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东北大学(软科第20)— 王国栋院士提出以工业AI破解钢铁轧制“黑箱”,多套智能系统已在钢厂上线

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  • 行业资讯
  • 发布于 2026-09-14
  • 4 次阅读
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东北大学(软科第20)— 王国栋院士提出以工业AI破解钢铁轧制“黑箱”,多套智能系统已在钢厂上线

来源:中国财富网(今日头条发布)(2026-09-09)| 分类:行业资讯

摘要

9月9日,工业AI与具身智能创新发展大会在沈阳举行,东北大学王国栋院士提出以工业AI破解材料轧制“黑箱”难题,其团队“机理为体、数据为用”路径与多套智能系统已在多家钢厂落地。

事件概览

维度 内容
事件主体 中国工程院院士、东北大学数字钢铁全国重点实验室(DSL)王国栋教授
发生时间 2026-09-09
所属领域 院校动态、东北大学、智能制造
关注理由 工业AI是智能制造与IE融合的前沿方向,钢铁轧制的智能控制直接对应生产调度、质量工程与设备智能运维

核心要点

  • 9月9日,工业AI与具身智能创新发展大会在沈阳举行,王国栋院士发表主旨演讲,提出以工业AI破解材料轧制“黑箱”难题。
  • DSL团队给出“机理为体、数据为用、分层嵌入、渐进演进”路径,用物理规律约束AI、边缘计算加速AI、数字仿真验证AI。
  • 针对钢材内部性能、外形尺寸、形状质量三个方向分别设计智能系统,在产线边缘层统一调度、协同运行。
  • 2026年中厚板自动转钢试验系统已建成,自动转钢设备正在多家钢厂上线,并与鞍钢等行业龙头展开合作。

背景解读

工业AI(Industrial AI)指将机器学习、计算机视觉、数字孪生等智能技术嵌入工业生产全过程,实现感知—预测—执行闭环控制,是智能制造与工业工程深度融合的前沿方向。钢铁工业是典型的流程型复杂制造,冶炼、连铸、轧制等环节存在“固态黑箱”——内部温度、成分、晶粒等关键量难以实时测量,长期依赖人工经验,制约质量稳定性与能耗水平。据行业研究,钢铁行业碳排放占全国总量的约15%,是制造业绿色转型的重中之重。东北大学数字钢铁全国重点实验室由王国栋院士领衔,长期深耕钢铁智能制造,其提出的“机理为体、数据为用”路径,本质是用物理规律约束数据模型、用边缘计算与数字仿真加速落地,正是IE“用数据驱动系统优化、用工程原理约束可行域”方法论在重工业场景的典型应用,对流程工业调度、质量工程、设备运维等IE分支均有直接辐射价值。

数据速览

指标 数值 意义
会议时间 2026-09-09(沈阳) 工业AI与具身智能创新发展大会
已建系统 中厚板自动转钢试验系统 2026年建成,自动转钢设备已在多家钢厂上线
合作龙头 鞍钢等行业龙头 覆盖AI+工艺优化、冷热连轧工业AI等方向
大会属性 2026全球工业互联网大会平行论坛 由新华社品牌办与中国财富传媒集团联合主办

与工业工程的关联

工业AI把感知—预测—执行闭环嵌入产线实时控制,正是工业工程“用数据驱动系统优化”理念在流程工业的延伸。王国栋团队“机理为体、数据为用”的路线,对应IE中以工程原理约束可行域、以运筹优化求最优解的方法论;其针对钢材性能、外形尺寸、形状质量三方向设计的智能系统,本质是解决质量工程与多目标调度问题。轧制黑箱的突破可显著降低能耗与碳排放,为流程工业的绿色智造与设备智能运维提供新范式。

从方法与工具视角看,本条动态所涉及的技术或管理动作,最终都要落到 IE 的基本功上:流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片",对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。

从就业与发展视角看,每一次产业侧的智能化、精益化投入,都会带来新的岗位需求:精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向,在职者关注内部改善项目的机会窗口。

IE 术语小课堂:智能制造

智能制造(Intelligent Manufacturing)指深度融合新一代信息技术与先进制造技术,具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式,是《中国制造 2025》的主攻方向,与工业工程的系统优化方法高度互补。

IE 术语小课堂:数字化转型

数字化转型(Digital Transformation)指企业利用数字技术重塑业务流程、组织与文化。对制造业而言,IE 提供流程底座,数据提供决策依据,两者缺一不可。

延伸阅读

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原文链接

https://www.toutiao.com/article/7683500594190877203/


本条目由站点定时任务自动采集整理,仅供参考;具体内容以官方原文为准。

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