在数字经济浪潮席卷全球的背景下，中国制造业正经历着前所未有的转型升级。作为国民经济的重要支柱，钢铁行业的数字化改造不仅关乎产业自身的高质量发展，更影响着中国在全球产业链中的竞争力。面对传统产业与数字技术深度融合的时代命题，中冶京诚数字科技（北京）有限公司（以下简称“中冶京诚数科”）以创新实践给出了自己的答案。
钢铁生产流程的复杂性堪称工业领域的“金字塔”。从原料进厂到成品出厂，全流程包含十余个主要环节，每个环节又细分数十种子工序。单座钢厂需协调数千台设备运行，设备类型差异大、运行环境复杂，维护难度极高。生产过程中涉及高温高压、多相反应等复杂物理化学变化，参数波动极易引发连锁反应。更严峻的是，行业普遍面临六大痛点：生产调度依赖人工经验导致协同效率低下；炼钢与轧钢产能不匹配造成资源浪费；质量问题追溯耗时长达数天；设备故障预测准确率不足六成；管理决策响应滞后；部分环节仍依赖人工操作导致误差频发。这些问题如同枷锁，严重制约着钢铁企业的提质增效。
针对这些行业特性，中冶京诚数科构建了“战略-数据-场景-技术-组织”五位一体的转型体系。在战略层面，推动企业高层形成转型共识，由“一把手”牵头成立专项小组，明确转型路径；数据层面，搭建统一数据平台，通过清洗、标准化处理保障数据质量，同时建立安全管控机制；场景层面，优先落地质量追溯、设备预警等高价值场景，实现快速迭代；技术层面，融合实时数据处理、AI算法与大模型技术，打造贴合钢铁行业需求的技术体系；组织层面，打破部门壁垒，组建跨IT、OT、工艺与管理的联合团队，确保技术方案与生产实际深度融合。
作为工业数字化集成商，中冶京诚数科在数据底座建设上展现出专业实力。公司专注边缘侧数据采集、智能终端部署及上层应用开发等优势领域，成功实现从大数据平台向工业互联网平台的升级。其构建的湖仓一体化数据平台，将数据湖与数据仓库的优势融为一体，可满足钢铁行业海量数据存储与高效分析需求。在数据流架构设计上，针对不同类型数据采用差异化采集方式：秒级数据经网关进入资源IOT平台后通过Kafka汇入数据平台；毫秒级数据由高速采集程序处理后直接进入平台；高频数据采用采集打包方式接入；存量系统则通过自研统一技术平台接入，借助CDC或OGG从底层数据库提取数据。
在众多数字化应用中，全流程质量管控系统堪称典范。该系统围绕四大核心设计：构建覆盖原料进厂到成品出厂的全链路监控体系，实现质量管理从事后向事中、事前转变；按原料层、过程层、成品层对质量数据进行分层管理，确保数据逻辑清晰；通过单一入口实现全流程质量数据跟踪，避免多系统切换；形成数据采集、聚合、分析、反馈的闭环管理，推动持续改进。这种设计使质量管控从“被动应对”转向“主动防御”，显著提升了产品质量的稳定性。
人工智能技术的应用为钢铁生产注入了智能基因。中冶京诚数科已构建60余个AI模型，覆盖铁钢轧全流程。其中，生产物流跟踪和生产质量检测主要基于计算机视觉（CV）模型，生产质量预测则依托数据模型。这些模型的应用有效提升了生产稳定性与质量管控效率。目前，公司正积极推进大模型技术探索，聚焦智能协同调度与跨工序质量管控两大场景，通过多模态数据融合、知识图谱增强与联邦学习等技术，在保障数据精准的前提下持续提升模型能力。
通过全流程协同优化，中冶京诚数科成功打破了工序壁垒，提升了生产效率；通过跨工序质量预测与闭环控制，实现了质量的主动防御；通过数据与模型双驱动，推动了企业决策的精准化；借助大模型辅助新材料、新工艺研发，大幅缩短了研发周期。这些实践已在多家钢铁企业落地见效，为传统产业数字化转型提供了可复制的路径。作为工业数字化领域的深耕者，中冶京诚数科正以创新技术持续推动钢铁行业向智能高效、绿色低碳的方向迈进。
