钢铁行业能效优化

为钢铁企业提供生产调度优化、能源管理、设备运维等AI赋能方案，实现降本增效和绿色生产，在双碳时代领跑行业转型。

行业痛点

钢铁行业面临的能效与运营挑战

生产调度依赖人工经验，多工序协同差，铁钢轧衔接不畅，产能利用率低，订单交付周期长。

能耗占生产成本30%以上，能源使用缺乏精细化管理，峰谷用电不合理，余热回收率低。

关键设备故障停机损失巨大，维护策略粗放，备件库存高，非计划停机频繁影响生产节奏。

双碳政策压力加大，碳排放数据采集困难，缺乏精准的碳核算与减排路径规划能力。

AI赋能的钢铁能效管理能力

AI驱动的全工序生产调度系统，综合考虑订单、设备、能源、物料约束，自动生成最优排产方案，产能利用率提升18%。

实时监控各工序能耗，AI分析能源使用模式，优化峰谷用电策略，余热智能回收，综合能耗降低20%。

基于设备振动、温度、电流等数据的AI预测模型，提前预警设备故障，非计划停机减少40%。

融合炼钢、连铸、热轧全过程数据，AI实时预测产品质量，提前调整工艺参数，成材率提升3%。

全链路碳排放实时采集与核算，自动生成碳排放报告，智能推荐减排方案，助力双碳目标达成。

五步走，绿色转型

部署工业传感器与数据采集系统，实现生产、能源、设备、环保数据的全量实时采集。

建立钢铁企业数据资产目录，统一数据标准，构建高炉、转炉、连铸、热轧等主题数据域。

基于行业数据训练AI模型，包括调度优化、能耗预测、设备故障预警、质量预测等核心算法。

将AI能力与L2/L3系统深度融合，实现模型结果自动下发至生产执行层。

建立数据驱动的运营优化机制，持续迭代模型，实现系统越用越优。

能效优化带来的实际效果

+18%

生产效率提升

+20%

能效提升

-15%

碳排放降低

-40%

非计划停机减少