当前，新一轮科技革命正深刻改变全球产业格局，传统制造业面临转型升级的重要窗口期。
全国人大代表、江苏昆仑互联新能源集团有限公司董事长刘怀平近日接受采访时指出，智能技术的深度应用为钢铁等传统行业高质量发展开辟了新路径，关键在于用数据算法驱动替代传统经验驱动模式。
长期以来,钢铁行业作为国民经济的重要支柱产业,在生产管理中高度依赖技术工人的经验判断。
这种模式虽然在特定历史阶段发挥了重要作用,但在精准控制、能耗优化、质量稳定性等方面存在明显局限。
随着双碳目标的提出和产业升级要求的提高,传统生产方式已难以适应新形势需要。
刘怀平代表系统阐述了智能技术在钢铁行业的三大应用场景。
首先是绿色低碳转型领域。
通过构建智能化能源管理系统,运用数据分析和算法优化,企业可实现多种能源的动态平衡和精准管控,有效降低碳排放强度。
其次是产品质量提升方面。
智能技术能够实现产品质量的实时检测和工艺参数的精准调整,推动钢铁产品向高端化、差异化方向发展,提升市场竞争力。
第三是生产运营智能化。
通过数据建模和算法优化,企业可实现生产计划的科学排布、资源调度的精准高效,大幅提升生产效率。
从实践层面看,智能技术在钢铁行业的应用已从概念探索进入规模化落地阶段。
刘怀平代表介绍,昆仑新能自主研发的智能能源管控平台已在全国多家钢铁企业投入使用。
以连云港镔鑫钢铁集团为例,该企业通过智能技术优化环境除尘设备运行策略,在改善环境质量的同时,实现年节约用电1700万千瓦时,电能利用效率提升超过18个百分点,经济效益和环境效益双提升。
业内专家分析认为,智能技术赋能钢铁行业转型具有多重意义。
从微观层面看,有助于企业降本增效、提升竞争力;从行业层面看,能够推动产业结构优化、加快转型升级步伐;从宏观层面看,对实现双碳目标、建设制造强国具有重要支撑作用。
当前,我国钢铁行业正处于由规模扩张向质量提升转变的关键期,智能技术的深度应用恰逢其时。
不过,推进智能技术在钢铁行业的广泛应用仍面临一些挑战。
包括技术标准体系尚不完善、跨领域复合型人才短缺、中小企业数字化基础薄弱等问题需要系统解决。
这需要政府、企业、科研机构等多方协同发力,加强政策引导、加大研发投入、完善人才培养体系,为技术应用创造良好环境。
钢铁行业的绿色转型不是简单的设备更新，而是一场以管理方式变革为核心的系统升级。
以数据算法驱动替代经验驱动，既是提升能效与质量的现实选择，也是推动制造业向高端化、智能化、绿色化迈进的重要抓手。
把技术优势转化为治理能力，把试点成效转化为可复制的行业方案，方能为传统产业焕新与高质量发展打开更广阔空间。