当前，韩国钢铁企业在各生产工序中积极引进人工智能技术，以最大程度地提升安全性和生产效率。

浦项钢铁公司自2018年以来一直在扩大“PosFrame”智能平台的应用，从下单到产品发货，可以对不同工序的数据进行收集、存储和管理。浦项计划到2022年之前将该平台扩大应用于钢铁厂全流程生产。

2020年6月，浦项厂烧结车间引进了人工智能技术，截至目前，4座烧结厂中有3座已经引进了这一技术，可有效避免原料浪费，进而提高铁水的质量和生产效率。用于烧结作业的铁矿石及焦炭粉颗粒细小，肉眼难以确认，在通常情况下，主要依据操作工人的经验，因此，烧结矿的质量会存在一定波动。针对这一技术难题，烧结厂利用智能传感器进行数据化处理，并将深度学习人工智能技术应用于核心工艺，构建了自动控制系统。此后，基于自动作业结果，建立了人工智能模型，不断提高作业准确性。实际应用结果显示，作业偏差减少了60%，自动控制系统的准确性提升了90%以上，相当于每年可节约数亿韩元的成本费用。截至目前，在浦项钢铁厂，从高炉、炼钢、轧钢以及烧结工序，全部实现了智能化，创建了全流程智能生产体制。

现代钢铁公司从2017年开始，利用人工智能大数据对智能工厂进行升级，旨在改进钢铁厂的生产工艺，提升技术能力。与此同时，正在积极推进“智能企业”建设，将智能化逐步扩大至整个流程，最终目标是在2025年完成。

2020年8月，现代钢铁通过大赛征集到将天气大数据应用于钢铁产品质量提升的创意。借助人工智能决策技术XGBoost得出钢卷结露风险指数的改进模型，以及可有效确认内外部情况的监控系统。基于广泛征集的创新想法，现代钢铁开发了多种结露预测模型，经过筛选和改进后，计划在年内正式投入应用。

2020年9月，世亚Besteel公司利用人工智能技术构建了一种新型系统，借助钢材摩擦时产生的火花自动判定钢材种类。这一火花自动判定监测系统目前已经应用于群山厂小型轧制生产线上，借助摄像头实时分析机械手臂引发的火花，根据特钢的固有特性，自动区分钢种，从而提高了操作的便利性和准确度。借助该系统可以减少轧制和验收过程中出现的错误，从而提高生产效率和质量。 （文德）