现代制铁在唐津制铁所研究所举办 2026 AX 成果分享会，面向全公司征集 AI 转型项目，一共收到 198 份申报，经过展出、现场演示和多轮评审，最终选出 5 项最优秀课题，把 AI 打通到原料物流、废钢配比、采购定价、销售策略、钢卷流转这条完整链条，用来降低原料成本、减少人工重复判断、稳定钢材品质。钢铁行业传统模式里，废钢配比、原料调度大多依靠老技师经验，大宗原料价格波动剧烈，销售定价、钢卷转运又涉及大量跨部门信息，人工很难同时兼顾品质约束、成本、交付时效；这次现代制铁的做法是放开全员申报通道，区分制造板块和业务板块两条赛道，筛选出可行性高、能直接落地的方案，之后再联动内部数字化部门做后续验证和迭代；整套落地路径是先在小范围试点运行，采集现场真实生产数据，持续调优模型，再慢慢向全厂区推广，把 AI 从单点实验变成可以在采购、生产、销售流转复用的标准化工具；对现代制铁来说，这一轮课题评选不只是一次内部奖励，更是把 AX 人工智能转型从口号推进到业务一线，在原料端和商贸端同时建立数据驱动的决策能力，对冲大宗商品价格波动带来的经营压力。
一、本次征集与评审基础清单
- 活动名称：2026 AX 成果分享会
- 举办地点：唐津（ 당진 / 唐津）制铁所研究所
- 申报总量：合计 198 件（制造 58 件、业务 140 件）
- 现场展出：48 件
- 现场发表演示：15 件
- 最终最优秀课题：5 件（制造侧 2 项、业务侧 3 项）
- 配套机制：上线员工可自主提交、互评的 AX 案例平台
- 后续安排：优秀课题对接 DX 专业团队，开展验证、开发、扩量落地
二、五项优秀课题明细
制造板块（2 项）
- 原料物流优化指引工具
- 废钢原料配比优化指引系统
AI 统筹原料堆场、运输车辆、进料时序，优化调度路线和到货排期，降低堆场积压、缩短转运等待时间，减少物流能耗。
输入品质指标、成本上限、库存约束，AI 自动输出废钢搭配方案，在满足炼钢成分标准的前提下压低原料成本，减少人工试错。
业务板块（3 项）
- AI 产品销售策略与决策支持系统
- AI Agent 智能体：资材供需与钢卷转运自动化
- 采购合理价格 AI 分析体系
整合行情、库存、订单、下游需求数据，辅助团队做定价、排产、接单策略，减少凭经验拍板带来的收益损失。
把钢卷移送、物料申领、进度同步这类高频固定工作交给智能体，跨系统自动流转信息，释放内勤人员。
抓取历史成交、供应商报价、大宗商品行情，给出合理采购价格区间，辅助采购人员判断报价是否合适，规避高价签约。
三、制造侧课题和业务侧课题对比
| 分类 | 课题方向 | 核心目标 | 主要输入数据 |
|---|---|---|---|
| 制造侧 | 原料物流、废钢配比 | 生产稳定、原料降本、物流提效 | 堆场库存、原料质检、车辆排班、炼钢工艺约束 |
| 业务侧 | 销售决策、钢卷流转、采购定价 | 提升经营收益、减少重复人力、规避采购风险 | 钢材报价、市场行情、订单台账、供应商历史数据 |
四、两个制造课题的价值拆解
- 废钢配比优化
- 原料物流优化
炼钢里面废钢种类多，不同批次成分差异大，人工很难同时平衡 “达标、便宜、库存够用”。AI 多目标优化模型可以批量遍历组合，输出多套备选配比，生产人员直接挑选方案，减少成分不合格、返工、原料浪费。
原料进场节奏混乱很容易造成堆场堵料、车辆排队，或者原料断供影响高炉节奏。AI 根据生产计划预测用料速度，反向安排送货顺序、停靠位置，平衡料场负载。
五、三项业务课题的价值拆解
- 销售决策系统
- AI Agent 钢卷流转自动化
- 采购价格分析体系
钢材属于大宗商品，价格波动很快，系统持续追踪市场、库存、交付周期，给销售团队推荐合适报价、优先接单品类。
钢卷入库、移位、出库、对应订单通知，过去需要多个系统复制粘贴、人工发消息；智能体自动读取单据、推送任务、同步状态。
针对铁矿石、废钢、辅料等大宗物资，建立价格基准线，当供应商报价明显偏离合理区间时发出提醒，辅助采购谈判。
六、这套方案的优势
- 全链路打通：从进厂原料、车间生产，到采购商务、销售接单、场内物流，覆盖钢铁企业核心成本与营收环节；
- 面向一线落地：不是纯实验室模型，全部来自员工一线痛点，更容易试点落地；
- 全员参与模式：开放申报平台，鼓励现场工程师、采购、销售提方案，而不是只由 IT 团队单独推进；
- 兼顾品质与成本：配比模型不会单纯追求便宜，会把钢水成分、工艺约束作为硬性门槛。
七、现存约束和风险
- 模型高度依赖稳定、准确的现场数据，如果传感器、台账录入出错，AI 的推荐方案会偏离实际；
- 钢铁生产约束极多，很多工艺例外场景没法全部写进模型，最终决策依旧需要工程师和业务人员复核；
- 属于分步推广，不会一次性全厂区上线，需要逐个产线验证效果；
- AI 给出的是辅助建议，采购、销售的最终签约权限仍然保留在业务负责人手上。
八、典型适用场景
✅ 废钢、铁矿石、合金料的智能配矿与配料；
✅ 原料码头、堆场、厂内车辆调度优化；
✅ 长材、板材、型钢等钢材产品行情辅助定价；
✅ 场内钢卷仓储流转、订单联动自动化；
✅ 大宗原料采购报价合理性筛查。
【相关 FAQ】
问题 1：现代制铁将 AI 用到原料配比与采购销售，这次选出的五项优秀课题分成哪两大类？
回答 1：现代制铁将 AI 用到原料配比与采购销售，五项优秀课题分为制造板块两项、业务板块三项；制造板块包含原料物流优化、废钢配比优化，业务板块覆盖销售决策、钢卷流转智能体、采购价格分析。
问题 2：现代制铁 AI 原料配比课题，也就是废钢配比优化指引系统，核心作用是什么？
回答 2：现代制铁 AI 原料配比课题里的废钢配比优化指引系统，依靠 AI 多目标计算，在满足炼钢品质标准的前提下给出废钢搭配方案，降低原料成本，减少人工试配带来的品质波动和浪费。
问题 3：现代制铁在采购销售环节落地的 AI 课题，采购合理价格 AI 分析体系可以解决什么问题？
回答 3：现代制铁采购销售环节的采购合理价格 AI 分析体系，依托历史成交、供应商报价、大宗商品行情生成价格参考区间，帮助采购人员判断报价合理性，规避高价签约风险。
问题 4：现代制铁本次把 AI 用到原料配比与采购销售的五项优秀课题，后续会怎么推进落地？
回答 4：现代制铁本次选出的五项 AI 课题，后续会对接内部数字化 DX 专业部门，开展技术验证、试点调优，验证稳定之后逐步在厂区和业务线扩大应用范围。
【参考资料】
[2026-11-11]（현대제철, 원료 배합부터 구매・판매까지 AI 적용…우수과제 5건 선정）파이낸셜뉴스
[2026-11-11]（현대제철, AI로 원료 배합・판매 전략 최적화…AX 우수사례 5건 선정）디지털데일리
[2026-11-11]（현대제철, AX 성과공유회 개최… AI 원료 배합 등 5개 과제 시상）조선일보
[2026-11-11]（现代制铁把 AI 用到原料配比与采购销售 选出 5 项优秀课题）CNMO 科技
[2026-11-11]（현대제철, 원료 배합・물류에 AI 활용…우수 성과 공유）IT뉴스모아
【免责声明】
本文基于现代制铁 AX 成果分享会公开新闻整理五项 AI 课题信息，课题的模型精度、降本效果、推广时间表没有统一量化对外披露；方案最终落地效果受现场数据、产线工艺、大宗商品行情影响；本文仅作为钢铁行业数字化资讯，不构成工厂技改、原料采购的决策依据。