摘要：在全球制造业加速迈向智能化、绿色化的大背景下，钢铁行业正经历一场由“量”到“质”的深刻变革。作为金属深加工的核心环节，冷轧工艺的水平直接关系到钢材产品的质量与性能。面对汽车、电子、航空、家电等领域对材料在精度、能效与安全性上的要求日益严苛，传统的冷轧生产模式难

第八届中国国际进口博览会

在全球制造业加速迈向智能化、绿色化的大背景下，钢铁行业正经历一场由“量”到“质”的深刻变革。作为金属深加工的核心环节，冷轧工艺的水平直接关系到钢材产品的质量与性能。面对汽车、电子、航空、家电等领域对材料在精度、能效与安全性上的要求日益严苛，传统的冷轧生产模式难以为继，数智化转型成为行业高质量发展的必然选择。

作为钢铁及有色金属生产流程及加工工艺的行业专家，ABB于2025年第八届中国国际进口博览会现场正式发布了冷轧过程智能制造解决方案，这也是ABB继2021年推出型材/线棒材智能制造解决方案、2023年推出处理线智能制造解决方案后，对其钢铁及有色金属行业智能制造版图的进一步完善。

ABB金属及电能转换业务亚洲区负责人蒋海波表示，该解决方案是2023年发布的行业整体解决方案的重要延伸与深化，有助于保障产品质量的一贯性与操作安全性，还可帮助提升生产效率，降低能耗与碳排放，可以为企业实现绿色、低碳、可持续的智能化转型提供强大引擎，推动冷轧生产迈入数据驱动的新阶段。

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行业之变：

从经验依赖到数智协同的必然跨越

长期以来，钢铁生产的冷轧工艺环节高度依赖“老法师”的人工经验判断及分散的自动化系统运营。厚度波动、板形不良、表面缺陷、能耗过高等问题，在高质量发展的今天，愈发成为制约行业进步的瓶颈。

ABB金属及电能转换业务中国区研发负责人邓波指出，厚度与板形是影响冷轧质量的两大核心因素。当前，高端装备及先进制造领域对冷轧材料厚度一致性的要求已迈入微米级控制时代。然而，实际操作中，轧辊偏心、设备性能劣化、来料硬度或成分波动等多重因素极易引发厚度超差，传统依赖专家“事后回溯”的方式效率低、经验难复用。更棘手的是启车阶段，不同员工操作水平的差异导致启车超差长度波动极大，直接影响成品率与交货周期。

与此同时，能耗压力日益凸显。国家“双碳”目标的推进，也让绿色低碳成为钢铁行业不可回避的议题。如何在提升质量的同时，降低能耗与碳排放，成为每一家钢铁企业必须破解的系统性难题。

笔者认为，当前冷轧行业正处在从自动化迈向数字化、从经验驱动迈向智能协同的关键转型期，唯有打通工艺、设备、质量与能源系统之间的数据壁垒，构建一个能实时感知、智能诊断、动态优化的协同闭环，才能实现质量、效率与绿色指标的全面提升。

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破局之道：五大模块联动，

构建数据驱动的智能协同体系

面对上述挑战，ABB凭借对冷轧生产全流程的深入理解和专业的数字化能力，推出了冷轧过程智能制造解决方案。该方案是一套覆盖“人、机、料、法、环、测”全要素的智能制造系统，运用神经网络与深度学习模型，其核心在于将工艺、设备、质量、能耗四大系统打通，构建起一个数据驱动的协同优化机制。

冷轧过程智能制造解决方案涵盖质量管理、工艺优化、生产分析、设备管理及能耗分析优化五大模块，实现对冷轧加工从原料到成品的全流程可追溯、实时管控与智能决策。

这五大模块之间并非孤立存在，而是通过统一的数据平台实现有机联动，让质量控制从被动响应转变为主动预见。在金属加工的典型场景中，该解决方案显著提升产率、降低能耗，并有效优化了运营效率。

可以说，ABB冷轧过程智能制造解决方案的价值已经超越了单纯的技术升级，它重新定义了冷轧生产的运营模式——通过将其在钢铁行业积累的百年工艺know-how，与前沿的数字技术相结合，打造出了真正懂工艺、懂生产、懂管理的智能制造系统。

随着“十五五”规划蓝图徐徐展开，国家对制造业高端化、智能化、绿色化的发展要求将进一步明确。ABB的冷轧过程智能制造解决方案，为钢铁行业的高质量发展提供了清晰的技术路径，并通过数据驱动的协同优化能力，为钢铁企业构建面向未来的数字化核心竞争力。

来源：敲代码的小桐