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📰 从“制造” 到 “智造”：淮安这家企业靠什么领跑行业转型_新华网江苏频道

近年，淮安市淮阴区以人工智能赋能实体经济，聚焦高端化、智能化、绿色化，以推动传统制造业转型升级、提质增效为目标，打造区域高质量发展的新动能。以中天钢铁集团（淮安）新材料有限公司为典型，深耕AI应用，构建全流程数智化生产体系，通过数千万元投入建设数字化管控平台，形成AI高阶排产、断丝智能识别、能碳最优模型、自然语言知识库等核心场景，覆盖计划、生产、质量、能耗、管理的闭环体系，使AI深度嵌入生产全流程。依托AI，生产排产时间由6小时压缩到10分钟，缺陷识别准确率达99.2%，吨钢能耗下降16.8%，实现提质增效、降本减碳，年综合创效超900万元，成为淮安制造业数智化转型的典型样板。AI自然语言知识库含10万条结构化知识，提升运维与培训效率，生产效率提升30%、培训效率提升50%，推动管理向精细化、高效化转型。员工也从中受益，车间智能化程度提升，质控与生产优化使工作更高效、产品更稳定，增强对企业未来的信心。未来，该公司将持续深化AI场景应用，培育新质生产力，推动向高端化、智能化、绿色化转型，为淮安市制造业高质量发展注入新动能。

🏷️ #智造 #AI #降本增碳 #数字化 #高端化

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📰 2026切削液过滤趋势：制造业绿色转型的关键抓手

本文章聚焦在制造业面临的双碳与辅助成本压力下，切削液过滤技术的转型关键。通过对“闭环净化”与“智能集中管控”及“定制化解决方案”的三大趋势解读，指出传统的线性“买液-用液-废液”模式已不再适应高能耗与环保要求，企业需建立全周期管理、在线监测与动态配液的闭环体系。以旭升与龙X重工的实证为例，通过50-微米滤袋、臭氧杀菌与全流程清洁，切削液寿命显著延长，废液排放下降，设备停机时间减少，成本显著下降，工件良品率提升。文章强调将过滤技术从“单机治理”提升为“全链路、定制化解决方案”的能力建设，强调以用户工况为中心的定制化研发与高效运维的重要性。未来的行业竞争，将在于谁能把“循环再生”落地到生产全过程，真正把切削液变成降本与环保的双重驱动器。

🏷️ #切削液 #闭环净化 #智能管控 #定制化 #降本环保

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📰 以绿为底以智增效，江西制造职业技术学院团队助力再生铝低碳高质量发展

江西制造职业技术学院学生团队聚焦绿色发展，深入研究再生铝的节能降碳与高效回收技术，力求通过全流程管控实现低能耗和高效产出。他们从原料预处理、成分配比、熔炼调控三大环节入手，将智能算法与工艺优化结合，构建绿色高效的生产体系。经过多轮试验与优化，开发出高效节能型再生铝智慧生产技术，通过精准成分控制和智能配比，最大限度减少原料浪费、提升资源利用率，并采用预测性温控与动态热平衡分析，使熔炼过程能耗达到最优，综合能耗下降约38%，碳排放显著减少。与此同时，产品稳定性提升显著，高纯铝产量提高约60%，实现节能、降碳、提质、增效等多重目标。该技术不需改变现有生产主体设备即可升级，投资少、见效快、易推广，特别适合中小再生铝企业快速实现低碳化改造，展现出“源于产业、服务产业”的研发理念与社会价值。

🏷️ #再生铝 #节能 #降碳 #智慧生产 #绿色发展

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📰 一家广西钢企的AI改造实录-经济观察网

2025年，中国钢铁行业迎来显著变化：制造业用钢量首次超过建筑业用钢量，制造业占比升至51%，建筑业降至49%。需求结构的变化与市场总量的收缩共同推动行业进入“减量调整、存量优化、提质升级”的新阶段，企业需在现有工序中提升效率，而非单纯扩产。柳钢集团联合华为、中国移动广西，发布“玄铁”钢铁大模型并建立智能制造中心，以大模型+轻量化子模型覆盖铁前、炼钢、轧钢、物流、环保、安全等六大环节，推动全流程智能化落地。通过智能运输、炉前看火、LF炼炼优化、云视觉重载桁架、智能组板等应用，显著提升产线效率与成材率，降低原料成本与能耗，并实现人力、设备协同的深度智能化。防城港基地成为落地示范，铁水运输自动化、转炉吹炼、精炼优化、轧钢自动化等场景相继落地，单月创效与成本下降明显。未来柳钢计划在三年内实现80%以上全流程智能化覆盖，建设多条产业智能体，并通过“万名AI员工”等计划推动企业数字化能力的广泛赋能，形成以AI驱动降本增效的新行业范式。关键词不断拓展，行业联盟推动AI+钢铁的实施指南，华为等伙伴也在持续扩大钢铁领域的AI落地。

🏷️ #钢铁AI #玄铁大模型 #智能制造 #降本增效 #柳钢

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📰 市场最前沿|宝钢股份发布智慧高炉 破解行业“黑箱”难题-新华网

新华社上海4月3日电，宝钢股份在智慧高炉发布现场展示了一座“会思考”的2号高炉。它将经验丰富的“手感”与大数据、云计算深度融合，显著提升炼铁环节的透明度和可控性，能够预测未来2小时的炉温趋势并自动给出调整指令，从而实现高炉运行的智能化控制。长期以来，高炉生产高度依赖经验判断，如何降低能源消耗、稳定运行成为行业痛点。炉内温度高达2300多摄氏度，传统检测手段难以直观了解内部变化。宝钢通过2015年以来对智能制造的持续探索，积累原料、烧结、炼焦、高炉等环节的数据，逐步建立高炉模型。该大模型以华为盘古为基础，整合2万多个高炉参数，并将图片、声音、事件等多源数据转化为模型语言，形成数据之间的关系。模型每10分钟进行一次预测，实现从被动响应向主动预测与调控的转变，仿佛为钢铁制造装上“自动驾驶系统”，实时感知路况、预判风险并自动调整。运行中模型不断学习，数据回传用于再训练，越来越智能。 炉铁生产成本占总成本的70%左右，温度波动不仅影响成本，还关乎碳排放。当前模型对两小时后铁水温度和硅素的预测命中率超过90%，已实现全自动闭环控制。投用后炉况稳定、炉温平稳、燃料比下降2公斤/吨铁水、碳排放降低约5公斤/吨铁水，单座高炉年降本超过千万元。专家指出，AI高炉是技术与生产方式的双重创新，将推动钢铁行业在高端化、智能化、绿色转型中实现更广泛应用，并在产学研协同下持续扩展应用规模。宝钢计划在2026年实现AI战略转型的阶段性目标，推进2526工程，力争到明年建成1200个以上AI场景、25条以上标杆产线。完

🏷️ #AI高炉 #智能制造 #钢铁行业 #降本增效 #碳排放

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📰 喜讯！上汽大众新能源汽车工厂和宁波工厂双双获评国家级绿色工厂

工信部公布的2025年度绿色工厂名单显示，上汽大众新能源汽车工厂和宁波工厂凭借用地集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化等突出表现，获评国家级绿色工厂，标志着企业在绿色制造领域迈入新阶段。两大工厂融合智能化与绿色化，新能源工厂具备光伏、风光储照、余热回用、智慧变频等28项环保技术，并将在今年投产新车型；宁波工厂则以精益制造、全球最大工厂级光伏储能系统及生物多样性保护示范，成为绿色制造与自然共生的典范，同时承担大众首款9系旗舰ID. ERA 9X的生产任务，预售将于3月30日开启。未来五年，中国汽车业将从规模扩张转向高质量、可持续发展，上汽大众将继续以绿色工厂为标杆，推动全价值链减碳和全生命周期碳管理，全面覆盖纯电、插混、增程等新能源路线，确保在能耗、碳排放、VOC等方面保持全球领先，并通过碳披露、绿色发展案例等荣誉，提升行业示范效应，推动产业链协同降碳、降污、增绿、增效，助力美丽中国与可持续汽车产业建设。

🏷️ #绿色工厂 #新能源 #降碳 #中国汽车

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📰 为白酒制造业构建高品质升级的确定性 京东工业发布专属场景解决方案_产业经济_财经_中金在线

京东工业在白酒制造行业推出全链数智化解决方案，聚焦制曲、酿造、灌装、包装、存储、运输等七大核心场景，帮助企业降低采购与库存成本、提升生产与履约效率。这些方案通过“太璞商城采购数智合规”和“太璞SRM全链路数智解决方案”打破数据孤岛，覆盖从原料采购买到成品出货的全流程数字化管理，并结合水质监测、消防与防爆、品质追溯等关键领域的定制化能力，确保合规、安全与高效运行。京东工业的行业大模型JoyIndustrial用于酒标信息解析、数字档案构建、质量画像，以及外观、装配的三维分析，显著提升标签识别、瓶材一致性评估等环节的效率，降低损耗与风险。此外，备件大脑实现备件需求预测与库存优化，辅以头部白酒企业的落地案例，形成采购全流程线上化与前置仓稳定履约的综合效应。整体来看，数智化升级正在帮助白酒企业实现降本增效、保供合规的高质量发展。

🏷️ #白酒工业 #数智化 #供应链 # JoyIndustrial #降本增效

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📰 从一家工厂探寻日化行业绿色制造“秘籍”

本次指导强调通过生产技术变革和生产方式优化，大幅降低碳排放，推动绿色制造业升级。十四五期间，我国绿色工厂产值比重由9%提升至22%，累计培育6430家绿色工厂与491个绿色园区。日化行业在绿色制造带动下涌现出能效与水效领跑者；纳爱斯新疆基地通过自动化生产线、植物衍生物替代及低温连配等工艺，显著提升效率，减少资源与环境压力。
在水资源与能耗方面，企业建立回收再利用体系，工艺废水回用于配料和冷却，生活污水经中水处理后用于厂区绿化，废水综合重复利用率达35%，实现部分零排放。行业通过原料替代、包装轻量化等推进绿色产品体系，蓝月亮、立白等品牌获得多项环境认证，消费者对绿色产品的溢价意愿超过60%，绿色转型也在推动出口拓展。

🏷️ #绿色制造 #零碳工厂 #水循环利用 #降耗提效 #绿色包装

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📰 “AI+制造”样板企业经验谈：从单点突破走向系统进化

在2026“工赋上海”创新大会上，上海启动了“AI+制造”样板企业培育工程，首批遴选出10家企业，围绕多个关键环节提炼出50项AI技术应用场景需求。这一举措旨在探索可复制、可推广的实践路径，推动“AI+制造”的规模化发展，释放叠加效应，强化算力、数据和人才等关键要素的支撑。

六联智能作为样板企业代表，分享了其在AI智能制造方面的探索历程。通过引入AI，六联智能在生产、排产、仓储和质检等环节实现了降本增效，提升了生产效率。然而，路昊也指出，AI应用仍面临算力消耗大和部署成本高等挑战，准确率的提升需要依赖多级验证和人工校验。

当前，大多数制造企业对AI应用仍处于观望阶段，主要担心投入和效果。专家认为，企业应从单一场景切入，解决具体问题，避免盲目追求全面数据治理。同时，循序渐进、场景驱动的策略将是实现AI+制造成功的关键。整体来看，AI在制造业的应用前景广阔，但需要企业在认知和资源上做好充分准备。

🏷️ #AI #制造 #样板企业 #降本增效 #系统化

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