文 | 陈明一

2026年7月24日，山东省工业和信息化厅正式发布全省首批100个重点建设“AI+制造”应用场景，日照钢铁控股集团有限公司的“AI辅助高炉炼铁配料智能优化”“AI辅助智能排产”等多个场景入选其中。

早在今年2月召开的日照市首批“人工智能+”创新应用场景供需新闻发布会上，日照钢铁有10个场景纳入市级“人工智能+”创新应用场景机会清单，3个场景纳入场景能力清单。

一家民营钢企，何以在AI赛道上跑到了前面？

故事要从2023年说起。当年10月，日照钢铁拿出10亿元启动全流程智能工厂项目。这个数字在钢铁行业不算小，但真正让人意外的是这笔钱花在了哪里——不是买几台机器人撑门面，而是从炼铁到炼钢到轧钢，全链条铺开。2024年和2025年两年，日照钢铁又追加投入超过7亿元，覆盖研发、生产、设备、物流、能源、安全、低碳环保等环节。

截至目前，一期智能应用已全部上线，每年实现降本近2亿元，降低能耗约6万吨标准煤，全员劳动生产率提升30%，产品不良率降低13.89%。2025年，日照钢铁获评国家卓越级智能工厂。

把老师傅的“手感”喂给AI

炼钢这行有句老话：火候全凭眼力。炉口火焰什么颜色，对应钢水多少度，这种本事只有干了几十年的老师傅才摸得透。徒弟跟着师傅看几年也未必学得会，更写不进操作手册。

日照钢铁的办法是引进“AI金睛”视觉大模型，给钢铁生产装上“AI眼睛”。系统以高清视频实现火焰超低延时直播，通过AI大模型精准识别火焰喷溅、溢渣等情况，识别准确率稳定在99%以上。检测设备动态采集火焰识别、氧枪振动、声呐化渣、烟气分析等信息，大模型自动计算所需加料量和加料时机，实现转炉全程平稳冶炼。

换句话说，“一键炼钢”不是噱头——老师傅多年积累的炼钢工艺经验被“翻译”成数字语言，变成了AI可以理解和执行的智能算法。

数据不出厂区，AI就地部署

工业场景用AI，数据安全和响应速度是绕不开的问题。把生产数据传到云端处理，对于钢铁企业来说几乎不可接受——涉及工艺核心参数、设备运行数据，任何环节出了问题都可能影响整条产线。

日照钢铁选择了一条更扎实的路：本地化部署。基于本地化部署的DeepSeek大模型，其打造了“设备AI点检运维助手”。这个AI助手收录了传动、液压、炉窑等12个核心专业领域的权威资料，构建起全面的“数字专家库”，实现专家知识“秒级调用”。

数据不出厂区，响应不打折扣，目前，该系统已实现设备异常“早发现、早处置”，大幅降低非计划停机风险。维修方案编制时间从3小时缩短至0.5小时，备件错配率从30%降至5%，维护知识复用率从40%提升至85%。

值得一提的是，业务单位把这套应用形象地概括为“老专家”加“小秘书”：当“老专家”用，员工用自然语言提问就能获得有据可查的专业回答；当“小秘书”使，它可以按计划取数、整理内容、生成报告、主动推送，让重复性信息工作由系统承担。

此外，日照钢铁首个自主完成的“机器视觉洗车台环保监控系统”，采用“利旧+智能”方案，充分利用现有高清摄像头，通过自研AI识别算法实现24小时智能监控，避免了设备重复投入。

不是“上AI”，是“用好AI”

5月29日，日照钢铁正式启动“AI+日钢”应用场景挖掘项目，联合冶金工业规划研究院，聚焦生产、管理、运营全链条痛点，针对性挖掘适配场景，目标是搭建一套可落地、可复制、可推广的企业AI应用体系。

总经理徐现鹏在启动会上说得很直白：核心目标不是简单“应用AI技术”，而是真正“用好AI、用活AI”。

这种务实态度从人才培养上也能看出来。日照钢铁定期组织数字素养提升培训，邀请行业顶尖专家授课，搭建了线上线下结合的学习体系，培养“工程师+”复合型人才——让生产一线的工程师同时具备数字化思维和能力，成为驱动智能制造的“双核引擎”。

技术再好，最终还得靠人用。

如今，日照钢铁正加快推进工业互联网平台建设，推动更多设备接入物联网，实现全要素数据采集。同时进一步深化AI技术在工艺优化、质量控制、能耗管理等方面的应用，目标是形成统一支撑、多领域协同的企业级智能应用体系。

山东全省规上制造企业人工智能普及率已达35%，走在全国前列。在这场制造业智能化浪潮中，日照钢铁用真金白银的投入和实打实的数据证明了一件事：传统制造业不是AI的旁观者，恰恰是最深的腹地。