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摘要：在智能化技术高速发展的背景下，数字技术正在推动着轧钢材料成型由传统经验驱动向数据驱动转型。本文主要围绕工业物联网、大数据、人工智能等核心数字技术，深入探讨了轧钢材料成型过程中的应用实践，重点分析了工艺智能优化与精准控制、产品质量检测与闭环管控以及设备运维等实施路径。数字化应用在轧钢材料中提高了生产效率，未来随着数字技术的进步，轧钢生产技术将会朝着更智能化方向发展。

关键词：数字化技术；轧钢材料成型；实践路径；未来发展

轧钢是钢铁工业的核心环节。钢材从钢坯变为板材、带材、型材等成品，离不开轧钢这一关键成型工艺。轧钢材料成型的生产效率、产品精度、质量稳定性等直接决定了钢铁企业的核心竞争力。传统轧钢技术高度依赖人工经验，存在响应滞后、质量波动大的缺点，轧钢技术发展受限，发展受限。数字技术是基于数字信号，对信息进行收集、传递、保存、加工和使用的技术总称^[1]。随着工业智能化发展，数字化技术不断涌入钢铁工业中，轧钢材料成型与其高度融合。如今轧钢生产从“经验驱动”向“数据驱动”“单点智能”向“全链路协同”的方向发展。数字技术在轧钢材料成型中已取得的成效，对钢铁企业轧钢数字化、智能化升级提供实践参考。

一、轧钢材料成型数字化的核心技术体系

（一）工业物联网与智能感知技术

轧钢材料成型数字化的主线为数据采集、数据治理、智能建模、闭环控制、决策优化。其构建了覆盖感知、传输、计算的全栈技术体系，以工业物联网和智能感知技术为核心技术之一。工业物联网是轧钢数字化的神经末梢，通过在生产端部署多种类型的智能传感器、激光识别检测等终端，实现轧钢流程关键参数的实时采集。轧钢生产环境一般具有高温、高湿、多粉尘等极端特点，感知终端要具备耐高温、抗干扰的特性。智能感知技术采集核心参数主要包括设备转速、表面缺陷、能耗数据等。同时，通过工业通信协议，实现基础自动化、过程控制、生产执行的系统数据互通互联，打破了数据孤岛，为上层应用提供高质量的数据源。

（二）工业大数据与数据治理技术

轧钢生产中每小时会产生百万个数据点。这些数据有着高维度、时序性强的特点，需要通过大数据技术实现数据的清洗、集成、治理、分析和存储。数字化生产技术打破了生产要素在时间和空间上的限制，使其流动的广度、深度和速度都大幅提高，从而显著提升生产效率^[2]。数据处理的环节主要包括数据预处理、数据融合、数据存储和数据挖掘。数据预处理主要是剔除采集的异常值、噪声数据，统一数据格式与单位。整合工艺数据、设备数据、能源数据是数据融合的重要内容。数据存储采用分布式数据库、数据湖的结构，支撑海量数据的高效存储与快速检索。

二、数字技术在轧钢材料成型中的核心应用实践

（一）全流程工艺智能优化与精准控制

轧钢材料成型的关键在于轧钢的工业参数。数字技术应用在轧钢材料成型中摆脱了依赖人工经验的不确定性，实现工艺动态优化与闭环控制。加热炉是轧钢前序核心设备，钢坯加热温度均匀性直接影响到轧制稳定性与产品性能。基于大数据，构建加热炉温度预测模型，通过分析钢坯材质、加热时间，实现加热温度精确控制。在轧钢过程动态参数优化中，利用数字孪生和强化学习算法，采集轧制过程数据，动态调整不良问题，让轧制参数在AI模型的帮助下实现自学习与自适应调整，保证精度。精轧出口厚度精度控制在±0.01mm，板形平直度达标率提升至99%。冷却过程智能调控，可保证钢材的组织与力学性能。

（二）产品质量智能检测与闭环管控

质量是轧钢产品的核心竞争力，数字技术实现轧钢产品的质量管控升级。智能诊断技术在轧钢自动化控制系统中的应用，主要依赖于数据驱动方法与模型驱动方法的结合^[3]。轧钢材料成型要检测表面缺陷，在热轧、镀锌产线部署高速机器视觉系统，以每秒数万帧的速度采集带钢表面图像，利用深度模型实时识别，自动标记缺陷，减少生产质量损失超800万元。尺寸与板形智能检测采用激光测厚仪、平直度仪等智能设备进行数据实时采集，数据采集后模型自动调整设备，实现尺寸精度闭环控制。

（三）生产管理与能源管控智能化

数字技术推动轧钢生产从分散管控向集中协同，从粗放用能向精益节能转型。轧钢智能集控中心，通过数字孪生三维可视化大屏整合生产的全流程数据。操作人员可远程监控产线运行、调整工艺参数，摆脱高温、粉尘的现场环境。大数据模型能够对采集的能源数据进行分析，通过数据算法优化能源分配与设备运行参数，轧钢工序单位能耗降低，订单交付周期缩短30%，库存周转率提升25%，实现能源管控。

三、全流程辅助场景的数字化赋能

数字化实现了从事后检验到事中防控的转变，实现轧钢材料成型的质量一贯性管理。轧钢行业建立全流程质量大数据平台，对每一米带钢进行工艺参数匹配与缺陷追溯。利用AI表面检测系统，替代人工目视检查，提高锌层厚度命中率。目前轧钢材料成型实现了智能排产与供应链协同，能够应对多品种、小批量订单对排产灵活性的要求。鞍钢鲅鱼圈基地应用了基于数据解析的智能排产模型，综合考虑炼钢—热轧—冷轧的工序耦合，实现一键式自动排程。其排产效率、中间包利用率、合同执行率都有所提升。设备实现预测性维护，利用时序数据分析设备健康状态。通过检测轧辊磨损、主电机电流波动等参数，构建故障预测模型。模型监测预警能够使设备故障停机时间大大缩短，设备管理效率提升。

结语

在生产中，数据是继设备、工艺之后的第三大生产要素。数字化技术深刻改变轧钢材料成型的生产方式。未来，随着数字技术进一步发展，轧钢材料成型将会朝着更加智能化迈进。钢铁企业要立足自身产线特点，以数据为基础，以技术为支撑，稳步推进轧钢数字化升级，打造核心竞争力，把握住数字时代的新机遇。

参考文献

[1]吕志华.数字化技术在轧钢材料成型中的应用[J].全面腐蚀控制,2025,39,(04):38-40.

[2]申佳,李业庭.数字经济驱动钢铁产业高质量发展路径研究[J].高科技与产业化,2026,32,(01):54-58.

[3]吉卫.轧钢自动化控制系统的智能诊断与优化[J].全面腐蚀控制,2026,40,(02):118-121.

韦 铖 

南京钢铁股份有限公司 江苏省南京市