問：一罐到底主要制約因素有哪些？如何解決？——**鋼鐵集團公司廠長張**
回答：
1）高爐一次出鐵后期發生接半罐鐵水的情況，產生尾包，尾包需要第二次接鐵，導致鐵水包等待出鐵時間長，鐵水溫降大。解決方案：根據企業情況優化尾包處理制度，例如轉場出鐵等，減少第二次接鐵等待時間；優化鐵水包運輸制度，一包一送或兩包一送等。
2）由于運行特征不同，高爐出鐵節奏、轉爐生產節奏、連鑄機一包鋼水的澆注節奏不匹配，為了保證連鑄機連續澆鑄，鐵水需要備包（重包積壓），也導致鐵水包周轉個數多，周轉時間長，鐵水溫降大。解決方案：優化備包方案，設定合理的連鑄機連澆爐數，優化備包個數和鐵水包周轉節奏。
問：數據不準確怎么辦？如轉爐鐵水重量、原料成分...數據清洗是依靠人工篩選？還是通過模型自動篩選？——唐山**鋼鐵有限公司 張**
回答：1）改進稱量和測試手段，提高數據的準確率；2）減少來料成分溫度波動；3）數據清洗主要靠模型自動篩選。
問：現在鋼廠都在做智能煉鋼，我想問一下博導，智能煉鋼瓶頸都有哪些？——成渝釩鈦**有限公司質量管理員石**
回答：智能煉鋼的瓶頸主要如下：1）數據的準確性和完整性問題，主要涉及檢測設備和技術；2）模型的適應性和準確性問題，主要涉及建模方法和算法；3）原輔料參數波動大也給建模帶來很大的挑戰。
問：燒結系統有沒有成熟大數據控制模型的建立——河鋼**作業長趙**
回答：利用生產數據和人工神經網絡技術，進行燒結礦成分預報，有相關的報到。
問：可以多講講大數據在軋鋼生產中的應用嗎——遷鋼**魏**
回答：1）建立熱軋車間的大數據中心，借住云數據和實時監測數據，利用機理模型、專家經驗知識和工業大數據挖掘技術，建立感知-控制-決策一體化的新一代熱軋工藝模型，提高模型的準確性和適應性。2）針對熱軋設備，進行基于大數據的預測性維護設備狀態監控。
問：燒結與鐵前工藝基礎比較薄弱，實現大數據的瓶頸在哪里？——邯鋼**煉鐵廠技術員王**
回答：實現大數據應用的首要條件是狀態感知和數據獲取，數據的準確度和完備性是當前燒結與鐵前應用大數據技術的瓶頸。
問：根據需要的數據進行采集，成分數據采集投資太大，國內傳感器精度也不行，高溫區數據采集——湖北****自動化技師 劉**
回答：確實如此，但是數據采集是實現智能制造的基礎。硬測量與軟測量相結合，是一條可能的解決路徑。
問：在企業不做大量設備改造的情況下，哪些場景的智能模型的應用能夠給企業帶來重大價值？——**公司售前專家趙**
回答：不做大量設備改造，數據具備一定基礎的條件下，也可以從單工序的質量預測、成分效益分析模型做起。
問：設備管理系統屬于智能平臺一部分，就目前，新建設備信息系統，應從哪些方面重點考慮。——**公司售前專家趙**
回答：1）設備狀態在線監測；2）歷史數據、實時數據管理；3）基于大數據的設備狀態診斷、趨勢判斷、預測性維修模型等。
問：我想咨詢一下，國內外有哪個鋼鐵廠實現了智能化工廠的水平嗎？目前是個什么狀態？——湖南**股份有限公司總經理助理宋**
回答：寶鋼1580熱軋車間是國內最早一批智能制造示范項目之一，實現了相當的智能化水平。包括：無人物流自動化（無人化行車系統）、熱軋過程微數據感知多源異構數據實時互聯、新一代熱軋控制模型、基于知識自動化技術的生產計劃排程、工廠智能可視化仿真、能源介質綜合管控與優化等。
問：對于高溫熔融容器（如鐵包鋼包）如何實現在線實時跟蹤溫度位置的數據變化？——*鋼工程師張**
回答：1）利用機車定位、天車定位和臺車定位，間接實現鐵水包定位和鋼包定位，定位技術有射頻、激光定位和格雷母線等。2）利用溫度點測和傳熱數值模擬，實現溫度跟蹤。
問：從畢業一直做工藝方面的，如果想學習信息技術方面的知識，可以推薦幾本基礎教材嗎？——**冶金科技有限公司 工藝工程師侯**
回答：1）《數據挖掘導論》Pang-Ning Tan等編著，人民郵電出版社出版2）Python編程的相關書籍；3）《冶金流程工程學基礎教程》 徐安軍等編著，冶金工程出版社出版
問：老師怎么評價美國大河鋼鐵的數字化水平與路線，是否適合國內參考——建龍重工**鋼鐵常務副總吳**
回答：大河鋼廠的智能化實施有資本方的大力支持，其技術路線值得借鑒。智能制造投資的收益具有延遲性，突破閥點將收益巨大。
問：python matlab 在冶金行業有具體成功應用案例嗎？——江蘇**鋼鐵集團**工程師盧**
回答：兩者是主要的數據挖掘和建模工具，在冶金企業有很多成功的應用，相關文獻很多，例如燒結配料、高爐噴煤配煤、煉鋼終點預測等等。
