连铸班长老章收到“精轧线生产质量异常，需要提前暂停换辊。”的通知时，正在和同事讨论明天的生产计划。经验老到的老章立刻指挥分流板坯、降低粗轧线速。等一切恢复正常运转，辊道积压的 8 块红坯芯部温度从780℃跌至 620℃，只好回炉重炼。而这只是窥见炼钢车间日常生产挑战的冰山一角。

早会上，设备科老吕排定的检修计划被突来的订单打乱节奏，60%的设备维护被迫推迟，非计划断浇/断轧风险增加，产品质量风险显著增加 …

传统的人工经验调度模式如同在钢水洪流中徒手架桥。计划员用Excel计算的三天浇次计划，随时可能因订单波动、钢水成分波动被打乱，导致连铸机被迫降速或停机；设备科按固定周期设定的检修计划，常在"订单紧急插单"时与生产节奏脱节，引发轧线待料或连铸坯堆垛延误；当连铸段按3.5米/分钟拉坯时，下一工序的轧线可能因“计划外换辊停机”导致红坯冷却。生产指令传递延迟、跨工序资源协同失效，这是依赖人工计划难以攻克的瓶颈，碎片化的协作模式使成本在断浇损失、能耗浪费和质量波动中持续攀升。

智能决策系统在钢铁连铸连轧环节的应用中，核心价值在于通过全流程协同优化，能够有效解决高发的断浇、断轧风险及潜在的产品质量问题，为制造过程带来显著提升。

在连铸阶段，谷斗的智能决策系统能够深度优化浇次计划，智能匹配炼钢合同与连铸能力，严谨处理钢种兼容性、宽度过渡等约束。同时，轻松将设备检修计划插入生产流程中，保障连续稳定生产，大幅降低非计划中断带来的成本损失和质量风险。

此外，系统推动连铸与热轧的高效协同，基于热轧需求动态优化连铸计划，显著提升热送热装的比例和坯料温度，这不仅缩短了流程时间，更直接降低了板坯因温度不足或重复加热导致的质量风险。

系统擅长处理复杂的订单组批与板坯匹配，并精细优化轧制序列。通过精准控制轧制规格（宽度、厚度、钢种）的跳变和智能安排过渡材，系统极大限度减少了轧制过程中不必要的切换损失和断轧风险。

在智能决策模式下，“预计 12 小时后，进行设备检修”以任务模块形式在计划甘特图中显示，设备科老吕确认检修任务后通过系统推送提醒通知，计划员收到通知后，考虑当日生产任务量，经过决策模拟分析，将上游连铸机降速15%，并联动调整轧制计划。

此时操控台大屏上，钢坯从连铸到轧制未来 10 小时的计划甘特图，在动态计算的推动下自动跳转。老章与老吕未曾想到，曾经需要手动协调几个小时的计划，如今在数据驱动的工业智能引擎中，仅仅消耗了几分钟。