林钢铸管携手华为，以AI冶炼打造行业首个智能工厂

走进21世纪第三个十年,中国钢铁行业正经历一场前所未有的深刻变革。长期面临"大而不强"的困局,钢铁行业正加速向绿色低碳与智能制造融合转型。在中原大地,一家铸管行业标杆企业正以实际行动给出答案——林州林钢铸管科技有限公司,携手华为,以华为云Stack与盘古大模型为技术底座,打造铸管行业首个AI智能工厂,为传统铸造业的数智化升级点亮灯塔。

云端智造:华为云Stack与盘古大模型赋能林钢铸管

林钢是国内较早开展低钛生铁冶炼的企业之一。2025年,林钢铸管高端铸管智能制造项目——新建年产45万吨的高端铸管二期工厂项目被列为河南省重点冶金项目之一,建成后产能规模位居国内同行业前三。

林钢铸管董事长提出,要基于云计算、大数据、人工智能等技术,将二期工厂打造为铸管行业的"数据驱动、AI赋能、低碳高效"的灯塔工厂,使二期工厂的生产成本比业内平均成本低5%,质量和效率明显领先同行。在此背景下,林钢铸管选择携手华为,基于华为云Stack“中心训练、边缘推理”的云边协同架构建设统一的人工智能平台,并依托华为云ModelArts模型训推平台,利用盘古大模型开发训练多类行业专属大模型,覆盖炼铁、铸造等核心生产流程的20多个场景,加速铸管行业迈向高效化、智能化的发展新阶段。

筑牢底座:以"一朵云"夯实数智根基

林钢铸管依托华为云Stack建设"林钢铸管一朵云",构建高效、弹性、安全的云计算基础设施,实现通用计算与AI算力的统一纳管与调度;同步构建了工业互联网平台、企业级数据系统、云安全体系,全面夯实数智化转型的底层支撑能力。

双轮驱动:华为云ModelArts模型训推平台与盘古大模型协同赋能

基于华为云ModelArts模型训推平台与盘古预测大模型,林钢铸管重塑铸管生产流程,推动生产模式从"经验驱动"向"数据驱动"转变,助力企业实现增安、提质、降本、增效。

华为云ModelArts模型训推平台实现从模型训练到在线推理和资源调度的全流程支持,显著提升模型研发与部署效率,降低AI应用的门槛与成本。盘古预测大模型则面向工业场景的核心需求,具备多变量时序预测、工艺参数优化等能力,为铸管生产的智能化升级提供核心决策引擎。

AI融入核心生产,贯穿炼铁、精炼、铸造三大高价值场景

AI赋能炼铁:为高炉与烧结机装上"AI大脑"

炼铁是钢铁生产的源头环节,高炉和烧结机是其中的核心设备。长期以来,炼铁过程高度依赖操作人员的经验判断,任何一个变量的异常都可能导致铁水质量下降或燃料浪费。烧结机尾FeO(氧化铁)预测模型通过采集烧结过程中的点火温度、风箱温度、机速、配料比例等实时工艺数据,建立FeO(氧化铁)含量的预测模型,实现对烧结矿质量的实时预判。模型能够提前感知质量异常趋势,指导操作人员及时调整烧结工艺参数,预判质量状态,降低燃料消耗,让过去"事后把关"的质量管控模式,转变为"事前预判、事中调控"的智能管控模式。

AI赋能精炼:从"经验冶炼"到"精准冶炼"

冶炼是钢铁生产的核心环节,涉及脱硫、精炼、合金化、等多个工序,工艺参数众多、控制精度要求高。基于盘古预测大模型开发的AI工艺过程控制模型从海量历史脱硫数据中系统学习脱硫反应规律,建立脱硫效果与工艺参数之间的预测关系。模型综合当前铁水温度、初始硫含量、铁水量等实时工况,动态推荐最优脱硫剂加入量、搅拌速度与搅拌时间,为操作人员提供精准的工艺指导。由此,脱硫合格率得到有效提升,药剂用量显著下降,既确保铁水精准达标,又实现了成本的双重优化。

AI赋能铸造:填补铸管行业大模型实践空白

铸管是林钢铸管的核心产品,也是区别于普通钢企的独特业务。球墨铸管的生产工艺包括球化处理、离心浇注、退火、喷锌、涂层等多道工序,每一道工序都有独特的工艺难点和质量控制要求。林钢铸管与华为、中冶赛迪联合,首次将盘古大模型引入铸管流程,将国内铸管行业智能化水平提升至新高度。

以退火环节为例,盘古预测大模型根据实时炉温分布、燃气流量、空气流量、烟气含氧量等关键数据,建立燃烧过程的动态优化模型——退火炉燃烧优化模型。该模型根据炉况变化自动调节空燃比,使燃烧效率始终保持在最优区间。它如同一位不知疲倦的“燃烧管家”,在精确执行退火曲线的同时,持续寻求能耗与质量的最佳平衡。对于年产量数十万吨的铸管生产线,大模型实现的生产优化可使吨管燃气成本降低数元,累计年节约成本可达百万元级别。

从1969年红旗渠畔的第一座高炉,到2026年以华为云Stack为底座、盘古预测大模型为"大脑"的AI智能工厂,林钢铸管“自力更生、艰苦奋斗”的红旗渠精神与华为持续深耕技术的创新基因融为一体,在传统冶金工业的厚重底色上,绘出数智时代的新图景。

当AI大模型走进高炉、精炼炉、离心机,当每一根球墨铸管的诞生都有数据驱动、算法优化,传统铸造业正在经历一场从"经验冶炼"到"AI冶炼"的深刻变革。林钢铸管与华为的智能化实践,正是中国传统制造业拥抱人工智能、迈向高质量发展的生动缩影。