青岛特钢追求的数智化，是让产线学会“思考”。长期以来，高炉冶炼被视为难以解析的“黑箱”，炉内反应看不见、摸不着，操作全凭经验，不同班次、不同人员的操作效果存在差异。“过去烧结生产主要靠人工调控，容易产生人为误差。”青岛特钢炼铁厂厂长刘玉猛坦言。如今，这里的产线已经拥有了自己的“感知能力”和“判断力”。青岛特钢依托工业互联网“云—边—端”架构，打造了铁前大数据一体化智能管控平台，整合多源异构数据资源，打破了铁前工序间的信息壁垒。在此基础上，其还通过引入机器视觉、图像识别与自监督学习算法，建成了烧结全流程智能闭环管控系统，能根据成品质量与前端配料情况实时自动调节；高炉智能温控系统则能对炉温进行预警，同时还能给出操作方向建议。简单来说，这里的产线不仅能够告诉工人“哪里出了问题”，还能给出“该怎么调”的解决方案。 　　产线学会“判断”后的成效是直观的：高炉炉况自主诊断准确率超80%，燃料比降低2.3千克/吨，煤气利用率提升0.6%；炉温合格率从90%左右跃升至99%以上，吨铁成本降低7.42元，铁水成本综合排名跃居全国第二。“铁水合格率原来在90%左右，人工操作想提升1%都很困难。”刘玉猛说，产线学会“自我判断”后，这样的跨越成为了现实。 　　炼钢考验的是“统筹力”。纵览青岛特钢一炼钢车间的场景布局：3座转炉、6座LF精炼炉、1座RH精炼炉、4台连铸机，多品种、多规格、小批量的特钢生产模式下，路径频繁切换，行车在一根直线上来回穿梭。“操作工没有10年的经验想弄明白这点排产调度，真有难度。”李秋健打趣道。 　　然而，这套复杂的调度工作如今已经交给了一个“会思考”的智能系统。该系统融合作业排程、资源协同与动态优化三大能力，运用遗传算法、强化学习等技术，实时采集设备、工艺、物流全维度数据，自动生成最优炉次计划与浇次计划，精准匹配各工序衔接时序，同时动态调度行车规避冲突与拥堵。这样做的效果也是实打实的好：智能排产准确率提升至95%以上，工序间等待时间缩短30%，行车空载率降低25%。