摘要：随着人工智能技术的不断进步，其在各个工业领域的应用已成为推动生产效率和制造智能化的重要动力。轧钢生产作为钢铁工业的核心环节，对产品质量和生产效率有着极高要求。本文首先概述人工智能技术的基本原理及其在工业生产中的运用。其次介绍轧钢生产的基本过程及特点。接着重点分析人工智能技术在轧制过程控制、质量预测、设备预测性维护等方面的应用，并探讨这些应用的实际效果和存在问题。最后，展望人工智能技术在轧钢产业中的未来发展方向希望能为轧钢产业的智能化转型提供理论参考。

关键词：人工智能；轧钢生产；智能制造；数据分析；预测控制

一、引言

钢铁作为现代工业的基础材料，在国民经济发展中扮演着重要角色。轧钢生产是钢铁生产中极为关键的步骤，轧制质量直接关系到钢材产品的综合性能和市场竞争力。然而，轧钢生产是一个复杂的多变量、大时滞、强耦合和非线性过程。随着市场需求的增加和品种要求的提高，传统的经验驱动生产模式越来越难以满足高效、精确的生产需求。因此，采用高新技术改善和优化轧钢生产过程，提高生产自动化和智能化水平，成为提升钢铁企业核心竞争力的重要举措。人工智能技术，凭借其强大的数据处理和学习预测能力，为轧钢生产的智能化改造提供了可能。目前，人工智能技术在轧钢生产中的应用已取得初步成效，但仍处于发展阶段，并面临一些挑战。

二、人工智能技术概述

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。轧钢生产中的人工智能技术可以应用于多个方面，人工智能技术可以用于开发智能化的轧钢控制系统，能够实时监测和调整轧辊压力、温度、速度等轧制参数。并应用机器学习和数据挖掘技术，预测设备的故障和维护需求，从而降低生产线的停机时间和维护成本。智能控制系统在轧钢生产中扮演着重要的角色，利用先进的人工智能技术和自动化技术，对轧钢过程进行智能化监测和调控。并能够根据不同的轧制材料、工艺和产品要求，自动调整轧机的工作参数，实现自适应性优化。智能化的质量检测系统，能够识别和分析板材的缺陷、尺寸偏差等问题，实现自动分类。同时人工智能技术可以应用于轧钢生产线的自动化的库存管理、物料搬运和生产计划优化等物流管理，提高生产效率和降低成本[1]。

三、轧钢生产概述

在钢铁工业中，轧钢工艺是一个非常关键的工艺。在钢铁行业，采用轧钢技术，将钢锭和钢坯轧成特定的特性，在这个过程中，必须对钢锭和钢坯施加一定的压力下行进行一系列的连续轧制。轧钢技术是一种很特别的技术，其加工方法和其他的压力加工方法类似，可以根据不同钢材的实际情况进行不同形状的挤压加工，以适应不同的使用情况。热轧钢材生产过程通常分为初轧、精轧和后处理等关键过程[2]。首先，厚度较大的金属坯料会被送入热轧机，经过重复的轧制辊压作用，使之逐渐变薄。接下来，经过初轧的金属坯料会被送至精轧机，继续轧制使之得到更加均匀的厚度和表面光滑度。轧制后的钢材将进行冷却、切割及热处理等后处理工艺，获得最终的产品。冷轧钢材生产与热轧类似，但冷轧钢材以常温下进行轧制。冷轧的优点在于可以更好地保持金属材料的机械性能和表面质量。无论是热轧还是冷轧，这些生产过程通常还包括材料准备、预处理、质量控制和包装。轧钢生产的工艺过程是相当复杂的。尽管随着轧制产品质量要求的提高、品种范围的扩大以及新技术、新设备的应用，组成工艺过程的各个工序会有相应的变化，但是整个轧钢生产工艺过程总是由坯料准备、加热、轧制、精整等基本工序组成。坯料准备需要表面缺陷的清理，表面氧化铁皮的去除和坯料的预先热处理。坯料加热是热轧生产工艺过程中的重要工序。坯料通过轧制完成变形过程，对产品的质量起着决定性作用。精整对产品的质量起着最终的保证作用。产品的技术要求不同，精整工序的内容也大不相同。随着全球制造业不断发展，轧钢生产技术也在不断改进，以适应更高质量和更严格要求的钢材产品[3]。

四、轧钢生产过程的分析研究

轧钢棒线型生产是将钢坯经过多道次的轧制加工，最终生产出符合标准要求的钢棒产品。整个轧钢棒线型生产过程需要严格控制各道工序的参数和质量，以确保最终产品符合客户要求的标准。同时，还需要对生产过程中产生的废料和尾料进行合理处理，以实现资源和能源的最大利用。轧钢棒线型生产工艺过程包括加热、轧制、冷却、成品收集等过程。原料钢坯需要经过加热处理，提高其塑性和可加工性。此过程通常在加热炉中完成，加热后的钢坯可降低轧制时的变形阻力，有利于后续的轧制加工。在加热过程中要控制好温度和时间，避免出现过热或过烧现象。经过加热后的钢坯被送入轧机进行轧制加工，在轧制过程中要控制好轧机的速度和压力，避免出现过载或断辊现象。在轧机上，钢坯通过多道次的轧制逐渐压缩成所需的棒线型钢材，分为粗轧和精轧两个阶段，通过轧辊的不断压制，将钢坯加工成符合要求的形状和尺寸。轧制后的钢棒需要经过冷却处理，通常使用冷却设备进行降温处理。有助于恢复材料的力学性能和微观结构，以消除轧制过程中产生的热应力。在冷却过程中要控制好冷却速度和温度，避免出现裂纹或变形现象。最后冷却后的钢棒经过整形和切割，然后进行成品收集。最终产品根据尺寸和长度要求，按标准进行分类、打包和存储，等待发运或下一步的加工或使用[4]。在整个轧钢棒线型生产工艺过程中，各个环节都需要严格控制，确保产品质量符合标准要求。同时，还要注意对产生的尾料进行回收再利用，实现资源的高效利用。

五、人工智能技术在轧钢生产中的应用

（一）智能化生产

人工智能技术可以通过对生产数据的分析和学习，预测潜在的设备故障、品质异常等生产问题，并通过传感器等设备收集的数据，可以实时监测轧机设备的运行状态，对设备进行智能化的控制和调整。再通过图像识别和人工智能算法，可以实现对产品表面缺陷和质量问题的自动检测和分类，从而提高质量控制的效率和准确性。在智能化远程监控系统当中，通过将相对应的机械型号输入到用户中心监控界面当中，就能够查询机械设备的参数，还可以利用该界面进行接受有远程系统传递的警报信息，从而及时的处理机械在运行过程当中出现的问题，能够更好的掌握机械设备的运行情况，所以就当前而言，我们国家对于智能化远程监控系统的使用越来越广泛。

（二）大数据决策

大数据决策是指利用大规模数据来进行决策制定和执行的过程。在现代社会，大数据越来越成为组织、企业和政府日常运营的关键资源。通过对大量的生产数据进行整合和分析，帮助生产管理人员进行生产参数的调整、工艺流程的优化等生产过程的优化决策，提高生产效率和产品质量。利用大数据分析和预测模型，可以对设备及生产线的运行状态进行监测，及时发现设备故障的迹象，并制定相应的维护决策，降低设备故障对生产造成的影响[5]。

（三）无人化

目前厂房实现无人化，制造技术一键化操作，工作人员通过5G回传的高清视频就可以对生产现场进行指导，实现了“5G+AR”远程视觉诊断，告别了肉眼检查时代。采用自动控制的轧机、输送设备和质量检测设备等自动化轧钢生产线，实现生产环节的自动化，减少人为操作，提高生产效率和产品质量。利用传感器、数据采集设备和工艺控制系统，实现对生产过程的实时监控和智能化控制。并利用机器人、遥感设备等智能设备代替人工对设备进行巡检和维护，减少人员接触风险。智能生产的改造从未停步，在无人化智能生产改造的同时，更应增添在线检测设备，实时关注生产状态，将测量数据传输到控制系统，实现更高的生产效率。促使上下游企业将产品研发、订单管理、生产制造、仓储物流、售后服务等环节紧密协同，支撑钢铁行业生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置和产业生态培育[6]。

六、人工智能技术的在轧钢生产中的发展趋势

引入智能化的轧机、控制系统、传感器等智能化的设备和传感器，实现设备更加智能化的监测和控制。有助于提高生产线的自动化水平，降低人工干预成本。利用大数据、人工智能和机器学习技术，分析采集到的生产数据，实现精准的生产计划、工艺优化和设备维护决策[7]。通过对生产数据的深度分析，可以发现生产线中的瓶颈，并提出相应的改进方案，以实现智能化的生产决策。 MES系统是智能制造的关键组成部分，通过连接生产设备、ERP系统和其他信息系统，实现对生产过程的全面监控和调度。智能化的MES系统能够实现生产过程的数字化、网络化和智能化管理。引入智能化的质量管理系统，通过智能传感器和人工智能技术，实现对产品质量的实时监测，快速识别和处理产品质量问题，提高产品合格率。通过云计算和大数据技术的集成，可以实现对轧钢过程中产生的大量数据的实时监控，通过对历史生产数据和实时生产数据的分析，可以为制定智能化的生产计划、工艺优化和设备维护[8]。

结语

随着人工智能和机器学习领域的不断突破，其技术在轧钢生产中的应用已显示出巨大潜力。人工智能技术可以通过提升生产流程的自动化和智能化，显著优化产品质量，缩短生产周期，降低能耗及成本，提高企业市场竞争力。然而，要完全实现这一现代化转型，轧钢企业必须克服数据收集和管理难度、模型精度与实际生产环境的适应性、员工培训和技术接受度等问题。展望未来，人工智能技术在轧钢生产中的应用将伴随技术创新不断深化，整合大数据和云计算等其他技术趋势，使得生产流程愈加智能和高效。希望人工智能技术推动轧钢生产向更加智能、环保、经济的方向发展。

参考文献：

[1]王铎.计算机仿真技术在轧钢工艺中的应用研究［J］.山西冶金，2022，45（4）：141-142.

[2]朱凯华.无损探伤技术在钢结构产品检测工艺中的应用［J］.科技风，2019，（31）：151.

[3]柴锡翠，岳强，张钰洁，等.氢冶金竖炉还原域的数值模拟分析[J].钢铁，2022（4）：138-147.

[4]吴小树.智能控制技术在我国轧钢控制中的应用探究［J］.冶金与材料，2022，42（2）：105-106.

[5]马跃.自动轧钢技术在轧钢生产中的开发与应用研究［J］.冶金与材料，2022，42（1）：27-28.

[6]李亚飞.轧钢机械振动故障原因和策略分析［J］.冶金与材料，2021，41（3）：167-168.

[7]张建华.轧钢机械设备的管理与维护［J］.冶金管理，2019，（23）：88+90.

[8]李波.轧钢机械振动的原因分析与故障处理探讨［J］.冶金管理，2019，（11）：61-62.

作者简介：白科（1985-），男，汉族，陕西汉中人，本科，工程师，研究方向：钢铁信息化。