摘要：当前，AI技术密集迭代，“AI+”在千行百业应用快进。在传统冶金行业，把“靠人工、凭经验”的工作交给“AI新员工”，将带来怎样的“智变”？跟着小科“AI+冶金”的案例实践，带你一探究竟！

当前，AI技术密集迭代，“AI+”在千行百业应用快进。在传统冶金行业，把“靠人工、凭经验”的工作交给“AI新员工”，将带来怎样的“智变”？跟着小科“AI+冶金”的案例实践，带你一探究竟！

AI “调度员”：“中枢大脑”控行车

在日照钢铁的冷轧原料库区，20台行车在AI “调度员”的统一调度下，快速且高效地从火车、汽车、过跨车上卸下钢卷，经过生产排程调度后，再依次将钢卷搬运上步进梁进行上料，这位AI“调度员”正是在日照钢铁新上线的无人行车智能调度系统。

作为国内行车数量最多、场景最复杂的钢卷类库区，日照钢铁冷轧原料库对调度算法的效率要求极高。传统的调度算法一般为基于人工经验的启发式方算法和基于数学模型的数值规划算法的结合产物，数学建模存在误差，参数敏感、稳定性不足，面对火车入库时既要及时上料又要快速卸料，以避免堆积的复杂场景，往往难以适用。

科远基于AI人工智能算法打造的无人行车智能调度系统，在高维数据处理、动态适应性和复杂系统建模等方面，相对于传统调度算法更具优势，通过多智能体调度系统合理分配每台行车作业，并结合深度强化学习和前端的激光、图像感知信息，给作业推荐一个最合理的目标垛位，并优化作业的行走路径。

该系统在满足火车入库这类多变生产节奏场景的同时，还能预测步进梁上料节奏，更合理地优化调整上料顺序，平衡各类作业的生产需求。除此以外，在系统的全盘接管下，能够从更长期的规划考虑，提前对库存进行更合理的盘库整理和规范，合并垛位，提前将出库钢卷倒垛到备料区，进一步提高库存利用率，大大提升库区的整体运行效率。

AI “安全员”：“火眼金睛”识异常

在沙钢集团原料场、焦化车间和热轧板坯库区，24小时在岗的AI “安全员”不眠不休，实时检测着设备运行状态，对皮带跑偏/撕裂、焦罐车倾斜、挂钩检测、行车吊物偏斜、钢丝绳脱槽、生产区人员/车辆闯入等各类异常情况进行识别告警。

基于深度学习的图像检测系统是AI “安全员”实现智能识别的关键，系统通过对高清摄像头下的识别区域及对象的连续拍摄图像进行数据清洗、标注和增强，构建高质量的数据集以优化模型性能，再对原始图像进行去噪、裁剪、校正和归一化操作，生成标准化输入数据。

中央视觉服务器或边缘传感处理器采用深度学习框架（如Yolo），构建多层卷积神经网络，针对检测目标特征提取设计特定的卷积核，并引入迁移学习技术，利用预训练模型快速收敛并适应新检测任务，提高模型的适应性和泛化能力。

基于该系统，通过在生产区域关键位置部署高清摄像头，即可实时采集和预测设备可能出现的故障，提前进行维护，大大减少因设备故障导致的生产中断。同时，系统还引入了边缘计算技术，使得数据处理更加高效，有效减少数据传输时间和成本。通过进一步结合数字孪生技术，还可构建一个虚拟的工厂模型，模拟各种生产场景，使生产流程直观化。

AI “质检员”：“顺风耳”智诊断

在某碳素车间，碳块的质量检测一直依赖于人工，焙烧车间的吸料操作仅靠人工猜测进行操作，效率低下且工作环境恶劣。这一问题在科远基于深度学习AI声音识别技术打造的AI “质检员”上岗后得到了有效解决，不仅进一步解放了人工，碳块质检效率和精准度也得到了显著提升。

针对碳块敲击、焙烧空吸、吸料和堵料等场景各自对应的频谱分布、能量表现和格局独特特征的波动曲线，引入以残差网络（ResNet）为基础的深度学习分类模型，并在结构设计中优化了对冶金场景声音特征的适配性，以及设计了在特定频带下的特征捕获机制，进一步增强复杂声学信号的处理能力。

通过优化模型的多层特征提取效率，有效提升了对关键音频事件的分类能力。同时，加入额外的注意力机制，使得模型能够更加聚焦于状态识别任务中具有判别力的区域特征，无论是空吸的高频异常波动、吸料的能量分布平稳区，还是堵料的低频能量释放，都能够在多尺度分析框架下实现准确分类。

这一基于深度学习AI声音识别技术的引入，将工业环境中被忽略的“背景噪声”转化为可用的“智能信号”，从碳块裂纹检测到天车吸料状态监控，AI对声音的深度建模实现了多层次和多场景的工业优化。同时，在实际应用中，该技术与传统物理传感器相比，具备更高的灵敏度、更低的部署成本及更优的适应性，能够更快捷地在复杂的工业环境中发挥作用。

当前，“AI+”已成为打造新质生产力的重要变量。作为智慧产业建设引领者，科远智慧正深化行业和工业融合研究，加速构建AI应用场景。

在冶金行业，已形成AI视觉故障检测、设备异常声音诊断、复杂物料跟踪、行车智能调度等系列AI产品和解决方案，并围绕生产工艺优化、能源调度管理、故障诊断预警、质量检测与分析等更多场景持续展开AI+应用探索，全面深度赋能冶金行业迈向更智能、更高效和更绿色的可持续发展新时代。

来源：小雨科技天地