無錫晟隆創(chuàng)鋼業(yè)有限公司是一家專業(yè)從事哈氏合金、蒙乃爾、因科乃爾、因科洛伊、鎳基合金、高溫合金、耐腐蝕合金的 無縫管、圓棒、鋼板、管件的生產廠家，并致力于發(fā)展成為合金材料行業(yè)的大型企業(yè)集團。
公司位于江蘇省無錫市－－新區(qū)運河旁，公司成立于2006年，總設計生產能力年生產2200噸。 公司擁有先進的設備：2噸，5噸，10噸中頻熔煉爐；三臺真空感應爐；中高處理電爐等設備。檢測設備包括：爐前直讀光譜儀，分光光度儀，化學分析實驗室、機械性能實驗室（硬度試驗機）、金相實驗室、超聲波無損檢測等。
特種合金：HasbloyC-276、HasbloyC-22、Inconel 625、Inconel 718、Inconel 825、Inconel 601、Inconel 800、蒙乃爾400、NS322、NS111、不銹鋼：0Cr18Ni9（304）、0Cr17Ni12Mo2(316) 、0Cr18Ni12Mo2Ti （316Ti）、00Cr17Ni14Mo2（316L）、0Cr18Ni10Ti、1Cr18Ni9Ti（321）、0Cr25Ni20（310S）、Super304、TP347H、2205、2520、904L等。
而今，通過對大數據的，數據“活”了。該煉鋼廠生產中產生的各類數據經采集后，即刻便傳輸到阿里云端、現場電腦端、積微物聯生態(tài)大屏以及手機App上；前期的數據經過分析再反饋到后期的生產中，不斷地校準數據、修正參數，生產、降本增效，終實現智能化煉鋼。這個將大數據實現智能煉鋼的創(chuàng)新變革項目被稱作“鋼鐵大腦”?！颁撹F大腦”究竟如何改變生產？專業(yè)人士介紹，生產現場以鋼鐵料消耗項目（“AI煉鋼”）和智慧表檢項目作為試點。對于的鋼鐵料消耗工序，加入鐵水中的廢鋼、合金等原料的性質和組分數據需要有專人盯著，再根據數據推算加入量，對人的和注意力要求極高，且稍有差池就會影響產品的?，F在，該煉鋼廠通過大數據平臺對高數據進行分析，由數據來“決定”原料加入量。對于智慧表檢項目，是由人工對軋制出來的鋼板成品進行表面檢測，判定其是否符合客戶要求的交付，耗時費力。采用大數據手段后，機器進行學習后就可以接入生產流程進行檢測，然后自動輸出檢測報告，人工僅需進行簡單的復核即可?！撹F大腦’上線后，生產對人的依賴程度明顯，許多工序可以放心交給機器，員工不再像過去那樣辛苦了，工作也了……”西昌鋼煉鋼廠一線職工們這樣介紹大數據的效果。
積微物聯與攀鋼、阿里云簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，由阿里云將AI、大數據、算法、云計算等新技術落地應用到西昌鋼煉鋼工序，以實現在線智能煉鋼，積微物聯則扮演“夾層”角色，聯合兩方力量，共同完成整個“鋼鐵大腦”項目。積微物聯如何扮演“夾層”角色呢？積微物聯相關負責人在談到項目初期的“”時說：“剛開始合作的時候，我們發(fā)現阿里云的數據工程師與攀鋼的技術員很難實現有效溝通，阿里云闡述他們的數據、模型、算法等概念，而攀鋼生產現場的職工幾乎聽不懂，還常常質疑技術落地的可行性。而作為中間的‘夾層’平臺，我們負責把項目運行中的專業(yè)內容解釋給兩方的人，后的結果也證明我們做到了！”積微物聯脫胎于鋼鐵企業(yè)，又通過學習新技術，發(fā)展成為集智能倉儲、智慧物流、智能加工、在線交易、供應鏈服務等為一體的創(chuàng)新型產業(yè)互聯網平臺企業(yè)，因而它既能理解大數據的原理，又熟悉煉鋼工藝的關鍵要點，于是成為了攀鋼和阿里云這兩個企業(yè)之間的“黏合劑”，有效發(fā)揮了“夾層”作用。積微物數據中心工業(yè)大數據總監(jiān)李早立說：“我們把生產中沉淀下來的數據通過大數據平臺進行分析之后‘喂’給機器，機器用它的深度學習能力學習新的數據，再將數據運用到實際的生產中?！边@是一個挖掘大數據價值的，相當于為生產中龐大的鋼鐵軀體裝上智能“大腦”，代替人腦指揮生產的舊有，通過數據采集、建模和算法了效率。
當大家的目光聚焦河南特大暴雨時，7名在河南周口調試的新鋼自動化部職工，也成為了新鋼全體干部職工的牽掛
根據一期VPSA制氧裝置運行3個月以來的綜合電耗計算，100%純氧運行成本低于0.2元/立方米，氧氣使用成本節(jié)省30%以上設備部還延伸，走訪主要運維單位，督促運維水平，馬鋼需求；從供應商的體系切入，確保備品備件
??相關數據顯示，利用“鋼鐵大腦”每生產1噸鋼，可節(jié)約1千克以上的鋼鐵料，加上節(jié)省的合金成本，每年可為企業(yè)煉鋼成本1700萬元結合征求意見稿中“聯合面向產品全生命周期和制造全各環(huán)節(jié)的核心”的內容表述工業(yè)的應用對鋼鐵行業(yè)智能化轉型是非常重要的。他建議，鋼鐵企業(yè)要做好智能轉型工作，應從兩件事入手：一是“不犯二次錯”，二是“能否做得更好”。一家企業(yè)能做到“不犯二次錯”，實際是很難的。首先，要知道錯在什么地方。在工業(yè)企業(yè)中，要深入分析出錯的原因必須有數據支撐，也就意味著必須實現生產的數字化可追溯，實現跨工序的、的信息集成，保證數據集成的。比如，鋼廠的產品出現問題時，必須把生產的關鍵數據都記下來，才能找到真正的原因。其次，為了避免再次“犯錯”，就要在下次可能“犯錯”之前提醒。要做好這一點，企業(yè)不僅要把問題分析透徹，還要把預警的寫在計算機中，并與生產結合起來，也就是做好“知識沉淀”。這也體現了工業(yè)的重要性。“能否做得更好”是對“不犯二次錯”的一個補充某些其實不容易定義“犯錯”，只能說沒達到一定的。在這種情況下，企業(yè)可以要求下次做得更好一些，比如效率更高一點、成本更低一點、能耗更少一點。這樣的要求層層傳遞下去，也會對智能轉型產生巨大的效用。
河鋼唐鋼將發(fā)揮設備潛能和裝備優(yōu)勢作為重點工作，大力推進自動化、智能化項目建設，努力實現效率、效益雙。轉爐煙氣分析和副槍是測量轉爐吹煉成分的主要，煙氣分析可實時計算出爐內鋼水成分，但是缺少對實際鋼水成本檢測的糾正；副槍雖然可檢測爐內鋼水實際成分，但是無法實時跟蹤成分，只能靜態(tài)計算。為了實現二者的優(yōu)勢互補，河鋼唐鋼通過對模型參數進行不斷和對數據對比分析，在原有的自動化煉鋼基礎上，根據不同鋼種對產品的要求，自主研發(fā)了煙氣分析和副槍聯合應用的動態(tài)控制技術。該技術根據初始計劃和吹煉目標，利用靜態(tài)模型吹煉步驟，通過檢測煙氣成分實現對熔池化學元素的預報，吹煉中間階段通過副槍實現二級計算校正，終點雙。下一步，該公司將根據目前取得的大量冶煉數據更新模型參數，不斷終點，逐步取消中間副槍校正，進一步縮短冶煉周期，并逐漸將該技術應用于超低碳鋼、汽車板等品種鋼冶煉。
通過184天建設，整個項目全流程、全工序、信息化、自動化一次切換上線未來電爐爐型的發(fā)展方向將是能實現連續(xù)加料、廢鋼預熱、綠色環(huán)保、低排放、余熱回收及智能煉鋼的電爐
——三維料場模型負責提供料場所有物料料堆的輪廓、體積、重量等數據，為作業(yè)計劃的制訂和執(zhí)行提供數據支持；
——自動控制負責作業(yè)任務的執(zhí)行，包括大車行走定位、懸臂俯仰定位、按照相應的策略完成堆取料作業(yè)；
——安全防護負責設備的防碰撞演算，保證設備安全運行；
——視頻輔助操作人員遠程操作，并對整個料場關鍵位置的運行狀態(tài)進行視頻監(jiān)控；
堆取料機在遠程集中控制的同時，保留了機上就地操作功能，控制包括本地手動、本地半自動、遠程手動、遠程半自動和遠程全自動等5種
鎳基合金鋼材質有：哈C276 (0Cr15Ni60Mo16W5Fe5)，蒙乃爾400，蒙乃爾K.500，NS111(Incoloy800)，NS322(HasbloyB-2)，NS142(Incoloy825)等。
公司擁有自己的碼頭、貨場和倉庫，還與同行企業(yè)締結了緊密的戰(zhàn)略協(xié)作伙伴，強化信息溝通和資源共享，形成優(yōu)勢互補的體系，拓展了為的時空范圍，保證了在客戶要求的時間貨到位。金融機構分別給予了數千萬元的授信額度，為保障資金流的暢通注入了強大的生機。
竭誠歡迎廣大新老客戶與本公司攜手并肩，共同開創(chuàng)合作雙贏的美好未來。
