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'''攀钢钢铁大脑'''攀钢希望能够以工业大脑技术为载体，以积微物联为平台，挖掘[[钢铁]]运营、生产过程中的数据价值，实现传统企业弯道超车的愿望，有效提升攀钢集团的[[行业]]竞争力。
经过攀钢业务[[工程师]] <ref>[https://www.sohu.com/a/547463407_121124349 工程师分为哪几个等级？]，搜狐，2022-05-16</ref> 、积微物联技术团队与阿里云工业大脑团队数据专家的多轮讨论与实地现场考察，基于数据采集难度、项目风险性与收益等综合因素考虑，最终决定从两个场景入手：从冷轧板的表面检测与炼钢脱硫工艺优化两个场景着手工业智能的尝试。
==项目痛点：==
对于炼钢脱硫工艺优化场景：铁水进站后，脱硫优化模型将提取相关数据将进行参数优化计算。脱硫操作人员将根据推送的推荐参数，动态调节脱硫剂的加入量，减少脱硫剂的消耗。
除了脱硫工艺优化场景以外，攀钢钢铁大脑的炼钢工艺优化，还完成了提矾、转炉、配合金、精炼、连铸等多个炼钢工艺 <ref>[https://www.sohu.com/a/341768220_649931 炼钢的定义，为什么要炼钢？]，搜狐，2019-09-18</ref> 相关模型的建立，实现吨钢生产节约1.28kg钢铁原料消耗，合金[[成本]]1.2元/吨的降低。根据实际测算，对年产值 440 万吨钢的攀钢西昌钢钒基地来说，年成本节约约为 1700万元。
对于冷轧板的表面检测场景：算法模型输出的自动定级结果与人工判定结果对比，表判码[[准确]]率达 92%以上，分选度准确率达 80%以上。