2025世界智能制造大会

时间:2025年11月27-29日

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2025年度江苏省国家卓越级、领航级智能工厂优秀案例 | 新材料集群

发布时间:2026-01-12
来源:省工信厅信息化发展处
作者:刘敏
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新材料集群

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产业链深度协同的特殊钢定制智能工厂

南京钢铁股份有限公司




(一)
企业简介

公司始建于1958年,2000年上市,2023年加入中信集团体系,是具备年产千万吨级优特钢的国家高新技术企业及国家先进制造业集群重点企业,建成国际一流中厚板精品基地、特钢精品基地、复合材料基地、国防装备材料基地,多项产品市场占有率行业第一,211项产品(技术)达到国际领先或先进水平。荣获国家领航级智能工厂、数字领航企业等荣誉,连续8年获评中国钢铁企业综合竞争力A+级(极强)。

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(二)
核心技术突破

南钢通过工艺装备升级、数智工具与平台使能以及五级数字孪生驱动,推动MES、ERP等专业系统向云边端高效协同进化,端侧全面提升感知能力,边侧强化生产过程实时管控,云端专注跨领域数据挖掘与模型训练,实现了由传统ISA-95向全域集成统一平台跃迁。并从群体智能新视角定义工业大模型架构,推出元冶•钢铁大模型底座,突破传统单一模型的技术局限。




(三)
工厂特色亮点

1.跨尺度五级数字孪生,实现微观“看得见”,宏观“控得准”

构建了覆盖“设备(产品)—产线—工厂—企业—生态”的五级数字孪生体系,数字孪生建模平均帧率≥35帧,远程延时小于200ms,达到行业领先水平。首创钢材性能与组织演变多尺度建模,覆盖全部4000余个钢种,精准满足客户小批量、多品种的个性化定制需求。

2.数据与AI驱动高端产品研发从经验试错跃升为高效验证

创建“四阶十六步”方法论,实现数据与AI驱动研发模式创新,赋能产品快速迭代。数实融合研发助力高标轴承钢、超高强水电钢、特种装备用钢等国家战略性材料快速突破,新产品研发周期较传统模式缩短50%。

3.远程、集约、精益、智能的跨界面实时优化的生产作业开发原料、烧结、高炉、炼钢、轧钢等全工序智能化模型,打破多工序壁垒,破解制造过程黑箱,提升全工序的感知、决策、执行能力,实现设备预测性维护、生产过程精准控制和全流程质量精准追溯,通过工艺设备的高可靠确保生产的高效率与产品的高质量,助力极致智造。

4.创新构建多维度一体化集成的智慧运营管理模式

打造了钢铁行业首个覆盖业务最广、数实融合最深的“智造、经营、生态”集群式一体化中心,沉淀5000+业务规则,推动研产供销服各环节全要素、全流程、全价值链的优化,实现运营管理少人化智能化。行业首创产业互联平台,与船舶、桥梁、海工、工程机械等下游客户与南钢实现车间级协同,推动产业链由“链式供应”向“网状共生”演进。

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(四)
主要成效

关键设备数控化率、联网率均达100%,不良品率从1.69%降至0.8%,订单准时达成率提升至98.5%,单位产值综合能耗下降11.76%,牵头或参与制定35项与智能制造相关的国家、行业及团体标准。智能制造解决方案已成功应用于超过100家企业,不仅涵盖钢铁同行,还延伸到有色、化工、装备制造等多个领域,形成了良好的行业示范效应和辐射带动作用。


全价值链协同管控植保智能工厂

江苏优嘉植物保护有限公司




(一)
企业简介

江苏优嘉植物保护有限公司成立于2013年,隶属于中国中化集团,是全球领先的农药原药、制剂及中间体供应商。公司深耕植物保护领域,主营杀虫剂、除草剂等四大系列55个产品,其中拟除虫菊酯获评制造业单项冠军,麦草畏产能全球领先,产品远销全球多地,连续五年跻身世界农化企业前20强,获评国家智能制造示范工厂、5G工厂,智能制造水平居行业前列。

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(二)
核心技术突破

公司实现多项核心技术突破,首创生物酶水解技术,右旋反式体含量超96%,农药生产废渣、废水排放量显著降低;构建多层级数字孪生系统,实现物理与虚拟工厂毫秒级同步,异常识别准确率达98.7%;部署AI视觉检测与近红外检测系统,1分钟完成多指标同步分析,检测精度达0.1%;APC系统应用使关键工艺参数平稳性提升30%以上,工艺放大成功率达85%。

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(三)
工厂特色亮点

1.全链路数字化协同能力

工厂建设基于超融合架构、5G+工业以太网与数字孪生技术,构建毫秒级虚实同步工厂;通过机器学习与高精度传感实现设备预测性维护,结合APC系统与近红外检测提升生产稳定性与质量追溯能力。采用SRM与ERP/OA集成优化供应链协同,打造“感知—分析—决策—执行”全链路数字化体系,显著提升效率、降低成本与风险。

2.基于人工智能技术的全价值链协同管控能力

公司运用人工智能模型赋能生产运营。视觉领域部署视觉大模型和多模态大模型,结合高清摄像头与图像识别技术,实现生产区域安全场景检测、离心机全流程自适应控制及关键参数精准判断;算法布控与训练模型提升不安全行为判别效率。碳管理环节,AI算法、引擎及机器学习模型协同完成能耗分析、碳报告生成,形成“数据—分析—决策”闭环。生产仓储方面,需求预测模型支撑计划制定,大数据与AI算法优化智能库作业。多算法融合模型借助LSTM神经网络、知识图谱实现安全预测与生产优化,另有机器学习和数据挖掘模型助力供应商管理与风险预警。




(四)
主要成效

运营效率显著提升,麦草畏产能提升4倍,单个车间产值达12.5亿元,生产效率提升7.22%,产品不良率下降18%,订单准时达成率100%;经济效益突出,单位产值运营成本降低16.18%,单位产值能耗下降12.1%,年节约成本超2500万元;累计获授权发明专利25项,制定行业及团体标准11项,技术方案已在多家同行推广,带动产业链数字化升级。


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2025世界智能制造大会

Nanjing · China

November 27-29

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