【案例】星环科技助力沙钢集团工业互联网平台建设

星环科技通过构建工业互联网平台，助力沙钢集团实现数据融合、设备监控智能化及炼钢工艺标准化，推动其工业数字化与绿色化转型。

一、沙钢集团工业互联网平台建设背景

• 企业规模与行业地位：沙钢集团是中国最大的民营钢铁企业，总资产2900亿元，职工4万余名，年产钢能力超4000万吨，位居全球钢企第六位，连续11年跻身世界500强。其业务涵盖钢铁、资源能源、金融期货、贸易物流等多个板块。
• 数字化转型需求：沙钢集团积极响应国家节能减排号召，以科技为引领推进工业数字化转型，需解决数据孤岛、设备监控滞后及炼钢经验化等问题。
• 业务流程痛点：炼钢过程依赖人工经验控制，存在质量波动大、效率低、年轻技术力量薄弱等问题，亟需标准化与智能化升级。

二、核心问题与需求

• 问题：

  数据孤岛：各业务系统独立运行，数据无法及时融合，难以发挥价值。

  设备监控滞后：依赖定期停机维护，无法实时监控设备状态与趋势。

  炼钢经验化：人工控制导致钢水质量参差不齐，且年轻技术力量不足。

• 需求：

  业务数据批量计算与BI可视化：实现跨年度销量统计、原材料库存实时分析等。

  设备状态实时监控与报警：采集工艺参数（如开轧温度、咬钢信号）并统一监控。

  炼钢工艺机器学习建模：优化供氧与造渣操作，提高出钢温度和碳含量命中率。

三、解决方案设计

• 平台设计思路：

  实施原则：采取“一次规划、重点切入、以点带面、分步实施”策略，以BI分析、大屏监控、智能分析为切入点，逐步渗透至全集团。

  目标：

  生产透明化：通过工艺模型整合与数据分析，实现人、机、料、法、环全要素可视化。

  业务融合：打通生产、质量、采购等系统，实现数据流程化与业务化。

  知识沉淀：通过平台服务能力，输出沙钢特有知识，拓展对外服务。

图2：沙钢工业互联网平台逻辑功能架构图

• 技术实现路径：

  数据接入管理：通过ETL工具与流式计算引擎（Slipstream），实现业务系统、传感器及设备数据的实时、准实时接入。

  数据存储与计算：

  实时计算：利用Transwarp Hyperbase NewSQL数据库与Inceptor分布式引擎，实现毫秒级响应。

  批量计算：支持全量数据的高效处理，并通过BI工具（Polit）生成可视化报表。

  数据挖掘与建模：基于Transwarp Sophon机器学习平台，联合业务专家构建炼钢工艺模型，实现标准化操作。

图3：沙钢工业互联网平台技术架构图

• 数据采集架构：

  边云一体设计：

  边缘端：负责设备连接、状态管理及模型本地推理，减少云端负载。

  云端：集中存储工业大数据，支持复杂计算与模型优化，实现边端与云端协同。

图4：沙钢工业互联网平台云边一体架构图四、应用成效

• 业务数据分析与展示：

  实现财务、生产等核心领域的大数据批量分析，支持跨年度销量统计与库存实时监控。

• 设备监控与告警：

  通过边缘计算与实时流引擎，监控工艺参数（如开轧温度），异常时自动触发告警，确保生产安全。

• 人力成本优化：

  机器学习模型替代人工决策，减少转炉炼钢流程中的辅料添加与氧枪调节步骤，每月降低工时投入45天。

• 生产效率与质量提升：

  效率提升：炼钢生产效率提高5%，出钢周期缩短。

  质量改善：出钢温度和碳含量命中率提升，钢水质量较人工经验生产提高19%~33%。

五、方案核心价值

• 边云协同：边缘端快速响应本地需求，云端构建智能模型，实现一体化管理。
• 数据赋能：利用边缘计算的高并发与实时写入能力，支持快速查询、规则预警及组态展示。
• 智能分析：通过分布式存储与计算，实现关联分析、复杂规则预警及AI驱动的工艺优化。

总结：星环科技通过工业互联网平台与边缘计算解决方案，助力沙钢集团打破数据孤岛、实现设备智能化监控及炼钢工艺标准化，显著提升生产效率与产品质量，同时降低人力成本与碳排放，推动其向数字化、绿色化转型。

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