国外钢铁企业在智慧制造方面做了哪些工作，

主要集中在以下几个方面：

  1. 智能工厂建设：德国蒂森、日本新日铁和韩国浦项等先进钢铁企业在智能工厂的研究和实践上走在前列。例如，韩国浦项早在2010年左右就开始了对智能工厂的研究，并通过集成制造、供应链集中监控和管理等方式实现智能制造。

  2. 高炉智能化：日本、英国、奥地利等国家的钢铁工业已成功应用了针对高炉炼铁的智能控制技术，包括高炉炉况诊断、热金属Si含量预报、高炉操作优化等。

  3. 数字化转型：美国阿肯色州大河钢厂（BRS）采用了西马克的的技术，实现了高度自动化的生产流程。此外，美国ArcelorMittal公司也在积极推进智慧高炉技术的应用，通过与技术公司的合作开发智能化解决方案。

  4. 智能制造技术的应用：ArcelorMittal在全球范围内致力于创新和卓越，特别是在北美、南美和欧洲的钢铁制造业务中，通过智能化设备和解决方案提升生产效率和竞争力。

  5. 个性化定制和资源优化：发达国家或地区如德国、美国和日本将智能制造纳入国家发展计划，目标是建立具有个性化定制和最优资源配置的智能工厂。


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国外钢铁企业在智慧制造方面的努力主要体现在智能工厂建设、高炉智能化、数字化转型、智能制造技术的应用以及个性化定制和资源优化等方面。


  1. 数字化和智能化技术的应用：例如，美国阿肯色州大河钢厂通过引入AI算法平台BEAST，实现了工厂的智能化。此外，英特尔、EXOR International、JMA Wireless和意大利电信（Telecom Italia）在意大利维罗纳合作建立了一座端到端的智慧工厂，展示了数字化运营的优势。

  2. 全流程无人料场和全流程智能工厂：河钢集团通过5G、数字孪生、边缘计算等技术，打造了全流程无人料场和全流程智能工厂，实现了生产、研发、管理、服务等环节的智能化。

  3. 智慧高炉技术：欧洲钢铁巨头ArcelorMittal正在积极推进智慧高炉技术的应用，通过与技术公司的合作，开发了一系列智能化解决方案，以降低能耗并增强竞争力。


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  4. 集中监控和管理：德国蒂森、日本新日铁和韩国浦项等先进钢铁企业在智能工厂的研究和实践上走在前列，采用集中监控和管理的方式，实现工艺、制造过程和供应链的智能化。



德国蒂森、日本新日铁和韩国浦项在智能工厂中采用集中监控和管理的具体实践包括哪些方面

  1. 集控大厅：

  2. 工艺智能化：

  3. 制造过程智能化：

  4. 供应链智能化：

德国蒂森、日本新日铁和韩国浦项在智能工厂中通过集控大厅、工艺智能化、制造过程智能化和供应链智能化等多方面的实践，实现了生产过程的全面优化和高效管理。





浦项钢铁公司2024年都做了哪些工作

智能制造技术的应用方面，浦项钢铁公司2024年都做了哪些工作
项目名称技术应用主要功能实施效果涉及部门
厚板生产人工智能系统动态TMCP技术，实时分析数据，提前诊断并优化后工序作业条件显著提高了生产效率和产品质量，降低了产品质量偏差厚板分厂
耐火材料管理智能化“耐材履历管理系统”实时管理耐火材料数据，包括耐材维护履历、储罐综合监测和侵蚀量预测监控耐材使用状态，减少产线停产时间，提高生产效率光阳厂炉材团队
电力系统升级智能电子装置（IED）的控制系统提高电源管理效率，减少控制面板和电缆的使用，简化电力控制设备的运行和管理对区域经济振兴具有重要意义光阳厂
半导体气体国产化与TEMC公司合作实现半导体用氖气生产设备及技术的国产化消除了对进口的依赖，稳定了韩国国内氖气供应链浦项集团
环保水泥推广使用与多家企业签署协议扩大环保水泥PosMent的生产和使用计划将PosMent水泥的使用量从2021年的20万吨增加至2023年的45万吨以上，实现二氧化碳减排60%的目标浦项建设公司
智能工厂平台PosFrame物联网、云计算、大数据和人工智能收集实时数据，分析数据并开发自动化模型，用于各生产工序将人为失误降至最低，提升生产效率、产品质量，确保作业安全浦项钢铁公司
智能炼铁技术深度学习和人工智能实时测定和自动控制铁水温度成为韩国“国家核心技术”炼铁工序
综合控制系统PTX自主开发有效控制从转炉到连铸工序的时间、温度和成分提高生产效率和产品质量炼钢工序
缺陷预测模型连铸工序实现降本增效提高生产效率和产品质量连铸工序
人工智能技术自动控制平整度厚板轧制工序自动控制平整度提高生产效率和产品质量厚板轧制工序
智能表面处理技术连续热镀锌工序实现涂层重量的精准控制提高生产效率和产品质量连续热镀锌工序
智能监控系统（CCTV）自动检测生产设备实时状况确保产品质量和安全提高生产效率和产品质量浦项钢铁公司
智能任务工具处理小批量订单基于先前数据，人工智能自动组织订单准确度可达97%浦项钢铁公司
智能工厂业务物联网技术和大数据分析实时监控和自动控制工厂内所有关键要素降低故障率30%以上，提高生产效率和产品质量浦项厂二热轧分厂、光阳厂中厚板分厂
智能工厂业务人工智能（AI）优化高炉操作，提升产品质量，推动定制技术发展提高流程效率，创造安全健康的工作环境，实现可持续、低碳和环保的生产浦项钢铁公司
智能工厂业务数据驱动的库存预测确保及时交货提高物流管理效率，节省成本货运
智能工厂业务基于综合生产管理系统（MES）的智能工厂提高作业管理和生产效率，实现精确的质量管理建立更坚实的合作基础浦项ICT与晓星重工业







大河钢厂人工智能。




ArcelorMittal（安赛乐米塔尔）在数字化和自动化方面具体在哪个厂做了哪些技术


根据提供的资料，ArcelorMittal 在数字化和自动化方面的具体实践主要集中在以下几个工厂和技术领域：

1. Ghent 工厂（比利时）

2. Dofasco 工厂（加拿大）

3. Florange 工厂（法国）

4. Eisenhüttenstadt 工厂（德国）

5. Sestao 工厂（西班牙）

总结

ArcelorMittal 在数字化和自动化方面的具体实践包括：

  1. 工业 4.0 和物联网（IoT）：实时监控和优化生产流程。
  2. 预测性维护：利用大数据和 AI 技术预测设备故障。
  3. 自动化生产线：引入机器人焊接和自动化质量检测系统。
  4. 智能物流系统：优化原材料和成品的运输和存储。
  5. 数字孪生技术：模拟和优化生产流程。

这些技术的应用显著提高了生产效率、产品质量和设备可靠性，同时降低了能源消耗和碳排放。



日本钢铁公司（Nippon Steel） 在钢铁业的智慧工厂，以及在工厂内做的项目


  1. 智能制造与数字化转型：

  2. 具体实施案例：

  3. 成果：

  4. 在各个工厂的实施情况：


数字化转型方面做的工作，具体能够完成的功能和解决的问题

  1. 智能制造能力的创新演进：

  2. 强化客户响应力：

  3. 全球管理支持：

  4. 传统工作方式的改革：

  5. 解决的问题：

  6. 其他措施：

通过这些措施，日本钢铁公司不仅提升了自身的生产效率和市场竞争力，还为应对未来社会变革的需求奠定了坚实的基础。

项目名称技术应用实施地点主要功能实施效果合作伙伴
NS-IoT 无线物联网传感器利用平台低功耗广域无线通信技术、云计算东日本钢铁公司的金津区和石岛区集中管理传感器数据，进行设施状态检测和趋势监控提高生产过程的智能化，稳定生产和提高质量-
综合生产规划平台大数据、数学优化技术整个公司范围统一公司级信息，引入综合生产规划模拟器，准确响应客户订单和原材料采购环境的变化显著减少每个钢铁厂的工作量，加强公司的整体最佳生产控制-
NS-Lib 集成数据利用平台TALEND™、SNOWFLAKE™整个公司范围整合订单、生产计划、指令和制造等数据，实现基于同一数据的快速和先进决策加速决策，提升问题解决能力-
AI数据分析平台 NS-DIG™AI技术整个公司范围提供数据驱动的运营基础，优化生产计划提高生产效率，减少人为错误-
边缘计算平台 AIRON-EDGE™边缘计算整个公司范围实时处理和分析数据，提高生产过程的响应速度提高生产效率，减少延迟-
智能安全帽和地理围栏技术智能安全帽、地理围栏技术日本钢铁公司（NSSMC）预测危险情况，实现零事故工作场所提高安全性，减少工伤事故-
产品监测系统AI技术东京附近的工厂监控生产过程，避免停机和生产缺陷提高生产效率，减少生产问题NEC
机械手棒材取样系统和机械手焊标系统AI、物联网技术千代田钢铁工业株式会社自动完成取样、制样和焊接标牌等操作提高准确性和一致性，减少人为错误，节省人力，增强安全性镭目公司