机组分配准确率超99.2%，排程规则符合率达100%……近日，首钢率先将人工智能大模型应用于生产排程领域，开发的精整工序智能排产决策系统在首钢冷轧正式投入应用，生产效率得到显著提升，标志着首钢在“AI+钢铁”场景探索中开辟出一条全新路径，实现了从传统算法决策向AI智能化决策的跨越式升级。
钢铁生产是一项流程复杂的系统工程，其中，精整工序作为冷轧产线的关键环节，承担着质量分级、按需分切、缺陷修复等核心任务，直接面向用户。然而，由于精整工序来料种类繁杂、自动化水平低、仓储物流分散、分切规则复杂，是各钢铁企业效率低、浪费大的“隐形工厂”。精整工序传统的排产模式主要依赖编程算法辅助人工决策，在实施资源分配和计划排产任务时面临诸多痛点。一方面，精整排产规则复杂，必须综合考虑物料类型、原料质量、用户需求、交付时限、运输方式等多重因素，传统编程算法难以对规则进行精准的结构化转化，往往需要人工介入才能实现准确排产。另一方面，传统的质量分级、按需分切和缺陷修复工作主要依赖操作人员的经验判断，往往因分切不合适而导致废料增加、产品降级、产能浪费等问题，资源利用率存在较大提升空间。
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术股票配资网平台，特别是近年大模型技术的迅猛发展，为推动其与产业创新深度融合提供了新的可行性。技术研究院认真贯彻落实集团“两会”精神，积极践行“一引领两融合”，迅速行动把握人工智能机遇，以智能制造重大团队为主体，院领导带头示范，推动全员学习运用大模型技术。通过主要领导每周组织研讨、邀请内外部专家交流、在党支部书记例会作典型经验分享等多种方式，持续深化“人工智能+”行动。
面对制约精整排产的痛点和难题，技术研究院坚持带头干、统筹干，由智能制造重大团队联合首钢冷轧、首自信公司等技术人员组建攻关团队，以大模型为技术核心，对精整排产决策系统进行智能化升级，探索以大模型赋能钢铁生产制造。
为充分掌握精整排产场景特点，项目团队深入一线开展调研，全面梳理业务流程与关键制约因素，系统规划了智能改造的技术路线与实施方案。团队通过构建多维度、参数化的规则知识库，实现大模型对规则的动态调用与推理。引入强化规则逻辑，确保复杂规则下的决策稳定性。最终，经过数月的不懈努力，成功攻克了大模型幻觉风险、返修信息难以识别、复杂约束排产寻优等一系列技术难题，开发出一套基于大小模型融合的强化逻辑整体解决方案，在行业内率先实现大模型在生产排程领域的应用突破，机组分配人工干预率降低至0.8%以内，计划排程实现100%全自动排产。
除此之外，团队还结合产线实际需求，定制开发了缺陷信息自动识别与最优切分的排产模块，实现成品头尾切废降低10个百分点，成材率提升0.3个百分点，为企业经营创效提供了重要支撑。
精整工序智能排产决策系统的开发与应用，不仅提高了生产决策精度，还可有效规避因人工操作导致的质量波动，重点用户订单交付稳定性显著增强，进一步巩固了首钢在高端制造市场的竞争优势与品牌影响力。
在钢铁行业迈向高端化、智能化、绿色化发展的关键阶段股票配资网平台，首钢智能制造团队主动拥抱前沿技术，敢于突破传统边界，以智能化手段重构生产管理逻辑，为钢铁行业数字化转型和智能化升级提供了可复制的新式解决方案。未来，团队将以精整排程为起点，持续探索人工智能与工业场景融合发展的更多可能，不断提升精益制造和智慧决策水平，为加快打造中国式现代化的首钢场景贡献力量。
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