在钢铁行业智能制造普遍面临“大型企业倾力投入、中小型企业跟风却难落地”的现实困境下，阳春新钢铁成功探索出一条差异化转型路径。2025年，企业聚焦智能化建设实现关键突破，获评“广东省先进级智能工厂”；依托绿色化与智能化的协同发展优势，更斩获多项权威资质——既是工信部认定的首批“绿色工厂”“国家高新技术企业”，也是阳江市首家实现全流程超低排放的钢铁企业，并先后荣膺“全国钢铁工业先进集体”“全国青年文明号”“广东省五一劳动奖状”等荣誉。
具体实践成果同样显著：阳春新钢铁5G专网覆盖全厂，全流程工业互联网平台数据采集率超过98%，实现了生产全过程能耗的实时监测与优化，公司自发电比例接近100%；连铸操作工郭春光凭借在智能系统应用方面的突出技能，获评“2025年大国工匠”称号。
这一系列成果的背后，是湘钢副总经理，阳春新钢铁党委书记、总经理樊尧桂所倡导的“实用主义”智能制造战略：不盲目追求高端算法，而是聚焦产线实际痛点；不搞全流程跃进，坚持渐进式、适配性改造路径。作为湖南钢铁集团旗下专注于线棒材产品的标杆企业，以“做华南高强钢筋第一品牌”为目标的阳春新钢铁，如何借助“集团技术支撑+区域场景适配”降低转型试错成本？又如何推动人工智能从实验室走向生产线，将环保投入切实转化为经营效益？近日，《世界金属导报》记者独家专访樊尧桂，系统解码中小钢企“低成本、高适配”的“智绿双驱”转型逻辑，为线棒材领域企业提供可借鉴、可复制的实践样本。
智能制造篇：中小型钢企
“低成本、高实效”的智造实践样本
记者：公司投入超1亿元打造“线棒材全流程业务协同智能工厂”，获评“2025年广东省先进级智能工厂”，建成八大环节19个智能场景。能否介绍一下2024-2025年公司智能制造的核心突破？
樊尧桂：2024-2025年，阳春新钢铁在智能工厂建设上实现多维度突破。
一是建成一体化智慧调度中心。作为全厂“智慧大脑”，集成铁水物流、钢轧调度等模块，借助数字孪生实现全流程远程集中管控，提升跨工序协同效率与安全精准度。
二是能效与成本双提升。能源智能管理系统联动发电项目，自发电比例近100%，单位产值综合能耗下降13%，年节约成本超4000万元；全链路成本集成系统实现消耗实时追踪，成本日报生成提速，为决策提供高效支撑，相关实践经验已在行业内推广。
三是深化AI与工业机理融合。与华为合作开发天车智能调度模型，优化物流效率；盘古大模型应用于机器视觉检测，岗位人工替代率达90%；铁钢界面智能系统中的铁水罐智能管控减少温降，年创效超5000万元；同步推进DeepSeek大模型本地化部署，拓宽AI应用场景。
四是筑牢数字化底座。5G专网支撑4000余台终端毫秒级通信；工业互联网平台整合5万余个数据点，关键设备联网率达99%，支撑虚实映射与动态仿真。智能装备普及降低高危岗位强度，提升效率与安全保障。
记者：对资金有限的中小钢企，智能化常面临“投入大、见效慢”问题。阳春新钢铁采用“信息化筑基-数字化整合-智能化深化”三阶段推进，2019年落地行车调度，2022年建成5G智慧中心，2025年推进转炉AI模型。如何设定投入优先级？哪个阶段最关键？
樊尧桂：阳春新钢铁在数智化转型中，遵循“信息化筑基-数字化整合-智能化深化”路径，注重资源投入的精准与可持续，确保每步既为后续奠基，又创造可量化价值。
以“业务价值驱动”为原则，优先将资源投向能产生长期效益的关键基础领域。通过“规划先行、分步实施”，制定“十三五”至“十五五”中长期智能制造规划，保证转型方向连贯。
高度重视“信息化筑基”投入，集中力量夯实数据基础，构建统一技术平台，引入高效管理工具，提升企业识别痛点、验证方案的能力，形成“小投入大价值”效应。如2019年布局能源智能管控系统，构建工业数据底座，实现生产数据自动采集，为后续智慧调度中心、转炉AI模型应用提供支撑并取得成效。
这表明，资金有限的中小型钢企，优先投资数据底座与通用平台，分阶段、有重点推进，是规避“投入大、见效慢”风险，实现可持续降本增效的关键。
记者：智慧中心通过“数字孪生+实时数据”实现全局可视化，高炉部署千余个传感器，铁水罐智能系统年节约成本5000万元。这些系统解决了哪些传统痛点？如何避免“为智能而智能”，确保技术与工艺深度融合？
樊尧桂：传统钢铁生产依赖人工经验，存在信息孤岛、调度滞后、资源管控粗放、设备运维被动等问题。公司智慧中心利用“数字孪生+实时数据”构建全局可视化监控体系，推动生产智能化升级，精准破题。
一是打破壁垒，整合全环节数据，实现一体化调度，提升决策效率；二是精准管控生产，如铁水罐智能管控年创效超5000万元；三是实现设备运维智能化，高炉传感器提前预警异常，推动设备运维从“被动维修”向“预测性维护”转变；四是提升安全稳定，用机器人替代高危岗位人工。
为确保技术与工艺融合，公司建立系统化保障机制：以业务价值为导向，聚焦高收益场景；培养“工艺+数智”复合型人才，促进跨专业协作；建立双向把关机制，工艺专家定需求、评效果，数智专家审可行性；实施“投资后评估”闭环管理，量化验证效果并优化。
未来，公司将深化大数据分析模型应用，构建产业协同平台，推动智能化从单点突破迈向系统化升级，全面提升核心竞争力，为钢铁行业智能化转型提供可借鉴的实践路径。
记者：钢铁行业普遍面临“懂工艺的算法工程师”短缺，中小钢企更陷入“老员工技能不足、新人才难留存”困境。阳春新钢铁通过“博士工作站+外部合作”破解难题。数字化人才培养体系是怎样的？对郭春光等技术带头人，有何激励机制？
樊尧桂：面对钢铁行业数字化人才短缺的共性难题，阳春新钢铁通过构建“内培外引+产学研融合”的立体培养体系，配套多元化激励机制，破解供给难题，激发创新活力。
人才培养多路径推进：依托“广东省博士工作站”“工程技术研究中心”孵化本土高端人才；联合高校、科研机构及龙头企业开展技术攻关；建立“销、研、产”一体化机制，发挥IPD项目组协同作用。自2020年起，选派数智人才深入生产一线参与工艺优化，夯实数据基础，为AI应用提前布局。
激励机制坚持“以奋斗者为本”，构建物质与精神并重、短期与长期结合的体系：技术人才年薪不低于18万元，首席工程师超45万元；对郭春光等技术带头人实施“荣誉表彰-专项奖励-项目授权-职业发展-持续学习”五位一体激励，释放其在智能改造与工艺创新中的引领力。
同时完善创新管理，设立“智能制造专项奖励”，覆盖技术应用全链条，重点表彰实现智能化目标的团队，以系统激励推动核心竞争力与经济效益双提升。
