機組分配準確率超99.2%，排程規則符合率達100%……近日，首鋼率先將人工智能大模型應用于生產排程領域，開發的精整工序智能排產決策系統在首鋼冷軋正式投入應用，生產效率得到顯著提升，標志著首鋼在“AI+鋼鐵”場景探索中開辟出一條全新路徑，實現了從傳統算法決策向AI智能化決策的跨越式升級。

鋼鐵生產是一項流程復雜的系統工程，其中，精整工序作為冷軋產線的關鍵環節，承擔著質量分級、按需分切、缺陷修復等核心任務，直接面向用戶。然而，由于精整工序來料種類繁雜、自動化水平低、倉儲物流分散、分切規則復雜，是各鋼鐵企業效率低、浪費大的“隱形工廠”。精整工序傳統的排產模式主要依賴編程算法輔助人工決策，在實施資源分配和計劃排產任務時面臨諸多痛點。一方面，精整排產規則復雜，必須綜合考慮物料類型、原料質量、用戶需求、交付時限、運輸方式等多重因素，傳統編程算法難以對規則進行精準的結構化轉化，往往需要人工介入才能實現準確排產。另一方面，傳統的質量分級、按需分切和缺陷修復工作主要依賴操作人員的經驗判斷，往往因分切不合適而導致廢料增加、產品降級、產能浪費等問題，資源利用率存在較大提升空間。

人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，特別是近年大模型技術的迅猛發展，為推動其與產業創新深度融合提供了新的可行性。技術研究院認真貫徹落實集團“兩會”精神，積極踐行“一引領兩融合”，迅速行動把握人工智能機遇，以智能制造重大團隊為主體，院領導帶頭示范，推動全員學習運用大模型技術。通過主要領導每周組織研討、邀請內外部專家交流、在黨支部書記例會作典型經驗分享等多種方式，持續深化“人工智能+”行動。

面對制約精整排產的痛點和難題，技術研究院堅持帶頭干、統籌干，由智能制造重大團隊聯合首鋼冷軋、首自信公司等技術人員組建攻關團隊，以大模型為技術核心，對精整排產決策系統進行智能化升級，探索以大模型賦能鋼鐵生產制造。

為充分掌握精整排產場景特點，項目團隊深入一線開展調研，全面梳理業務流程與關鍵制約因素，系統規劃了智能改造的技術路線與實施方案。團隊通過構建多維度、參數化的規則知識庫，實現大模型對規則的動態調用與推理。引入強化規則邏輯，確保復雜規則下的決策穩定性。最終，經過數月的不懈努力，成功攻克了大模型幻覺風險、返修信息難以識別、復雜約束排產尋優等一系列技術難題，開發出一套基于大小模型融合的強化邏輯整體解決方案，在行業內率先實現大模型在生產排程領域的應用突破，機組分配人工干預率降低至0.8%以內，計劃排程實現100%全自動排產。

除此之外，團隊還結合產線實際需求，定制開發了缺陷信息自動識別與最優切分的排產模塊，實現成品頭尾切廢降低10個百分點，成材率提升0.3個百分點，為企業經營創效提供了重要支撐。

精整工序智能排產決策系統的開發與應用，不僅提高了生產決策精度，還可有效規避因人工操作導致的質量波動，重點用戶訂單交付穩定性顯著增強，進一步鞏固了首鋼在高端制造市場的競爭優勢與品牌影響力。

在鋼鐵行業邁向高端化、智能化、綠色化發展的關鍵階段，首鋼智能制造團隊主動擁抱前沿技術，敢于突破傳統邊界，以智能化手段重構生產管理邏輯，為鋼鐵行業數字化轉型和智能化升級提供了可復制的新式解決方案。未來，團隊將以精整排程為起點，持續探索人工智能與工業場景融合發展的更多可能，不斷提升精益制造和智慧決策水平，為加快打造中國式現代化的首鋼場景貢獻力量。