武钢AI硅钢智检中心打造黑灯工厂

车间越来越“空”了，产能却在涨

最近，长江记者来到武钢AI硅钢智检中心，第一感觉不是“忙”，而是“空”。

偌大的车间里，几乎看不到工人的身影。抬头望去，一整面数字孪生大屏与现场同步运行，钢卷状态、检测路径、设备运行的数据实时跳动。地面没有轨道，也没有标线，几台机器人运输车在其间穿梭，自主避障、自主调度。

机器人运输小车自主避障。记者汪甦 摄

“工人坐在操作室里看着屏幕，就把活给干了。” 质检中心检化验首席工程师向前说。

向前给记者展示了一组数据：2010年，生产140万吨硅钢，需要120多名检测工人；现在，武钢产能规模接近280万吨，而检测人员只有40多人。

产量超过2倍，用工却不到三分之一。“能标准化的，都交给AI了。”他说。

这里检测的，是钢铁里最“讲究”的两类产品——无取向硅钢和取向硅钢。

无取向硅钢更像“全能型选手”，广泛应用于新能源汽车、电机和家电；取向硅钢则是“单项冠军”，主要用于变压器，追求更低损耗。

一个讲均衡，一个求极致，对应的检测逻辑也完全不同。磁性能、表面涂层、电阻、弯曲、附着性、拉伸、磁致伸缩……十几项指标，被拆解成一条完整链条，在系统中自动流转。

该快则快、该精则精，全由智能系统自动区分、自动执行，识别、建模、加工、流转、存储、追溯一气呵成。无取向硅钢检测流程，从原来的8小时压缩到不到2小时；取向硅钢因加工应力敏感，需要在800℃高温下退火约2小时，总周期在24小时左右，但也较过去缩短了近8小时。

以前靠老师傅经验，现在靠全国产自研模型

记者走进车间内部，真正的“忙碌”藏在国产自主研发的智能系统里。

样品进入加工区后，先由视觉系统识别尺寸和位置，再自动生成抓取、叠片、检测路径。记者看到一只橙色机械臂在工位间来回穿梭，完成抓取、叠片和送检，动作精准流畅。

这一步叫“方圈”检测，通过叠片模拟实际使用状态，再进行交流磁性能测试。“过去全靠人工叠片、装样，又累又慢。”向前说，现在一只机械臂一天能完成360组样品穿片检测，顶过去六七个人。

钢板如何切割，是AI“参与决策”的关键一步。在激光切割环节，光束高速游走，精度达微米级。

“以前靠老师傅经验，现在靠模型。”向前介绍，武钢技术研发团队从2016年开始，累计完成1800多组切割实验，打磨出自主产权参数模型，将热影响区从约50微米压缩到10微米以内。

车间机器臂自动取样检测，做激光切割。记者汪甦 摄

车间另一端，一座全自动立体样品库静静矗立。它从地面延伸至高处，像一座大型智能立体车库，拥有8200多个库位，每个库位可存放约50公斤样品，总容量达数百吨。

“我们存的不是样品，是追溯能力。”向前说，这个库内嵌独立库位管理系统，检验备样存储周期可达9个月。每个试样都有二维试样码，与编码料框一一绑定，实现从取样到存档、追溯的全链条闭环。

全自动立体样品库，像一座大型智能立体车库，拥有8200多个库位。记者汪甦 摄

在取向硅钢检测区，一套自研的全自动箱式炉系统正在运转。机器人把方圈样品送进炉内，退火完成后再自动取出，全程不需要人守在高温旁。过去要靠人盯的工序，现在交给系统自己看、自己调。

向前介绍硅钢涂层自动检测系统。记者汪甦 摄

在它旁边，一套全球首发的全自动维氏硬度检测系统同步工作。它先用激光去掉表面涂层，再用自研视觉算法判断在哪里“压痕”最合适，自动避开缺陷区域，把原本很依赖经验的步骤，变成一套稳定可复制的流程。

“我们连设备自带的算法都没用，是用自己的数据重新做了一套底层AI系统。”向前说，如今，这套系统的检测精度接近99%。

AI让钢厂的良品率更高了，下一步还要打造黑灯工厂

类似的变化，也发生在涂层检测上。过去靠人工肉眼分级，1%和10%的缺陷可能被归为同一等级；现在，视觉系统直接计算缺陷面积，用数据给出结果，并实时反馈生产端调整工艺。

标准，从“看起来差不多”，变成“算得清清楚楚”。随之改变的，是人的角色。操作工不再频繁出现在产线上，而更多站在系统背后，做维护、监控和判断。

监控大屏。记者汪甦 摄　

“AI给钢厂‘省下’的，不只是人和时间，还有波动和风险。”武钢有限数智化部部长杨海林说，“同时，能耗更低了，效率更高了，良品率也更稳了。”

杨海林说，现在还是“少人化”，但方向很清楚——下一步就是“黑灯工厂”。灯可以关，但生产不会停。关键的是，这套系统还在往前走，要和炼钢、热轧、冷轧打通，最后变成一整套数据自己运转的体系。

中国钢铁工业协会副会长李毅仁判断，行业已经进入“减量调整、存量优化、提质升级”的新阶段。需求在变，钢铁行业不再靠多建高炉来增长，而是要从每一道既有工序中挤出效率。放眼全国，钢铁行业正加速拥抱AI。相比之下，武钢走的是一条“在存量中重构”的路径。而钢厂，也从一个“由设备组成的空间”，变成了一个“由数据驱动的系统”。

（长江日报记者汪甦 通讯员程琳）

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