针对大量的核心设备，设备管理依赖现场人工点巡检，工作量大、时效性差，无法实现实时的设备故障诊断和预测性维护。通过物联网技术对设备进行远程监控，实现状态实时在线监测的设备管控智能应用，可有效提高点检效率，提高劳产率。

在使用中普遍存在设备频繁启停，变频机低频运行，工频机空载率高；供气压力与用气压力不匹配；人工手动操作，管理不及时后处理设备损耗；管网压损泄露；设备散热浪费等问题。通过加装流量、压力传感器，实 时监测车间用气变化，通过云边 一体机实现空压机的智能控制。

废钢定级主要依赖于人的经验，由于定级标准缺乏量化的标准，往往存在一定的定级误差，而废钢定级偏差给钢铁企业会带来巨大的损失。可提供一套废钢定级识别应用服务，包含私有化部署的应用可视化应用软件以及基于云端的图像数据分析服务,具体功能可根据用户需求定制开发。

通过云计算、大数据、AI技术对提钒、脱硫、转炉炼钢、精炼等炼钢全流相关的生产过程和检测数据进行挖掘分析，构建钢铁料消耗计算模型，降低钢铁料消耗。

通过加装在线监测仪表，采集水系统运行设备、水质等数据，建立水系统数学模型，实现对水质、药剂、工艺运行智能优化控制，解决水系统中因不良水质导致设备损坏、换热效率降低等问题，实现水质优、用药省，能耗、水耗低的智能水处理系统，从而实现安全生产和节能减排的目标。

热轧线生产过程中往往会存在一定的瑕疵，现阶段的检测主要依靠于人，往往存在偏差，进而影响产品质量。通过机器视觉，可检测内容：麻点、麻坑、夹杂、划伤等，能准确检测出热轧板的缺陷，降低低质量产品流出，提高产品的整体质量。

针对高炉热风炉和热轧加热炉等，以煤气为主要原料、具备时序控制和响应惯性的装置，工业大脑控制优化引擎能够有 效的识别工况变化波动，并随之将燃烧系统调整到最佳，从而达到节约煤气用量、节省成本的目标。无论单炉优化还是多炉协同，都能达到最佳效果。

铸坯存在切割瘤（挂渣）太多，造成大型地沟堵塞及轧制质量问题，严重影响正常生产； 铸坯切缝较大，而且不稳定；切割断面不整齐、粗糙、塌边、头尾缺肉等，造成后续轧制困难；切割 燃气、氧气消耗严重，造成浪费、增加环保压力。通过加装流量传感器，实时监测车间 用气变化，通过云边一体机实现加药设备的智能控制。

金相分析主要依赖于人对不同显微照片的判别和分类，由于人工识别的工作量比较大，识别速度会比较慢，造成分析判级的效率比较低，而且也依赖人的经验。通过金相机器视觉判级，主要金相检测项目精度可达到人工检测水平，

通过对整个炉膛的控制过程以及烟气的排放进行精准预测，并结合机理模型和AI寻优算法逻辑，从而推出整个算法参数，辅助人员进行操作、实现焚烧炉的自动控制