专家点评｜工业大模型要让整条产线协同提质增效

□山东大学人工智能学院助理教授 周赢

钢铁生产中的工艺经验往往分散在不同岗位和工序中。在评价工业大模型时，一个重要标准是看它能否把这些经验转化为适合具体工况的判断。尚智冶金大模型以自建冶金工业知识图谱为核心知识引擎，将行业知识引入模型推理和现场应用。知识图谱能够把专业知识及其关联组织起来，为分析生产数据提供工艺依据。冶金过程涉及多种因素相互作用，现场数据需要放在具体工况中理解。引入知识约束，有助于减少脱离工艺条件的判断。这也是后续值得关注的特点：让长期积累的行业经验能够更系统地参与生产决策。

尚智冶金大模型的应用还强调多工序协同，这符合钢铁连续生产的特点。在中厚板产线上，相关系统将视觉识别、数据协同与生产决策连接起来，为加热、轧制和冷却等环节的衔接提供支持。前后工序相互影响，各环节衔接是否顺畅，直接影响产线效率，质量控制也需要结合整个加工过程考虑。把工艺知识与现场数据结合起来，协调操作和生产节奏，有助于减少等待和操作偏差，兼顾成材率与生产效率。能否让前后工序配合得更好、让质量与效率同步改善，是后续工业模型更看重的应用价值。

相关阅读：

工业大省有“模”力｜“炼”出上亿元效益的钢铁大模型