炼钢和连铸二级系统的发展已突破传统需求范畴，不再局限于过程操作可视化、过程跟踪与报告功能。为保持市场竞争力，企业需聚焦于高效利用生产能力，缩短生产周期，同时提升钢水和钢坯的生产精度与质量。另外，对质量保证、减少停机时间以提高生产效率、快速适应新的生产要求以及功能扩展的需求也在显著增加。
此外，鉴于钢铁生产商在二级系统和软件系统投产后需要长期持续优化，软件服务及运营支持的重要性日益凸显。基于绩效的服务合同是典范案例，其功能增强的有效性通过可量化的生产结果改善指标进行评估。
西马克集团的二级 X-Pact®过程指导平台是过程自动化的核心软件解决方案，其结合西马克集团独特的数字化就绪标准，为构建学习型钢厂提供了必要的基础。基于数字化就绪标准，所有自动化数据都通过上下文信息（元数据）和数据访问信息进行统一描述，并通过支持的接口技术以标准化方式发布。各独立软件模块通过ProconTEL事件总线实现通信，并从名为信息中心（Information Hub）的中央过程数据湖中获取过程数据。采用先进的框架、.NET编程语言和Web-HMI技术，可确保其在未来多年内始终符合最新标准。得益于数字化就绪标准的采用，数据均遵循相同的规则实现结构化存储。
将人工智能作为强大的助推器
在这一坚实基础上，人工智能（AI）的集成变得尤为强大。二级过程指导平台提供的统一架构和模块化、标准化数据存储是部署人工智能驱动功能模块的重要推动因素。通过利用结构化和一致性的数据集并结合现代通信框架，人工智能可以无缝分析关键流程，并实时优化运营。
例如，人工智能模块可以分析和优化软件输入参数。通过持续评估运行数据、将其与软件功能进行比对，人工智能可以动态优化关键参数，从而确保在不同生产条件下均能达到最佳性能。例如，在冶炼模型的调试过程中，人工智能可以更快、更准确地确定经验参数。这一功能尤为有益，由于模型复杂，传统线性优化方法往往耗时过长且不总能保证令人满意的结果。
人工智能方法提高了工艺模型的精度和可靠性，不仅提高了资源利用效率，还减少了生产质量偏差。
人工智能驱动的调整能够稳定关键功能，帮助企业实现更高的一致性和对生产结果的精确控制。依托二级过程指导平台的强大基础设施，人工智能的应用有望成为行业的颠覆性技术，显著提升生产效率、提高工艺模型的精确性，并确保企业在高要求行业中保持竞争优势。
人工智能如何通过提高精度、适应性和效率来优化现有冶炼模型
冶炼模型是对过程和操作的数学描述。以钢厂为例，这些模型描述了在BOF转炉或AOD转炉中发生的过程。通过预先定义的工艺目标（如目标温度、化学成分或炉料），模型能够计算出最优且最实际的工艺流程，并尽可能精确地满足这些规格要求。对冶炼模型的要求可以归纳为两个主要特征：
- 第一点：模型应尽可能准确地反映实际情况，从而有效描述工艺过程。
- 第二点：模型应能够以最佳方式满足外部需求，例如实现高准确度、最低资源消耗和最短周期等。
但如何才能提高模型的精确度呢？一种方法是更准确地描述底层过程，即考虑更多影响因素以及模型内子流程之间的相互关联和依赖关系。然而，随着信息量的增加，对整个过程的描述也变得更加复杂。这种复杂性直接导致模型的描述更加繁琐，例如需要更多参数或引入非线性关系。同时，随着输入参数数量的增加，为满足第二项要求（即高准确性、最低资源消耗、最短时间等）而寻找正确参数集的工作量呈指数增长，且需要考虑的特例数量也随之增加，这可能与提升模型精度的第一项要求产生冲突。
为有效解决这一矛盾，可以借助人工智能。人工智能能够通过提高现有冶炼模型的精度、适应性和效率来优化这些模型，从而在复杂性与精确性之间找到平衡。
应用场景：
- 提高工艺准确性：人工智能，尤其是机器学习算法，可以分析大型历史生产数据集，如温度曲线、化学成分和炉料。通过识别数据中的模式和相关性，人工智能可以优化冶炼模型的参数，使其更贴合实际生产结果。
- 动态参数调整：传统模型通常依赖于静态假设或手动调整。人工智能可根据不断变化的条件实时动态调整工艺参数，如目标温度或化学成分，确保模型在不同场景下保持最佳状态。
- 资源优化：人工智能可以通过识别最有效的工艺路径，最大限度地减少资源消耗。例如，它可以预测达到所需钢种成分所需的合金元素或能量，减少浪费并降低成本。
- 异常检测和预测：人工智能可以检测工艺中的偏差或异常，例如意外的炉渣形成或温度波动，并推荐纠正措施，提高模型的可靠性，防止出现代价高昂的失误。
- 加速模拟：借助人工智能，冶炼模型可以更高效地处理复杂计算，从而加速决策过程。这种能力在实时应用中尤为重要，例如在生产过程中快速调整炼钢炉的操作。