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近日，我国公布了首批领航级智能工厂。记者从工业和信息化部了解到，截至目前，我国已建成先进级工厂7000余家、卓越级工厂504家，并遴选出15家领航级工厂。
 工业和信息化部相关负责人表示，领航级智能工厂代表着我国当前制造业发展的最高水平，为行业持续探索未来发展新模式，对我国制造业转型升级有着明显的标杆示范效应。
无论是传统制造业还是先进制造业，领航级智能工厂在各个领域都展现出全流程智能决策的核心能力，并且带动上下游共同发展不断突围。
目前，15家领航级智能工厂建设场景中智能渗透率已经超80%，并持续向上下游高价值链环节加速渗透，为各家企业提供可复制的智能制造新模式。
中国信通院总工程师敖立表示，平均每家领航级智能工厂已复制推广超100家，其在自身转型的同时，已逐渐成为行业转型升级的驱动器。
越来越聪明的钢铁丛林
记者在首批15家培育名单里发现，还有两家传统制造业企业。它们如何领航传统产业转型升级？
这套全链路全流程的数字孪生系统，一共汇聚了26条产线，无论是来自国外的矿石，还是矿石成长为钢筋铁骨的过程，在这里全都清晰可见，每一件生产出的产品都有着专属于自己的身份证号。有了这套数字孪生系统后，相当于为每一件产品构建了详细的物料血缘关系，可以清晰地追溯出生产环节中的各项数据指标。
对于钢厂而言，库存的堆积一直是行业难以破解的老大难，原材料库存过高会导致占用巨额资金，成品钢材积压又会面临价格波动风险。而数字化孪生系统通过上下游之间的高效链接，有效帮助企业减轻负担，库存从原来的15天压缩到了现在的5天。
据了解，人工智能大模型也深入到了每一个细小的生产环节。
在宽厚板产线里，一块块红彤彤的钢板正在被反复轧制。负责人介绍，钢板轧制的过程就像是擀面，传统的轧制过程需要大量的人工干预，根据不同的成分需要进行不同的操作，控制不好就会导致钢板过薄、过厚甚至断裂。而现在，通过大模型的控制，可以自主分析具体材料成分，让设备全流程自动化擀面，力度也可以控制得恰到好处。
如何保证轧出的钢板不出问题也是一大难题？这就需要另外一套大模型系统来进行审核。这道绿色的激光正在扫描检测钢板的表面是否有裂痕，相当于视觉核查，而在这条产线的最后还要专门给钢板做一次全身CT，检测钢板内部是否存在缺陷。这样一来不仅可以提高生产效率，还可以极大地降低因为对每块钢板取样进行力学性能测试所产生的成本。
目前，已有165种不同的智能化模型深入应用到南钢生产线的各个环节。只需要在网络端提供相关产品尺寸要求，产线便可以按需立刻生产，不仅有效打通各个环节的堵点、痛点，还使得订单准时率提升至98.5%，产业链总成本降低9%。
南京钢铁股份有限公司首席信息官孙茂杰表示，通过这个多模态、全要素的数据感知，实现了关键工序、关键装备感知的数控化100%，为企业实现降本增效达到5亿元人民币以上。
近日，我国公布了首批领航级智能工厂。记者从工业和信息化部了解到，截至目前，我国已建成先进级工厂7000余家、卓越级工厂504家，并遴选出15家领航级工厂。
工业和信息化部相关负责人表示，领航级智能工厂代表着我国当前制造业发展的最高水平，为行业持续探索未来发展新模式，对我国制造业转型升级有着明显的标杆示范效应。
无论是传统制造业还是先进制造业，领航级智能工厂在各个领域都展现出全流程智能决策的核心能力，并且带动上下游共同发展不断突围。
目前，15家领航级智能工厂建设场景中智能渗透率已经超80%，并持续向上下游高价值链环节加速渗透，为各家企业提供可复制的智能制造新模式。
中国信通院总工程师敖立表示，平均每家领航级智能工厂已复制推广超100家，其在自身转型的同时，已逐渐成为行业转型升级的驱动器。
越来越聪明的钢铁丛林
记者在首批15家培育名单里发现，还有两家传统制造业企业。它们如何领航传统产业转型升级？
这套全链路全流程的数字孪生系统，一共汇聚了26条产线，无论是来自国外的矿石，还是矿石成长为钢筋铁骨的过程，在这里全都清晰可见，每一件生产出的产品都有着专属于自己的身份证号。有了这套数字孪生系统后，相当于为每一件产品构建了详细的物料血缘关系，可以清晰地追溯出生产环节中的各项数据指标。
对于钢厂而言，库存的堆积一直是行业难以破解的老大难，原材料库存过高会导致占用巨额资金，成品钢材积压又会面临价格波动风险。而数字化孪生系统通过上下游之间的高效链接，有效帮助企业减轻负担，库存从原来的15天压缩到了现在的5天。
据了解，人工智能大模型也深入到了每一个细小的生产环节。
在宽厚板产线里，一块块红彤彤的钢板正在被反复轧制。负责人介绍，钢板轧制的过程就像是擀面，传统的轧制过程需要大量的人工干预，根据不同的成分需要进行不同的操作，控制不好就会导致钢板过薄、过厚甚至断裂。而现在，通过大模型的控制，可以自主分析具体材料成分，让设备全流程自动化擀面，力度也可以控制得恰到好处。
如何保证轧出的钢板不出问题也是一大难题？这就需要另外一套大模型系统来进行审核。这道绿色的激光正在扫描检测钢板的表面是否有裂痕，相当于视觉核查，而在这条产线的最后还要专门给钢板做一次全身CT，检测钢板内部是否存在缺陷。这样一来不仅可以提高生产效率，还可以极大地降低因为对每块钢板取样进行力学性能测试所产生的成本。
目前，已有165种不同的智能化模型深入应用到南钢生产线的各个环节。只需要在网络端提供相关产品尺寸要求，产线便可以按需立刻生产，不仅有效打通各个环节的堵点、痛点，还使得订单准时率提升至98.5%，产业链总成本降低9%。
南京钢铁股份有限公司首席信息官孙茂杰表示，通过这个多模态、全要素的数据感知，实现了关键工序、关键装备感知的数控化100%，为企业实现降本增效达到5亿元人民币以上。
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