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Q355C無縫管廠在智能化發展過程中，面臨著一些問題。Q355C無縫管行業是多工序、長流程的流程工業，鋼鐵生產過程為全流程“黑箱”，冶煉反應器內部、連鑄和軋制工件內部的化學反應和物理變化以及相關的重要參數，看不見、摸不到、測不出，實時、內部信息感知極度缺乏；目前系統中使用的模型大多為理論模型或經驗模型，存在較大的不確定性，預報精度差，難以實現高精度的動態協調控制，控制決策存在粗獷性甚至是盲目性問題；由于工藝條件、設備運行狀態變化引起生產工況發生復雜變化，過程輸入條件、狀態變量和控制目標之間關系復雜。
“數字感知為我們利用大數據、互聯網、云計算、AI(人工智能)等現代信息技術攻克以往無法逾越的障礙提供了全新的思路和可行的方法，為冶金等行業的精準感知及控制提供了理想的解決方案。”王國棟進一步表示，“在信息流的控制下，物質流與能量流發生化學反應或物理作用，因此以足夠的精度求解基于物理—化學反應的數學模型，可以獲得物質流、能量流、信息流的統一解。”
Q355C無縫管行業數學模型由于具有不確定性、強非線性、極其復雜性的特點，必須采用數學模型與AI/大數據結合的方式，以數學模型為基礎主線，以人工智能及實測大數據優化數學模型，高效率地實現高精度數字感知，破解鋼鐵行業“黑箱”系統。
CPS系統的基本組件包括傳感器、執行器和決策控制單元?；窘M件結合反饋循環控制機制構成了CPS的基本功能邏輯單元，執行最基本的檢測與控制功能數字感知系統：基于大數據、人工智能、物聯網和物理—化學模型的巨型數字傳感系統，實現了現實物理世界全部物理量的數字孿生。
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