识库与AI模型深度融合，不仅实现故障预警，更能基于历史维修案例提供最优解决方案建议。

未来展望与行业启示

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　　杨溪林：基于企业的实践经验，鞍钢股份与中控技术对钢铁行业的智能运维发展有何建议，将如何进一步结合AI技术赋能钢铁行业发展？

　　赵惠浞：结合鞍钢股份的实践，我们建议行业首先应聚焦高炉鼓风机、轧机主电机等关键设备的预测性维护体系建设，通过传感器部署与AI建模，减少非计划停机；其次要建立完善的故障知识管理系统，将专家经验转化为可复用的知识库，解决 “经验断层” 问题；最后要加快推进国产化技术替代，特别是在PLC、传感器等关键领域与本土企业深化合作，降低成本与安全风险。

　　沈利斌：中控技术将持续推动钢铁行业设备数据采集、治理标准化，基于PRIDE构建统一设备数据基座，解决多元异构数据融合难题；深化AI技术与钢铁工艺的融合应用，定制大模型应用，实现从设备诊断到工艺优化的延伸；在工业网络安全、核心算法上强化自主研发，例如与鞍钢合作部署“工控网络安全卫士”，保障生产控制安全。中控技术正以领先的工业AI产品矩阵，为钢铁行业注入智能化动能，从生产效率提升、工艺突破到安全效能升级，实现全链条、深层次的价值赋能。

　　钢铁的锻造，曾淬炼于烈火与重锤；而今日钢铁的“智造”，正淬炼于数据洪流与智能算法。当高炉能“感知”隐患、轧机可“预知”疲劳、经验在数字世界“永续”，设备运维便从成本中心跃升为价值创造的引擎。鞍钢股份的实践证明了工业AI技术在解决设备运维核心痛点、释放巨大价值上的可行性，中控技术的技术架构与创新为规模化应用提供了坚实基础，双方共同描绘了人机协同的智能运维未来，这或许正是数智时代对“钢铁是怎样炼成的”最铿锵的回应。