# 灯塔案例 | 中信泰富特钢江阴兴澄

> 把高炉「黑箱」照透——中信泰富特钢兴澄特钢用 40 多个 AI 与大数据用例重构特钢制造：定制订单 ↑35.3%、不合格率 ↓47.3%、吨钢能耗 ↓10.5%，成为全球特钢行业首座灯塔工厂。
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> 第11批 · 2023年12月 · 单一工厂灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 15011CN05 |
| 企业名称 | 中信泰富特钢江阴兴澄 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 江苏江阴 |
| 行业 |  · 先进工业 · 特殊钢冶炼（国标 3140） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一工厂灯塔 |

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## 5大核心案例

### ① 大数据定制设计 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：特钢多品种、小批量，客户定制需求增长快，传统设计依赖人工经验、试错周期长，难以快速响应定制化订单。

**解决思路：** 💡 方案：以大数据分析支撑制造工艺定制设计，把客户需求快速转化为工艺参数，缩短新品设计周期，支撑敏捷化定制生产。

**实施路径：** Step 1 — 需求数字化：将客户定制需求、牌号、性能指标结构化录入 Step 2 — 数据建模：汇聚历史工艺与质量数据，构建大数据分析模型 Step 3 — 工艺定制：自动匹配并生成定制工艺方案与参数 Step 4 — 快速验证：快速验证、上线，缩短新品设计周期

**关键数据：** 📊 核心成效：新品设计时间 ↓57%、定制订单 ↑35.3%

**技术标签：** 05.02.01 | 02.01.04 | 06.01.01


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### ② 多模态高炉黑箱透明化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高炉是炼铁核心，内部高温高压、不可直接观测，长期靠老师傅经验，被称为「黑箱」，异常停机频发、运行不稳定。

**解决思路：** 💡 方案：通过大量传感器 + 上百个冶金机理模型 + 人工智能，实现高炉全方位仿真，把炉内气流、炉料运动、炉墙挂渣等实时「投影」到数智中心大屏，实现「黑箱透明化」。

**实施路径：** Step 1 — 传感布网：部署海量传感器采集温度、压力、成分、风量等数据 Step 2 — 多模态融合：融合多源数据，构建炉温预测模型 Step 3 — 机理+AI建模：上百个冶金机理模型结合 AI 做全方位仿真 Step 4 — 实时调控：5G+工业互联网实时调控上千个工艺参数

**关键数据：** 📊 核心成效：运行停机 ↓85%、高炉异常时间 ↓84.8%、烧结矿质量稳定率 98.1%→99.5%

**技术标签：** 03.01.01 | 05.02.03 | 07.01.01


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### ③ 智能闭环连续质量改进 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：炼钢产品质量波动大，成分控制依赖人工取样化验、反馈滞后，难以实现全流程质量一致性。

**解决思路：** 💡 方案：对炼钢过程成分、过程实时管控，构建智能闭环连续质量改进系统，AI 视觉检测 0.1 秒识别 0.02 毫米表面裂纹，持续提升产品质量。

**实施路径：** Step 1 — 在线检测：AI 视觉检测实时识别钢材表面缺陷 Step 2 — 成分管控：实时管控炼钢成分与过程参数 Step 3 — 闭环建模：构建闭环质量模型，持续优化工艺 Step 4 — 质量跃升：提升钢材性能与合格率

**关键数据：** 📊 核心成效：钢性能 ↑240%、不合格率 ↓47.3%、炼钢产品合格率 ↑23.3%

**技术标签：** 01.03.02 | 05.01.01 | 02.03.01


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### ④ AI轧钢工艺优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：轧钢工序能耗高、参数控制依赖人工经验，机时产量低、交货周期长。

**解决思路：** 💡 方案：建立 AI 模型实现加热炉智能燃烧、智能轧制模型、强冷模型，优化轧钢工艺参数，提升机时产量、缩短交货周期。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集：采集轧制过程温度、压力、速度等参数 Step 2 — AI 建模：训练加热炉智能燃烧与智能轧制模型 Step 3 — 强冷控制：构建强冷模型，优化在线冷却 Step 4 — 效率提升：提升机时产量、缩短交货周期

**关键数据：** 📊 核心成效：单位小时产出 ↑15%、钢坯驻炉时间 ↓9%、在线冷却量 ↑32倍、交货周期 ↓50%

**技术标签：** 05.01.02 | 03.03.04 | 01.01.02


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### ? 高级分析可持续优化 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：钢铁是高载能行业，能耗和碳排放压力大，能源、水、碳管理粗放，难以满足绿色低碳要求。

**解决思路：** 💡 方案：物联网 + 高阶分析推动能、水、碳显著降低，数智中心实时监控用水、用电、用气、用料，实现能源与碳排放精细化管理。

**实施路径：** Step 1 — IoT 布网：全流程设备与能耗数据物联采集 Step 2 — 能碳监测：数智中心实时呈现用水、用电、用气、用料 Step 3 — 高阶分析：高阶分析优化能源与碳排放管理 Step 4 — 绿色冶炼：降低能耗与碳排放、提升废钢利用率

**关键数据：** 📊 核心成效：平均能耗 ↓11%、吨钢能耗 ↓10.5%、高炉焦炭用量 ↓19.1%、年减排 CO₂ 10万吨

**技术标签：** 09.03.01 | 09.03.02 | 09.02.02


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 新品设计时间 | ↓57% | 缩短 57% | 大数据定制设计大幅缩短新品开发周期 |
| 运行停机 | ↓85% | 降低 85% | 高炉黑箱透明化减少异常停机 |
| 钢性能 | ↑240% | 提升 240% | 智能闭环质量改进显著提升钢材性能 |
| 单位小时产出 | ↑15% | 提升 15% | AI 轧钢工艺优化提升机时产量 |
| 平均能耗 | ↓11% | 降低 11% | 高级分析可持续优化降低能耗 |