
冶炼行业面临的核心痛点
安全风险居高不下
高危作业频发,事故连锁效应严重,安全监控与生产系统数据孤岛问题突出,隐患难以及时预警。
生产效率遭遇瓶颈
核心环节依赖人工经验,难以复制传承;海量生产数据价值挖掘不足;设备维护模式被动,产能提升受限。
运营成本持续攀升
能耗、人力、环保等各项成本不断增加,严重挤压企业利润空间,亟需优化降本。


战略建议:试点先行,分步推广
01. 锁定关键痛点场景
优先选择1-2个高频、高价值的痛点场景(如高炉安全巡检、高危作业管控)进行试点,聚焦解决核心问题。
02. 验证方案实际价值
在试点项目中跑通全流程闭环,通过量化的数据指标(如效率提升、成本降低)验证方案的实际业务效益。
03. 逐步扩展全面升级
基于试点成功的经验,将智能体能力逐步复制、扩展至全厂区的更多业务环节,最终实现全面的智能化转型。
解决方案总体架构
基于“圣瞳”工业智能体,构建集数据采集-模型训练-智能推理-业务应用于一体的全栈式工业AI平台。依托训推一体开发平台与边缘计算硬件,为冶炼企业提供端到端的智能化服务。
感知层:多维数据融合
整合监控、传感器、PLC/DCS数据,部署智能感知设备,实现全域数据接入。
平台层:核心能力基座
集成AI训推一体平台与应用中台,提供数据治理、模型训练与应用开发能力。
智能体层:业务大脑中枢
包含高风险作业管控智能体与工业知识问答智能体,基于大模型实现主动决策。

核心智能体:高风险作业管控智能体
专为冶炼行业高危作业场景(动火、高空、有限空间、高炉检修)设计,构建“感知-决策-执行”的全流程自主化管控体系。
多模态场景识别
基于视觉AI精准识别作业人员、焊枪、明火、隔离设施等核心特征,构建场景全息感知。
知识调用与算法调度
动态匹配行业安全风险规则库,根据实时场景自动下发并调度专属算法清单,实现自适应管控。
违章研判与闭环处置
思维链推理识别数百种违章行为,告警一键推送并自动记录全过程,最终生成标准化电子报告。

核心智能体:工业知识问答智能体-圣瞳智问
旨在解决冶炼企业知识分散、传承困难、获取效率低的痛点,打造企业的“AI大脑”。
企业专属知识库构建
导入工艺文件、设备手册、专家经验,构建企业私有、结构化的工业知识库。
智能问答与知识检索
支持自然语言对话式提问,基于NLP技术从海量文档中快速检索并返回精准答案。
多模态分析与报告生成
支持上传现场照片或视频,AI自动解析图像、检测设备缺陷,并一键生成专业分析报告。
全流程业务流程赋能
作为智能业务助手,辅助完成任务下发、生产数据分析、资源智能调度等工作。

典型应用场景

高炉区智能安全管控
风口监测:视频+红外融合,实时诊断断煤漏水。
设备巡检:自动识别螺栓松动、阀门异常隐患。
高危管控:全流程监控炉顶检修等高风险作业。
炼钢区智能生产与安全
转炉监控:识别火焰状态与喷溅,优化吹炼节奏。
坯体质检:机器视觉自动检测表面裂纹与划痕。
吊运安全:监控天车路径,识别闯入与摆动风险。
全厂智能运维与管理
预测维护:预测关键设备故障,减少非计划停机。
能耗优化:实时分析能耗数据,提供最优方案。
智能安防:实现周界入侵、烟火识别与行为分析。核心价值:安全、高效、绿色、传承
极致安全管控
通过“工业高风险作业管控智能体”,实现对高炉、转炉等高风险场景的全流程闭环管控,将安全从事后追溯转变为事前预防和事中干预。
生产效率革命
借助“圣瞳智问”盘活海量工艺数据与专家经验,实现故障诊断、参数优化及报告自动生成,将生产模式从“经验驱动”全面升级为“数据驱动”。
驱动高危巡检替代
实现设备状态的全流程、自动化监测,以算法驱动的方式,将传统人工巡检,升级为AI无人化监测,显著降低安全风险与人力成本。
加速知识传承
将资深工程师的隐性经验转化为可复用、可传承的数字资产,构建企业专属知识库,有效解决行业人才断层和核心知识流失的痛点。
合作案例
COOPERATION CASES
该钢铁厂结合AI+智慧工厂概念,联合圣瞳科技共同研发,构建具备训练推理一体化及多源数据感知的人员安全智慧管控平台。借助前端智能的物联感知设备,运用AI+算法精准识别重大危险源,实现对重点区域的“人、环境、设备”等安全域的监测监控、动态预警。解决风险不明、应急处置能力不足等问题,全面提升厂区安全治理、应急管理与综合服务能力水平。
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