中鋼合金投料AI預測系統完工

轉爐出鋼至盛鋼桶後，依不同鋼種所需的合金成分再到精煉站進行鋼液成分及溫度微調。圖／中鋼提供

中鋼利用人工智慧技術結合現場操作實務經驗，近期成功開發「合金投料AI預測系統」，並先導入至鍊鋼一廠精煉站，以建置的AI模型依客戶鋼種產品訂單推算鋼液最佳合金添加組合，並建立投料異常警示功能。實測結果顯示，經由模型建議投料產出的鋼液不僅成分百分之百符合客戶訂單，一年更能降減約800萬元合金成本。

一貫化作業鋼廠的鍊鋼製程主要將高爐鐵水經由轉爐吹氧冶煉成鋼液，出鋼至盛鋼桶後依不同鋼種所需的合金成分，再到精煉站進行鋼液成分及溫度微調，最終使產出的鋼材達到客戶訂單及品質的要求。因轉爐鋼液初始成分、溫度及投入合金之純度與化學反應均有所不同，爲避免鋼材成分低於客戶要求而造成產品剔退，精煉站操作員會以較保守方式加入較多合金，相對亦增加投料成本。

中鋼爲精準計算鋼液合金添加組合，同時兼顧設備運轉狀態等多因子關聯影響，中鋼先擇定鍊鋼一廠盛鋼桶精煉站作爲AI技術導入場域，蒐集各鋼種產品別、鋼液成分及溫度、相關合金投入重量等量測數據後，利用「機器學習演算法」及納入操作員邏輯判斷及經驗，完成「合金投料AI預測系統」開發。近期實測結果顯示，中鋼依合金投料AI模型產出的鋼液成分百分之百落在客戶鋼種產品訂單的合金量合格範圍，經統計推算一年還能降減約800萬元的合金成本。

此外，中鋼合金投料AI模型也建立統一的投料標準作業，有助鍊鋼經驗傳承，避免各操作員因自身經驗的不同而傳授不一樣的投料邏輯思維，強化中鋼生產品質管理能力。

中鋼完成「合金投料AI預測系統」開發後，透過鍊鋼廠建置的AIoT平臺進行模型管控，以每日驗證機制協助AI模型持續自我學習及優化，另該模型也設置合金投料異常警示功能，避免人爲疏忽導致鋼液成分異常。展望未來，中鋼將進一步將「合金投料AI預測系統」平行展開至鍊鋼二廠，擴大數位轉型效益，並持續開發及導入數位創新技術，加速布建於各製程領域，以提升生產效率、降低營運成本，將中鋼數位競爭力揮發極致。