阅读提示
一根传统制造的轧辊，在人工智能的加持下，会经历怎样的新生？
在堆放重型轧辊的车间，工人只需轻点屏幕就能精准定位每个产品的位置；面对海量的研发资料，AI小助手可以充当研发参谋，提供专业研发建议；生产现场，不知疲倦的机器人，能代替人工高效完成焊接、打磨等高强度作业……
在中钢集团邢台机械轧辊有限公司，这些充满未来感的场景正在成为日常。
这家国内轧辊行业龙头企业，正通过数字孪生、AI大模型、机器人智造等前沿技术的深度应用与探索，推动着一场全方位的智能化转型。
近日，在中钢集团邢台机械轧辊有限公司加工车间，成品轧辊整齐摆放。 李伟摄
数字孪生
用数据将离散制造“连”起来
5月15日浇注成型后被吊到东区南跨1区“歇脚”，5月18日转入炉前区“排队”，5月22日进入加热炉进行为期三天的热处理，之后又回到炉前区等待出厂……
5月29日，中钢集团邢台机械轧辊有限公司（简称中钢邢机）铸铁分厂，接到某个型号轧辊的出厂指令，生产人员没有急着在车间的各区域四处寻找，而是径直走向车间一侧的大屏幕。输入产品编码，屏幕显示一条清晰的运动轨迹，帮助他轻松锁定了目标轧辊的位置。
以前，“找轧辊”更多是凭印象靠记忆，但如今借助轨迹追踪，查找效率显著提升。
“轧辊制造属于典型的传统离散型生产模式，具有多品种、小批量、定制化等特点。其生产过程需经历数十道工序，周期长达1—3个月，涉及多种冷热加工设备。”中钢邢机信息管理部负责人朱新宁介绍，由于工艺复杂，仅在铸铁分厂，这些动辄十几吨重的“大家伙”就会被一再倒运——或为其他产品腾挪空间，或等待“组团”热处理。频繁的调度转移，导致轧辊时常在出厂时上演“失踪”戏码。
然而，去年底投入使用的产品与物料自动定位追踪平台，让这一难题迎刃而解。
“该平台采用数字孪生技术，从浇注成型后的第一道工序开始，我们就为每根轧辊建立了唯一的数字身份。”朱新宁介绍，通过布设在各关键节点的物联网传感器，系统能实时采集轧辊的位置数据，实现了物理实体与数字模型的精准映射。即使在高温热处理等极端工况下，基于抗干扰的数据传输技术，依然能保持定位信息的实时更新和完整追溯，一举解决了困扰企业多年的产品定位难题，大大提升现场轧辊查找效率。
不过，数字孪生带来的可不仅仅是“找货快”。在该自动定位追踪平台上，“物流信息”同样是一块重要内容。
在这里，中钢邢机铸铁分厂现场运转的23台天车以3D模型方式一对一展示，它们的实时运行轨迹，均以红色弹簧线般的动态线条清晰呈现，天车作业的关键节点还标注有醒目的蓝宝石图标。
“企业这种离散型生产，非常容易导致设备资源使用冲突、空间资源占用冲突，最终影响生产计划的执行效率。”朱新宁介绍，基于这些痛点，中钢邢机的数字孪生系统不仅关注“找货难”，更着眼于设备资源的全局优化。
天车模型的运行轨迹里，就隐藏着提升效率的关键。
调出一张后台分析图表，朱新宁解释，系统能精确记录每台天车的运行数据——运行距离、空载距离、载重距离，让生产调度从“凭经验”转向“看数据”。
当前，公司技术团队正在用半年来的运行数据训练智能算法，成熟应用后系统不仅能发现问题，还能推荐最优路径，预计转运效率提升30%。
“我们最终的目的，是将局部优化，串点成面，在虚拟世界中预演生产计划。”朱新宁介绍，目前，企业机械加工车间的数字孪生系统已能实时采集设备转速、电流等数据，并与三维模型联动，实现远程监控。
接下来，中钢邢机还将把数字孪生拓展至冶炼、热处理等全流程生产环节，构建从原料到成品的全链路数字镜像。未来让离散制造借助数据“连”成一体，实现“计划可模拟、过程可追溯、瓶颈可预见”的智能化转型。
5月30日，在中钢集团邢台机械轧辊有限公司铸铁分厂，工作人员介绍并演示产品与物料自动定位追踪平台功能。河北日报记者 吕若汐摄
AI赋能
激活研发创新“数据富矿”
“入职一年年假有几天？”
5月30日，登录中钢邢机管理制度网络平台，朱新宁在对话框输入提问后，不到一秒，系统便给出了答案，还附上了《职工带薪休假管理规定》PDF版文件。
今年3月，中钢邢机完成了DeepSeek本地化部署。这个24小时在线的AI助手迅速成为员工的“包打听”，无论是考勤细则、休假政策还是福利待遇，企业的各项规章制度都能随问随答。贴心的是，它的每次回复都附带制度原文，让员工不仅知道答案，更能追根溯源。
“中钢邢机成立60多年，我们积累了涵盖经营管理各环节的200余份制度文件，覆盖经营管理的方方面面，但在过去查询却是个难题。”朱新宁解释，传统查询依赖关键词精确匹配，员工必须记住文件名才能检索，导致经常“查不到、找不全”，既费时又容易出错。
如今，AI助手的上线彻底改变了这一局面。基于自然语言处理技术，系统能轻松“听懂”员工的日常提问，自动关联匹配相关制度条款。现在，员工想查询公司规章制度，再也不需要翻箱倒柜找文件，也不用专门跑有关部门咨询了。
不过，这位AI小助手的真正使命，是要成为企业的科研参谋。
作为国内轧辊行业龙头企业，中钢邢机填补了国家数百项产品和技术空白。这份骄人业绩的根基，是企业强大的自主创新能力。目前，公司拥有数百项核心专利技术，还建有全国重点实验室和国家企业技术中心。
“我们很早就建立了严格的研发资料上传制度。”朱新宁介绍，为确保数据质量，科研人员每周都有上传任务，迟传、缺传都将影响绩效评价。多年的坚持，造就了一个庞大而丰富的知识宝库。
鼠标轻点，屏幕上，每页50条数据整齐排列。一页、两页、三页，页面不断跳转，加载到最后时显示总页数200余页……打开中钢邢机保存研发数据的管理平台，不仅内容丰富，而且每一份资料都经过系统整理，应用场景、创新要点、课题进展等关键信息一目了然。这个2013年上线的平台，如今已积累万余份珍贵资料。
“这些海量数据既是财富，也是挑战。”朱新宁坦言，由于时间跨度大、专业性强，传统检索方式常常造成理解偏差和信息断层。
这正是AI大显身手的舞台。
“通过自然语言交互，AI小助手能自动关联历史研究数据，精准匹配技术需求，避免重复研究，同时还能智能整合跨学科资料，帮助研究人员发现跨领域的技术关联点，促进多学科交叉创新。”朱新宁介绍，目前他们已完成一小部分核心数据的接入工作，正在研发团队内部进行测试验证，后续将根据反馈持续优化系统功能。
不过，科研知识库的角色，远不止于充当“知识管家”。
“通过深度挖掘历史数据中的工艺参数和研发经验，AI系统将能主动识别可复用的工艺路线。”朱新宁透露，他们的目标是让AI升级为主动参与的研发参谋，实现人工智能与工艺创新的深度融合。
5月30日，在中钢集团邢台机械轧辊有限公司铸铁分厂，焊接机器人正在进行焊接作业。 河北日报记者 吕若汐摄
机器人总动员
效率提升看得见
一个灵巧的转身，红色的机械臂精准地挥舞焊枪，瞄向铁管与圆形碗件的接缝处。焊花飞溅中，两个部件被紧密地焊接为一个长勺。完成一个，机械臂马上调整身姿，转向下一个待焊件。
不远处的冶炼炉里，赤红的铁水已经翻滚沸腾。在注入模具前，为确保浇注质量，工人们要用这种特制的长勺反复在滚烫的铁水中舀取样品进行检测，一天用掉的样勺就有六七十个。
“以前人工焊接，焊一个样勺要三四分钟，现在机器人90秒就能搞定，还能批量作业。”铸铁分厂设备管理科科长王宁介绍，出于成本考虑，工厂采购的都是单独的铁管和圆形碗件，需要焊接在一起制成勺子。
过去，这项工作需要专职焊工操作，每天要耗费三四个小时。但机器人焊工上岗后，将单件焊接升级为批量作业，效率提升50%以上。不仅生产成本大大降低，也让职工远离焊接带来的烟尘和强光危害。
如今，在中钢邢机的生产车间里，25个名叫“宝罗”的机器人各显神通：它们有的手持磨具细致抛光，有的自动堆垛搬运，还有的负责高压吹扫作业……这些钢铁“宝罗”们正以不知疲倦的精准操作，推动着传统铸造向智能制造转型升级。
在存放办公耗材、五金工具等物资的采购部配送中心，仓储机器人也带来了物料存取效率的提升。
“小车旋转，请注意避让。”清脆的提示音响起，仓储机器人灵活地转向目标货架。升降台平稳抬升，机械臂精准抓取空料箱放置在传送带上。待工作人员将物料整齐码放入箱，扫描箱体二维码完成信息绑定后，机器人又立即启动运输程序，麻利地将料箱送回货架原仓位，整个过程行云流水。
“这是我们今年4月份刚刚投用的智能小帮手。”采购部配送中心主任王荣国介绍。
在他身后，库房内的新旧仓储系统形成鲜明对比。左侧是高达4米的现代化立体货架，3000个标准料箱通过二维码实现精准管理；右侧则是还没完全腾空的传统货架，高度仅2米，且上层空间基本闲置。
“最上层不是不想用，是根本够不着。”王荣国说，更麻烦的是找货，8000多种物料全凭人脑记、查台账、现场找。
如今，智能仓储系统彻底改变了这一局面，不仅实现了盘点、取货、存货的全流程自动化，还使作业效率提升50%以上，仓库空间利用率更是提升了2.5倍。
“好戏还在后头，接下来我们的‘快递小哥’马上就要上岗了。”王荣国透露，目前，他们已完成无人配送车的可行性调研，预计今年下半年将投入使用。届时各车间需要领取物料时，只需要线上下单，这些智能快递员就能像送外卖一样精准配送，带动仓储智能化再升级。（河北日报记者 周聪聪 吕若汐）
记者感言
细节小改进
“智”造大变革
无需再为找一根轧辊寻遍整个车间，机器人让样勺焊接效率翻倍，员工查找制度规定也能像聊天问答一样轻松自如……在中钢集团邢台机械轧辊有限公司（以下简称“中钢邢机”），智能制造悄然落地于看似微不足道的“小事”之中。
和很多人想象中“高大上”的智能制造场景不同，这些细节听起来不够炫酷，甚至有些琐碎。但正是这些在传统制造中容易被忽视的细节，往往对效率、质量乃至安全生产有着不容小觑的影响。
对于轧辊定位问题，中钢邢机信息管理部负责人朱新宁坦言，公司曾尝试在轧辊上附加二维码、涂刷耐高温涂料等多种手段，但由于产品生产过程涉及高温、形变等问题，始终难以实现精准定位与追踪。
这说明了一个道理：问题再小，也可能成为制约企业发展的痛点。数字化、智能化不是抽象的概念，只有真正贴合生产实际，才能实现从“可用”到“好用”的跨越。
当前，有的制造业企业在推进智能化转型的过程中，陷入了“两张皮”困境——系统建了不少，数据也实现了上云，但与实际生产脱节，导致系统用不上、不好用、没人用。出现这种现象的根本原因，在于企业未能真正聚焦日常工作中最常见、最繁琐、最容易出错的环节，因而难以找到技术赋能业务的有效切入点。
真正的智能制造，不一定要轰轰烈烈。它往往是从一个个具体问题出发，通过改善一件件“小事”实现叠加效应，并逐步积累起系统性、可复制的智能能力。
当然，智能化转型从来不是一蹴而就的。朱新宁告诉记者，目前虽然企业的机械加工环节已实现数字孪生，但在冶炼、热处理等关键工序，由于运行机理复杂、变量众多，还难以实现真正的数字映射。不回避问题，清楚知道哪些能做，哪些暂时还做不到，这种对技术边界的清醒认知，恰恰体现了企业推进智能制造的理性态度。
智能制造，不是空中楼阁，而是脚踏实地、一步一个脚印走出来的。也只有这样，当企业真正攻克像冶炼过程这样的数字孪生难题时，所带来的将不仅是某一项技术的突破，更是整个制造体系的跃升。
未来的大变革，往往就藏在今天的小改进之中。
文/河北日报记者 周聪聪
关注河北新闻网，了解河北最新新闻。