行业背景
从经验驱动迈向智能制造：
在“双碳”目标与行业竞争加剧的双重背景下，钢铁行业正处于绿碳转型与智能制造深度融合的关键阶段。钢铁生产流程长、工况复杂、工序耦合度高，工艺参数的精准控制直接影响产品质量、能耗水平与运营效率。
与此同时，钢铁行业长期依赖国外工业软件，核心技术存在“卡脖子”风险，亟需国产化技术突破，构建自主可控的智能生产体系。
复杂工况挑战
钢铁生产流程长、工况复杂，工艺参数的精准控制直接决定产品质量与能耗水平。
自主可控急需
长期依赖国外工业软件，核心技术面临“卡脖子”风险，亟需国产化替代方案。
面临挑战
生产数据分散，跨系统协同效率低
钢铁生产涉及多道工序，设备、产线以及 MES、ERP 等系统数据来源复杂、结构各异，难以统一管理与实时联动，导致关键工序之间信息割裂，制约整体生产协同与调控效率。
优化依赖经验，节能减排难落地
核心工艺参数、产品质量与能耗之间的内在关系缺乏系统建模与深入挖掘，生产调度和设备控制高度依赖人工经验，风机等设备调控粗放、能耗高，低碳目标难以在生产层面真正落实。
质量控制滞后，过程风险难预判
球团焙烧等核心工序采用固定控制逻辑，易导致参数偏差、热工波动，产品质量不达标。但现有质量管理多以事后检验为主，缺乏实时监控分析能力，潜在隐患难预判，产品不良率高。
存在技术瓶颈，自主可控能力不足
部分钢铁企业在关键生产环节依赖国外工业软件（如 Ampla），存在技术受限和长期运维成本高的问题。同时，传统方案难以支撑海量时序数据的高并发处理与实时分析，成为数字化转型瓶颈。
DolphinDB 解决方案
多协议适配，数据统一接入
实时流数据监控，告警识别
库内计算，实现工艺调控与模型优化
平台国产自主可控，适配高并发
- DolphinDB 为国产数据库，可替代 Ampla 等国外工业软件核心应用，消除“卡脖子”风险。
- 架构适配海量时序数据的高并发分析，支撑实时调控与智能优化。
方案价值
精准调控，生产工艺提升
依托低延迟流计算与模型融合能力，实现钢铁生产全流程参数的精准调控，使工序参数偏差降低、响应精度提升，减少设备停机次数；温度波动受控、热工稳定增强，规避质量不均问题。
优化产线运行，节能减排
通过 DolphinDB 计算能力，深挖钢铁生产全流程参数与能耗之间的关联，优化设备及产线运行策略，使综合能耗显著降低，在保证产量和质量的同时助力低碳目标落地。
双驱动建模，复用性强
借助 DolphinDB 原生模型求解与强泛化能力，基于工艺机理与全流程数据构建通用模型，使建模框架可跨产线复用并适配生产动态变化，有效支撑数字化方案的规模化推广。
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