DeepSeek and Seamless Steel Tubes

During the Spring Festival in 2025, the domestically produced large model DeepSeek garnered worldwide attention, with various articles, tutorials, Apps, and large model integration solutions emerging in abundance. DeepSeek-R1, as the open-source inference model of DeepSeek, excels in handling complex tasks and is available for free. In the post-training phase of the model, DeepSeek-R1 extensively utilized reinforcement learning techniques, significantly enhancing its inference capabilities. Its performance in tasks such as mathematics, coding, and natural language inference is comparable to that of the industry benchmark OpenAI-GPT-1.

Seamless steel tube enterprises can focus on supply chain collaborative optimization by integrating procurement, inventory, and logistics data to predict raw material price fluctuations and transportation risks, thereby optimizing procurement plans and inventory management levels. Simultaneously, they should strive for operational optimization, leveraging data-driven decision-making mechanisms to substantially improve production efficiency and resource allocation efficiency.

In terms of equipment prediction, enterprises should combine original models with sensor data from production equipment, utilizing advanced large model analysis techniques to accurately grasp equipment operating status and predict failure cycles, with special attention given to key equipment such as blast furnaces and rolling mills.

Furthermore, in enterprise management and operations, steel enterprises can leverage AI technology to assist in generating precise copywriting, constructing job knowledge bases, and integrating industry news and operation manuals, further enhancing work efficiency and effectively reducing labor costs.

For historical data accumulated in core systems such as ERP (Enterprise Resource Planning) and MES (Manufacturing Execution System), the primary task is to establish a unified data labeling system to eliminate redundant information, fill data gaps, correct erroneous data, and ensure data compatibility, especially the integration of time-series data and structured data, thereby providing a reliable and high-quality data source for precise training of AI models.

Meanwhile, seamless steel tube enterprises need to embed industry-specific terminology and process standards into large models. Based on this, DeepSeek can customize and train specialized sub-models in vertical fields, thereby demonstrating superior application effectiveness and accuracy in professional areas.

When steadily advancing the application of DeepSeek, steel enterprises can adopt a “pilot first” strategy, selecting a specific production line or workshop as a test field based on enterprise characteristics. At this stage, steel enterprises should utilize the analytical capabilities of large models to prioritize optimizing converter batching ratios, predicting slab quality, and conducting root cause analysis for key production tasks. Within the evaluation period, steel enterprises should focus on examining a series of key indicators, such as the specific percentage reduction in energy consumption and significant improvements in product quality, to assess the effectiveness of DeepSeek’s application. After pilot projects achieve notable results and are fully validated, enterprises can gradually expand the application scope of DeepSeek to the entire enterprise in phases.

DeepSeek + Бесшовные стальные трубы

Во время китайского Нового года 2025 года отечественная большая модель DeepSeek привлекла внимание всего мира. Статьи, учебные пособия, приложения и различные решения по интеграции больших моделей быстро распространились. DeepSeek-R1, открытая модель рассуждений от DeepSeek, отлично справляется со сложными задачами и бесплатна для использования. На этапе пост-обучения модели DeepSeek-R1 широко использовались методы обучения с подкреплением, что значительно повысило её способности к рассуждениям. Её производительность в таких задачах, как математика, программирование и рассуждения на естественном языке, теперь сопоставима с отраслевым эталоном — OpenAI-o1.

Предприятия по производству бесшовных стальных труб могут сосредоточиться на оптимизации и сотрудничестве в цепочке поставок, интегрируя данные о закупках, запасах и логистике для прогнозирования колебаний цен на сырьё и рисков транспортировки, тем самым оптимизируя планы закупок и управление запасами. Одновременно они могут стремиться к операционной оптимизации, используя механизмы принятия решений, основанные на данных, чтобы существенно повысить эффективность производства и распределения ресурсов.

В области прогнозирования состояния оборудования предприятия должны комбинировать существующие модели с данными датчиков производственного оборудования и использовать передовые технологии анализа больших моделей для точного мониторинга состояния оборудования и прогнозирования циклов отказов, уделяя особое внимание критическому оборудованию, такому как доменные печи и прокатные станы.

Кроме того, в управлении и операционной деятельности сталелитейные компании могут использовать технологии ИИ для помощи в создании точной документации, построения баз знаний для конкретных должностей и интеграции отраслевой информации и руководств по эксплуатации, что дополнительно повышает эффективность работы и эффективно снижает затраты на рабочую силу.

В отношении исторических данных, накопленных в ключевых системах предприятия, таких как ERP (планирование ресурсов предприятия) и MES (система управления производственным исполнением), основной задачей является создание единой системы меток данных. Это позволит удалить избыточную информацию, заполнить пробелы в данных, исправить ошибочные данные и обеспечить совместимость данных, особенно интеграцию временных рядов и структурированных данных, что обеспечит надежный и высококачественный источник данных для точного обучения моделей искусственного интеллекта.

В то же время предприятия по производству бесшовных стальных труб должны встроить отраслевую терминологию и стандарты процессов в большую модель. На основе этого DeepSeek может настроить обучение специализированных подмоделей для вертикальных областей, демонстрируя превосходную производительность и точность в профессиональных областях.

В процессе постепенного внедрения DeepSeek сталелитейные предприятия могут принять стратегию «пилотного проекта». В соответствии с особенностями предприятия можно выбрать конкретную производственную линию или цех в качестве испытательного полигона. На этом этапе сталелитейные предприятия могут использовать аналитические возможности большой модели для приоритетного выполнения ключевых производственных задач, таких как оптимизация соотношения ингредиентов в конвертере, прогнозирование качества заготовок и проведение анализа первопричин. В течение оценочного периода предприятия должны сосредоточиться на ряде ключевых показателей, таких как конкретный процент снижения энергопотребления и значительное улучшение качества продукции, чтобы оценить эффективность применения DeepSeek. После достижения заметных результатов и тщательной проверки в пилотном проекте предприятия могут постепенно расширять применение DeepSeek на всю организацию поэтапно.