在钢铁行业加速推进数字化转型的关键时期，鲅鱼圈分公司遵循鞍山钢铁第三次党代会“高端化、智能化、绿色化”发展方向，厚板部率先发力，将大模型技术深度融入生产管理、设备运维、质量管控等核心环节，通过智能化手段重塑生产流程，实现生产效率与管理水平“双突破”。
告别人工繁琐，周报生成进入“智能时代”
以往，厚板部的周报编制工作依赖人工汇总生产日志、设备运维记录、质量检测数据等多源信息，不仅耗费大量人力与时间，还常因人为操作出现数据遗漏、计算误差等问题，影响生产决策的及时性与准确性。
如今，这一局面被大模型驱动的周报自动生成系统彻底改变。该系统具备强大的数据整合与分析能力，可自动从多渠道提取关键生产信息，完成生产数据与质量指标的深度剖析，并生成结构清晰、内容详实的结构化报告。
“操作十分便捷，只需上传Excel或CSV格式的原始数据，选定报告对应的年份与周数，系统便会自动计算日期范围，启动报告生成流程。”厚板部工作人员介绍，生成过程中，系统能自主完成关键绩效指标（KPIs）计算、文字分析，并结合内置知识库输出智能分析内容，清晰呈现指标完成情况、生产短板及针对性改进建议。以第24周周报为例，系统精准识别出5500mm产线热处理通过量仅完成计划19.1%的核心问题，为生产调度团队调整生产计划、优化工序排布提供了明确方向，让生产决策更具科学性。
值得一提的是，该系统还与智能问答系统实现深度融合。操作人员通过自然语言交互，即可快速查询生产数据、历史故障案例及对应解决方案。一旦出现生产异常，系统能依据历史数据和专家规则库实时给出应对建议，并将相关信息同步纳入周报，让报告既具备“总结性”，更兼具“时效性”与“决策价值”。
扎根生产现场，大模型筑牢质量与效率“双防线”
大模型相关技术在生产现场的应用，同样为厚板部带来了显著变革，成为保障生产稳定、提升产品质量的“硬核支撑”。
在加热炉作业环节，“板坯自动对中系统”借助图像识别与机器视觉技术，实时监控板坯位移与对中状态，并根据监测数据自动调整加热炉位置，大幅提升对中精度。这一技术不仅减少了人工操作带来的误差，还降低了因对中偏差导致的废品率，同时减少了能源浪费，实现了“提质”与“降耗”的双重目标。
针对钢铁生产现场高温、多尘的复杂环境，厚板部引入基于深度学习的“板坯号识别系统”。该系统依托视觉大模型，可在恶劣环境下精准识别板坯编号，实现板坯全流程快速追溯，为质量问题溯源、生产流程优化提供了关键数据支持。
此外，“板坯长度检测系统”通过图像处理与标定技术，实时监测入炉板坯长度，确保板坯规格完全符合生产需求，从源头减少不合格产品的产生，进一步夯实了产品质量管控基础。
效益显著升级，智能制造赋能高质量发展
大模型技术的深度应用，为厚板部带来了实实在在的效益提升。一方面，人工干预环节大幅减少，数据整理、报告编写、现场操作等流程的时间与人力成本显著降低，让员工得以将更多精力投入到技术创新与流程优化中；另一方面，数据处理的准确性与生产过程的稳定性大幅提升，管理透明度显著增强，生产效率较此前实现稳步增长。
“未来，我们将持续深化大模型等智能技术在生产全流程的应用，不断探索技术与业务的融合新场景。”鲅鱼圈分公司厚板部相关负责人表示，将以技术创新为驱动，持续为钢铁行业高质量发展注入新动能，推动智能制造迈向更高水平。
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