九月金陵，丹桂飘香。9月18日，由中国钢铁工业协会冶金设备分会主办、南钢承办的中国钢铁工业协会冶金设备分会2026年冶金设备智能运维专业年会在南京举办。这是冶金设备分会冶金设备运维专业组成立以来组织的首次专业活动，来自行业协会、骨干钢企、科研院所和服务商的业界精英齐聚一堂，聚焦冶金设备智能运维话题分享经验与智慧。中国钢铁工业协会冶金设备分会驻会负责人成巨海，南京钢铁股份有限公司常务副总裁徐晓春、副总裁王润泽，天津钢管制造有限公司副总经理王永建，湖南华菱湘潭钢铁有限公司副总经理刘桥云以及来自宝钢股份、中信特钢、河钢、湘钢、山钢等国内重点钢铁企业代表，高校、科研院所和技术服务商的代表参加会议。台上PPT一页页翻过，台下代表或凝神记录，或举起手机拍下关键数据页，务实的气息贯穿全场。
一场被“逼”出来的变革
“今年前7个月房地产投资同比下降19.2%，房屋新开工面积同比下降24%；造船订单排期已至2030年，用钢需求保持高位；新能源汽车占比首次超过50%……”成巨海在开场时分析行业现状。他直言，今年是“十五五”开局之年，钢铁行业首次被纳入全国碳排放权交易市场，叠加CBAM（欧盟碳边境调节机制）等绿色贸易壁垒，在“供强需弱”与多重约束并存的背景下，高端化、智能化、绿色化已是全行业破局与高质量发展的必由之路。
而设备运维，正是这场突围中绕不开的关口。“传统的‘事后抢修、定期检修’模式，越来越难以适配行业发展新要求。”成巨海说，智能运维已经不再是可选项，而是钢企筑牢生产安全底座、挖掘装备价值、实现高效生产的必由之路。他提出的建议紧紧围绕行业发展重点：要聚焦高炉鼓风机、连铸机、轧机、大型传动设备等风险高、停机损失大的关键设备，由点到面推进预测性维护；要坚持“工艺机理+大数据AI（人工智能）”融合路线，不能脱离冶金设备机理单纯依赖算法；要夯实数据基础，补齐数据治理这块核心短板；推动技术与管理深度融合，以数字化倒逼设备管理体系升级；构建产学研用协同生态，推进成果复用与行业普惠；面向“十五五”装备更新机遇，推动智能运维与装备全生命周期管理相结合。
让“数字员工”走进产线
作为大会承办方，南京钢铁的智能运维技术实践无疑是全场焦点。徐晓春在致辞中的一句话引起台下共鸣：“智能运维技术的每一次突破，都在重塑钢铁工业的基因，定义着中国制造的新高度。”他介绍，南钢长期践行设备“高精度、长周期、低消耗、全功能、数智化、稳定运行”发展方略，建成集监测、诊断、决策、执行于一体的设备运维平台，超3200套关键设备、14.8万个监测点实现全生命周期实时感知与风险预警，设备综合效率、非计划停机管控水平保持行业领先；重构维保协同机制，成立金智工程技术公司，培育“现场+远程”运维专业团队，创新实践“管供养修一体化”服务模式，打造设备运维生态圈；拓展技术应用边界，落地具身智能、高炉炉顶设备、备品备件、民生服务等一体化平台，覆盖视觉检测、工艺优化、质量预测等多场景应用，以设备管理水平提升带动企业运营效能全面升级。
随后，南京钢铁股份有限公司制造部副部长程鑫祥的报告将“南钢答案”进一步展开。沿着“一切业务数字化，一切数字业务化”的战略路径，南钢构建“一脑三中心”敏捷架构，以智慧运营中心为工业大脑，联动铁区、钢轧、能源管控三个一体化中心。他重点分享了设备智慧运维平台：汇集3195台套设备、14.8万个监测点，融合振动、光谱、声纹、视觉等多维感知技术，打造“耳聪目明”的工业感知系统。最吸引听众的，是南钢率先落地的具身智能“数字员工”——热处理炉点检、气柜巡检、电缆通廊巡检等机器人陆续上岗，替代人工完成高危、重复性作业。一组数据令人印象深刻：皮带机全要素感知监测上线后，该公司物料运输线整体异常情况减少80%，皮带寿命延长20%；高炉炉顶气密箱故障率下降80%，故障排查时间缩短60%；主要产线设备故障停机时长比2022年下降75.9%，设备维修费用下降28.4%，备件库存金额下降20.1%。
跨基地协同的两种方案
宝钢股份和中信特钢则展示了跨基地协同的两种方案。
宝钢股份设备部副部长李乐榕介绍，宝钢秉持“无组织边界、无业务壁垒”理念，设计“5+5+8”系统架构，以公司全局视角统筹数据资产。宝山基地远程运维平台整合13条主要作业线、7类7643台通用设备、30万测点的数据，这一模式已在武钢、梅山、湛江、日照、马钢等基地复制推广。宝钢股份总结形成电机、风机、齿轮箱等18类通用设备诊断方案，构建9大类近200项算子，并落地热轧齿轮箱维护智能体、故障知识图谱，对“故障现象—失效部位—失效原因—处置措施”作结构化解析。在维护模式上，宝钢推进智能点检、专业集控、预知维修3种转型：高压总降专业集控让运维人员效率提升68.8%；500千瓦以上大电机试点预知维修，进行实时评分与剩余寿命预测，动态生成差异化维保策略。李乐榕透露，宝钢股份正在打造数智助手“小维”，推动运维从“人找事”向“事找人”转变。
中信特钢装备部设备智能运维科科长徐锋的报告，以“一次非计划停机，代价到底有多大”开篇：凌晨两点轧机主减速机轴承损坏，单条轧线停机72小时，直接经济损失超过500万元。他直言，传统“点检定修制”遭遇数据分散、判断靠经验、响应滞后三重瓶颈，“问题不在于人不努力，而在于这套体系的信息基础已经跟不上今天的设备”。中信特钢的破题之策是“1+4+N”体系：该集团装备部统筹战略规划与标准制订，兴澄特钢、大冶特钢、青岛特钢、天津钢管四大基地建成智能运维中心，实现诊断能力复用，所有下属企业有序纳入监测网络。目前，该平台累计接入设备47052台，覆盖焦化、球团、炼铁、炼钢、轧钢等全工序；通过“感知采集—边缘预处理—智能分析—分级预警—工单检修—验证沉淀”六步闭环与四级智能预警、一键转单，故障响应时间由天级缩短至分钟级，非计划停机时间缩减65%，运维总成本下降15%~25%。
让“故障找人”替代“人找故障”
参会的高校与服务商分享了技术演进的方向。
北科工研数字创新部部长刘恒文带来题为《基于多智能体协同的冶金行业设备故障诊断技术研究》的报告。针对多平台数据分散、动态工况感知不足等行业痛点，北科大提出跨平台多场景数据汇聚、机理—数据双驱动特征分析、多智能体协同诊断三大技术创新点。其核心智能体支持自然语言目标驱动、自主规划执行，设置“人在回路”安全可控机制，危险动作须人工审批；电机、伺服阀、液压缸、调节阀、振动分析等专业诊断智能体各司其职，让“故障找人”替代“人找故障”。更值得关注的是，北科大把目光从设备“转不转”延伸到“转得好不好”，提出设备工艺精度评价模型，将轧机刚度、AGC（自动厚度控制）响应等与产品质量直接关联，实现设备状态、工艺精度与产品质量的协同管控；在液压系统诊断应用中，漏油报警模型已帮助产线取得实际效果。
太原科技大学工业与系统工程研究所所长、教授、博士生导师张晓红，则从理论层面梳理了设备维护策略的五级演化：从RCM（以可靠性为中心的维修）、TBM（基于时间的维护）、CBM（基于状态的维护），进阶到PdM（预测性维护）、AHM（自主健康管理）。她强调，设备固有可靠性由设计阶段决定，“后天再好的运维也无法弥补先天设计缺陷”，智能运维的价值正在于通过精准的状态感知和预测决策，让设备在全生命周期内持续逼近设计可靠性上限。其团队在轧辊运维与库存联合优化、剩余寿命预测可信度评估等方面形成系统成果：科学的视情更换与备件订购协同，可使设备使用寿命延长15%~20%、库存周转率提升30%以上。
服务商视角同样带来新思考。安徽容知日新科技股份有限公司产品总监曾昱提出以智能运维OS（自动化办公）构建企业智能化底座、以AI智能体驱动的“双引擎”路线：第一引擎是信号的深度解码，通过趋势、波形、轴承、电气等自研多模态模型从海量原始信号中提取故障特征；第二引擎是诊断的逻辑推理，借助大语言模型把硬核技术发现转化为可执行的检修建议。在他看来，智能运维的革新不只是技术升级，“更是产品、组织、业务流程的系统性重构”，要让AI具备“老师傅”的判断力，输出可靠、可解释的运维建议，也要让AI具备“管理者”的洞察力，推动业务闭环。
会场内外，几个高频词反复出现：“主动预判、数据驱动、故障找人”，这不仅是技术路径的升级，更是管理理念的深刻变革——正如成巨海所言，智能运维是技术+管理的系统性变革，“要避免技术系统与实际运维工作‘两张皮’”。
于道各努力，千里自同风。这场年会留下的，不只是一个个精彩的案例和一组组亮眼的数据，更是一份行业共识：以标杆为镜、以数据为基、以智能为翼，让冶金装备运维从“成本中心”走向“价值中心”。（中国冶金报）
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