导读：为进一步加快推动人工智能和制造业的融合发展，在第六届世界智能大会筹备期间，世界智能大会组委会首次与中国新一代人工智能发展战略研究院、天津市智能科技产业专家咨询委员会合作开展“WIC智能科技创新应用优秀案例”评选活动。

本届评选面向“智能制造”方向，围绕关键技术及核心基础部件、智能化装备和制造过程智能化技术与系统（数字化工厂车间）三大领域，面向全国征集到186个案例，覆盖全国21个省（直辖市），分布在27个行业。评选活动遵循公平、公正、客观、权威的原则，由30位智能科技领域中外知名专家组成评审委员会，从创新性和独特性、应用价值与实效性、实施难度与复杂性、市场影响与推广性等维度对申报案例进行评审，最终评选出10个优秀案例。我们将在未来一段时间通过官网、官微等平台陆续展播优秀案例，推动创新应用案例的推广和普及，进一步带动人工智能和实体经济的深度融合。

01本期案例概述

本期为大家带来十大优秀案例之一、制造过程智能化技术与系统（数字化工厂/车间）领域入选案例——面向铸造行业的全流程生产数字化及优化控制关键技术与产业化，核心技术关键词为铸造数字化技术、轻量化建模、模块化柔性拼接。

铸造是制造业的基础，是衡量国家工业水平的重要标志，为解决我国铸造行业生产过程中存在的工艺复杂、智能化转型困难等共性问题，天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司研究了面向铸造行业的全流程生产数字化及优化控制关键技术，该项目实现了工艺、生产、产品等数据的实时采集、在线共享和全面融合。通过挖掘数据价值，提出了设备群故障诊断与健康管理的方法，建立了预测、优化的核心工艺库，完成了快速柔性拼接的模块化开发、部署技术。

02本期案例详解

一、剖析铸造难题，提出解决办法

中国铸造工业要想走高质量、低碳化的发展道路，必须要发展高端铸造，解决低端铸件出口低附加值的问题，而数字化、智能化转型是实现高端铸造的关键路径。随着中国工业互联网的推进，部分铸造企业开始探索数字化、智能化转型。铸造行业较为特殊，精诺数据解决了行业发展的三方面问题：

问题1：铸造既包括流程型生产又包括离散型生产，关键设备数量多、工序间关联紧密，其主产线关键设备群故障诊断和健康管理困难。

针对此问题，精诺数据提出了螺旋式推进的故障诊断与预测性维护方法，形成了铸造产线关键设备群协同运行机制和预测性维护技术。与传统设备定期点检、事后维修相比，非计划内停机时间降低17%，节能降耗10%。

问题2：熔炼、浇注、热处理等工序为连续生产，各工序间的产品质量存在相互影响、相互制约，工艺、原料和质量等关键因素之间没有形成有机的闭环，核心工艺还存在靠经验判断的情况，形成行业知识沉淀难。

针对此问题，精诺数据研究了铸造产品质量与工艺机理、原料与工况、热处理与晶粒成长等不同过程影响因素与产品性能之间的关系，形成了铸造工艺机理模型库，改变了中国铸造行业关键工艺靠老师傅经验的现状，并为铸造行业工艺共享打下基础。与传统生产相比，利用工艺模型库可以节省原材料17%，节能降耗5%，质量提升22%。

问题3：由于铸造生产工序多、原料杂、工艺繁，其数字化改造时间和成本高居不下，中小企业推进难。

针对此问题，精诺数据提出了铸造行业的模块化柔性拼接全流程生产管理数字化技术，实现了铸造企业间不同类型功能模块的快速拼接搭建。与传统数字化改造方案相比，改造周期缩短46%，在不影响生产的情况下，低成本完成数字化、智能化改造。

图：熔炼自动寻优闭环方案产品示意图

整体来看，针对铸造行业生产过程中的共性问题，项目组研发的面向铸造行业的全流程生产数字化及优化控制关键技术，实现了对产品质量追溯、跟踪、分析、预测和优化，对工艺执行情况、效果进行反馈和评价，并建立了拥有自主核心知识产权的方法和工艺。

项目从全流程、全局综合优化视角进行了网络化协同、数据化驱动的生产智能管控升级，突破了单一设备寿命难预测、质量检测单工序单要素管控的局限，打破原有业务部门边界，缩短决策和信息传递链，实现铸造单元过程精准制造和多工序整体协同生产决策优化，为铸造生产工序数字化、生产管理智能化、生产工艺模型化升级提供技术保障。

图：研究内容架构图

二、开展对外合作，协同创新模式

本项目目前处于落地转化、产业化推广阶段。与传统铸造生产相比，本项目从全流程、全局综合优化视角进行了网络化协同、数据化驱动的生产智能管控升级，突破了质量检测单工序、单要素管控的局限，实现铸造单元过程精准制造和多工序整体协同生产决策优化。

项目团队已经与邢台德龙机械轧辊有限公司达成合作，在德龙轧辊现有产线上进行转化实施。德龙轧辊成立于2007年6月，是全国轧辊行业理事会副理事长单位，河北省金属学会理事单位。公司荣获“中国冶金装备十大品牌企业”“河北省优质产品”等称号，是中国铸造大省——河北省的代表性企业。项目团队已经与德龙轧辊合作多年，本项目的转化不仅有助于德龙形成稳定的质量体系和低碳的生产工艺，预期德龙节约原材料成本15%、能源成本10%、生产效率提升12%、铸件精准度提升30%。同时本项目的转化推广更有助于探索低碳铸造模式，一旦技术在德龙轧辊转化成功，将进一步扩展到华北地区铸造集群，助力华北地区达成“经济”和“双碳”的双目标。

项目团队同时邀请河北工业大学科研团队提供技术支持，更进一步通过大数据对质量问题重点工序或工艺进行建模，在充分依托邢台德龙机械轧辊有限公司在工业铸造领域的重要积累、专业优势与关键能力的基础上，积极采用产学研用协同创新模式，开展对外合作，取长补短，促进企业快速、低成本的完成智能化升级改造。

三、核心技术输出，助力智能铸造

项目组将科研成果进行产业化推广，主要应用客户为国内外领先工业企业及中小型工业企业，对于大型企业，如中信戴卡集团、吉元集团、德龙集团等，提供整厂解决方案；对于中小型企业，如沧州浩泰、邯郸慧桥等，提供标品解决方案，并在泊头、盐山等进行集聚区示范推广，同时实现了核心技术国外输出，成果推广至摩洛哥、天津、河北、宁夏等国家或地区应用。

在实际应用中，节约原材料成本15%，能源成本10%，生产效率提升12%，铸件精准度提升30%，创造新增经济效益23.7 亿元，用轻量化的工业智能平台助力铸造生产行业迈向智能化新阶段。项目成果入选工信部推荐中小企业数字化平台、工业互联网产业联盟AII2019 工业APP 应用案例（全国共十五家企业入选）。

来源：世界智能大会组委会秘书处