■据信息资源网近日，JFE钢铁公司在日本国内运行的全部7台烧结矿生产设备导入信息物理系统（CPS），此举将能够在生产流程中构建高级预测模型，不仅可显著提升烧结矿质量稳定性、提高生产效率、减少温室气体（GHG）排放量，还将加快推动借助数字技术实现创新性钢铁生产流程的相关举措。
作为数字化转型（DX）战略的一部分，JFE钢铁致力于在整个钢铁厂应用CPS，打造智能钢铁厂。为构建起作为智能钢铁厂核心的“钢铁厂-全公司一体化CPS”，将推进所有生产流程的CPS化，以此实现生产效率与产品质量的突破性提升，并达成稳定运营。目前已完成向全部高炉流程导入CPS的工作。
此次新导入CPS的环节，是将铁矿粉在高温下烧结固化，加工成具备符合下一工序（高炉）使用要求的强度与化学特性的烧结矿的生产流程。由于烧结矿的质量直接关系到高炉的稳定运行及高品质钢材的生产，因此需依据多项指标对其进行严格管控。通过在烧结流程中导入CPS，基于现场收集的海量传感器数据，构建了融合统计模型与热化学反应仿真物理模型的高级预测模型；并通过在数字空间中进行实时运营仿真，实现了对未来运营状态的预测。这不仅提升了烧结矿质量稳定性与生产效率，还通过减少烧结矿生产过程中焦炭的使用量，实现了温室气体减排。
