9月18日，中国钢铁工业协会、中国金属学会冶金科学技术奖励委员会正式公告了2023年冶金科学技术奖获奖名单。北科工研一直坚持搭建大平台、承担大项目、凝聚大团队、取得大成果，本次在智能制造方向共有3个项目荣获2023年冶金科学技术奖一等奖，1个项目获得二等奖，彰显了北科工研在钢铁行业数字化转型方面的优异成绩和高效轧制智能制造国家队担当。

一等奖项目：

热连轧智能工厂高效集约生产和精益管控技术创新

项目完成人包括邵健研究员、何安瑞研究员、郭强副研究员、荆丰伟副研究员等。该项目由北科工研联合马钢集团、宝信软件等单位，通过开发轧线智能测控技术、高精度数学模型、远程运维技术、AI识别技术等，实现两条热轧线六大单元的远程集中操控，打破车间管理边界，实现轧线极度自动化和生产集约化。通过构建全域大数据平台，深度融合智能算法与工艺技术，以工厂绩效作为引领，将热轧工厂运行过程的生产、质量、设备、能源等八大任务进行协同管控，打造物理车间的数字孪生体，形成“双智控”的冶金智能工厂建设新模式。

一等奖项目：

热轧无缝钢管智能工厂关键技术及装备

项目完成人包括何安瑞研究员、王晓晨研究员、邵健研究员、宋勇副研究员等。该项目由北科工研联合建龙重工集团、承德建龙等单位，针对热轧无缝钢管生产过程中存在无法按支跟踪、关键检测信息缺失、数据资源利用不足等难题，通过开发基于物理逻辑、深度学习与AI标识的热轧无缝钢管逐支跟踪系统、工艺质量智能管控系统和全工序远程智能集控系统等技术，助力热轧无缝钢管的数字化转型。

一等奖项目：

高精度冷连轧数字孪生与信息物理系统（CPS）关键技术研发及应用

项目完成人包括孙文权副研究员、赵剑威博士后等。该项目由北科工研联合东北大学、燕山大学、宝武马钢等单位开展联合研究，项目融合冷轧机理与大数据/机器学习等数据科学，针对冷轧生产过程板形、厚度等质量控制的关键难题，建立了冷连轧数字孪生与信息物理系统并工业应用，打破了国外技术垄断，突破了冷连轧高精度控制核心的共性难题。该成套技术的成功研制将大数据、数字孪生、CPS等技术与钢铁行业深度融合为冷轧生产主流程安装了工业大脑，对高精度冷轧智能制造的落地起到了典型的引领示范作用。

二等奖项目：

高端线材全流程数字化仿真及质量性能控制关键技术

项目完成人包括米振莉研究员、宋勇副研究员等。在国家“双碳”战略和制造业转型升级的背景下，该项目由北京科技大学和江苏沙钢集团开展联合研究，以沙钢新建的大方坯特殊钢棒线材生产线为基础，建立钢轧全流程数字化工艺设计集成仿真平台，通过跨尺度的材料冶金学机理和大数据模型计算，实现了高端线材成分-工艺-组织-性能的耦合分析及高精度预测。在此基础上，开发了以需求为牵引的材料逆向设计和工艺智能优化方法，并形成了一整套高端线材质量性能稳定控制策略的关键工艺技术，实现了高端线材产品的高效率低成本研发。