中鋼公司近期運用AI完成燒結機智慧機速控制系統開發,並先導入至燒結工場二號燒結機,大幅提升燒結礦生產良率約4%,有效提升生產良率,更力助每年減碳2.2萬噸,落實數位及低碳轉型工作。

▲中鋼公司運用AI完成燒結機智慧機速控制系統開發。(資料照/記者黃守作攝) 中鋼公司董事長黃建智表示,面對全球地緣政治新態勢,以及2050碳中和的嚴峻考驗,中鋼除了持續落實二軸三轉策略,並以銷售接單要快、生產品質良率要穩、研發設計產品要準的「快、穩、準」三字訣因應挑戰,近日成功運用AI完成燒結機智慧機速控制系統開發,並先導入至燒結工場二號燒結機,大幅提升燒結礦生產良率約4%,更力助每年減碳2.2萬噸,落實數位及低碳轉型工作。
黃建智說,中鋼與日本JFE、日本製鐵、韓國POSCO等全球先進鋼廠相同,均採取高爐及轉爐製程的一貫作業鋼廠,高爐煉鐵以天然開採的鐵礦石為主要原料,為了維持高爐內原料的流動性及透氣性,鐵礦砂必須先在燒結工場製成塊狀的燒結礦,才能投入高爐生產鐵水。

▲中鋼公司董事長黃建智說明該公司運用AI完成燒結機智慧機速控制系統開發,有效提升生產良率的情形。(資料照/記者黃守作攝) 黃建智並說,燒結礦的產出,是將粉鐵礦、助熔石料混拌鋪設於履帶式燒結機,如同烘烤麵包機般,而為使製程溫度穩定,燒結機速度須仰賴操作人員以自身經驗精準設定,但燒結礦的產出溫度會受到原料下料量、水分比例、佈料高度、點火爐溫度、風箱負壓等因素動態交互影響,在確保良率下的燒結過程可能導致額外燃耗。
黃建智指出,中鋼為了加速AI技術運用於燒結製程,內部組成專案團隊,將燒結機的生產資訊及操作人員多年累積的專業知識數據化,再運用AutoML(Automated Machine Learning,自動化機器學習)訓練出高性能AI模型,成功開發燒結機智慧機速控制系統,AI模型可根據燒結機的即時操作數據與所需的燒結礦溫度自動提供最佳機速,被現場人員取為「燒結AI大師」。
中鋼應用「燒結AI大師」後,經二號燒結機實際生產成果顯示,除了有效提升燒結礦生產良率約4%,也減少製程能源損耗,一年估算可減碳2.2萬噸。
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黃建智說,中鋼與日本JFE、日本製鐵、韓國POSCO等全球先進鋼廠相同,均採取高爐及轉爐製程的一貫作業鋼廠,高爐煉鐵以天然開採的鐵礦石為主要原料,為了維持高爐內原料的流動性及透氣性,鐵礦砂必須先在燒結工場製成塊狀的燒結礦,才能投入高爐生產鐵水。

黃建智指出,中鋼為了加速AI技術運用於燒結製程,內部組成專案團隊,將燒結機的生產資訊及操作人員多年累積的專業知識數據化,再運用AutoML(Automated Machine Learning,自動化機器學習)訓練出高性能AI模型,成功開發燒結機智慧機速控制系統,AI模型可根據燒結機的即時操作數據與所需的燒結礦溫度自動提供最佳機速,被現場人員取為「燒結AI大師」。
中鋼應用「燒結AI大師」後,經二號燒結機實際生產成果顯示,除了有效提升燒結礦生產良率約4%,也減少製程能源損耗,一年估算可減碳2.2萬噸。