数智转型｜首钢冷轧探索传统产业转型升级—— “数智化不是选答题，而是必答题”

　6月11日，《人民日报海外版》以“数智化不是选答题，而是必答题”为题对首钢冷轧探索传统产业转型升级进行了报道。

《人民日报海外版》2026年6月11日第5版

　　全文如下

首钢冷轧探索传统产业转型升级——

“数智化不是选答题，而是必答题”

《人民日报海外版》记者 李贞

　　热处理钢板的退火炉，内部温度高达八九百摄氏度，必须保持24小时不停运转；2000米长的带钢要通过落差达20米高的炉辊不停运输、传送；不同订单对成品钢板有不同的要求，细节差异会体现在上百个不同的指标中……

　　钢铁产业在长期发展过程中积累了大量的“高标准”。然而，越是这样具备成熟体系的传统产业，在面临数智化升级时，难度也越大。

　　北京首钢冷轧薄板有限公司（简称“首钢冷轧”）用了4年时间，走通了这条智能化之路。近日，本报记者走进首钢冷轧，探访这家钢铁企业的创新转型故事。

把经验变成数智

　冷轧是钢板加工的一个工序。经酸洗轧制和镀锌后，钢板会变得更为光洁、加工性能更好，可应用于汽车制造、家电外壳制作等领域。首钢冷轧制造的冷轧汽车板年产量约150万吨，服务国内外70余家汽车品牌制造商。而每个品牌、每个车型，对钢板的厚度、涂层等细节要求，都不一样。

　　“怎么合理安排订单，保证生产线流畅运转，是生产过程中非常重要的一项工作——排程。”首钢冷轧智能排程工程师田靖告诉记者，过去，排产计划由人工制定。计划员要每天根据不同订单的生产要求、交付时间等细节，制定当日的排程计划，每人最多也就能计划100个钢卷的排程方案。然而，随着冷轧产品结构升级，作业计划的规则越来越复杂，靠人工计划编排也越来越吃力。

　　2021年，随着首钢冷轧启动数字化转型，田靖和同事们担起了研发智能排程系统的重任。“传统排程计划的实现，大多依赖计划员常年积累的经验。要研发智能系统，得先把这些隐形规则从大家的经验里挖出来，整理成一条条数据。”

　　最终，田靖和同事们结合50多个排产参数，把所有工艺的规则整理成300多条软硬约束条件，与北京大数据研究院的专家合作，通过大规模降维求解技术，研发出了能覆盖1万卷物料上下游关联的月度智能排程系统。

　　田靖介绍，经过不断调整优化，现在该系统只需要五六分钟，就可以自动计算出工厂1个月的生产计划，并且把原来“见料排程”变成了“需求拉动式的排产”，即系统自动计算目前的订单需要的原料量，再去向上游工厂预订。“排程系统的投入提高了生产效能，模型自动化率达92%，排产效率提升83.3%，同时生产损耗大幅降低。”田靖说。

全流程环节升级

　镀锌是冷轧公司一个重要制造工序。450摄氏度左右的带钢进入锌锅，附着上锌液，锌锅上方配置了气刀控制锌层的厚度，传统的模式是采用人工经验控制锌层厚度。

　　数智化升级后，镀锌环节用上了AI模型。

　　“AI可以实时控制气刀的高度、角度、出气压力等，让锌层厚度超标率降低了75%，锌材损失降低了58%。”首钢冷轧镀锌作业区质量工程师任英杰说，以前，锌层控制全靠工人经验。“锌层厚度控制是一个典型的大滞后控制，一旦气刀设置的参数不合适，等测厚仪测出问题时，不合格带钢可能已经产出一两百米长了。应用AI模型后，两条产线每年在锌耗降低方面，能节约数百万元成本。”

　　智能排程、AI锌层厚度控制模型只是首钢冷轧数智化升级中的两个典型场景。首钢冷轧首席工程师李凤惠告诉记者，钢铁制造是典型的流程型生产，各个工序环环相扣。“所以全流程的智能化升级非常有必要，可以实现上下游工序的透明化。”

　　现在，首钢冷轧实现了67个数字化用例的规模化应用。

　　图片

　　在智能检化验中心，一台台机械臂、自动导引车不停忙碌，激光打标、激光切割、试样运输、检测、数据上传、质量判定，全都由机器互相配合、自动完成；在备料区，无人天车在高空穿梭，通过5G网络与调度系统实时联动，运输着巨大的钢卷；在作业区，一个个智能摄像头如同“电子哨兵”，24小时监测各个区域的运行状况……

　　李凤惠介绍，首钢冷轧在转型升级之初就做好了长期规划。这些数字化用例，涵盖了从生产质量、仓储物流、能源环保各个板块。

　　“对我们来说，数智化不是选答题，而是必答题。”李凤惠说：“我们希望在数字化驱动下实现业务变革和管理变革。只有通过数字化提升业务的精细化、标准化，提升产品质量和作业效率，才能在市场竞争中生存和发展。”

解决自身真问题

　　在不影响日常生产的前提下，推进诸多流程的数智化升级，落地难度可想而知。

　　为此，首钢冷轧设立了数字化转型办公室，为各个具体的业务转型提供统筹服务。“我们强调数智化升级不是为了做技术展览，不是为了智能化而智能化，而是要解决自身真问题。”李凤惠介绍，67个数字化用例都是由具体业务人员来牵头的。“他们最熟悉日常工作中的痛点、难点，由他们提需求，IT团队提供技术支撑，大家协同做出符合实际需求的数字化转型方案。”

　　转型过程也并非一蹴而就。“每个数字化用例上线前，我们会先用实际生产中的数据测试它，判断它输出的数据是否合适，然后不断优化。判断它风险可控后，再让它进入实际运行。”李凤惠说。

　　产品缺陷下降35%，高端产品销售提升38%，劳动生产率提升11%，环保排放100%合格……一项项数据展示出首钢冷轧数智化升级的成果。但李凤惠认为，“现在只能算刚刚进入数智化制造的大门”，未来仍要持续进行数智化升级。

　　“公司新增设了‘数智工程师’的岗位，专门负责维护数字化产品。现在，我们还在持续开展原有场景的迭代优化和新场景的开发。因为一直都会有新的业务需求，所以数智化产品也需要不断更新。”李凤惠表示，后续，首钢冷轧将应用AI等技术不断探索新的场景，实现业务透明化、标准化、确定化和最优化，以不断提升效率、效益和市场竞争力。