JFE11月5日宣布，千葉
、京濱
、倉敷
、福山地區鋼廠的8座高爐全部實現了AI（人工智能）。通過在難以觀察到的高爐中部署大量傳感器
，采集內部超過10000個點（每個高爐）的數據，如溫度

、壓力、振動、流速（水分和風），使用AI進行分析並根據數據進行操作，從而實現提前12小時預測結果。通過這一方式掌握爐內狀況，對故障進行預測，使四個地區的高爐作業標準化。JFE已向著“仮想ひとつの製鉄所（虛擬化鋼廠）”方麵取得了進展。

　　gaolushiyizhongquchutiekuangshizhongdeyangbingtiqutiedeshebei，shigangtiechangdexiangzheng。gaoludewendinghegaoxiaoyunxingduichengbenyingxiangjuda，danmuqianweizhi，youyugaowenshebeihennanguanchadaoluneiqingkuang，caozuozhinengyikaocaozuoyuandejingyanhezhijiao。

　　JFE於2017年4月成立數據科學項目部

，2019年4月成立網絡物理係統（CPS）研究開發部，重視IT技術，進行綜合性、係統性的工作。此次高爐AI化從2015年開始討論，2017年開始導入各地鋼鐵廠高爐，至今年9月末完成了倉敷地區高爐配備。通過AI分析各傳感器的數據（每個高爐約1萬點，8個高爐約10萬點），構築數學
、物理學、化學

、熱力學、統計學模型，使原始方法在數字空間中再現

，從而可以了解無法看到的設備內部狀態及對未來狀態的預測。從高爐裝料到出鐵約需要8個小時，現階段能夠預測8-12小時
，能夠監測到高爐爐內異常
，及時進行規避操作等。另外，該觀測結果還為作業指導書的製定提供了最佳依據。今年4個地區8座高爐將連接起來並將收集到的所有數據用於操作。通過監控和技術操作的標準化
、自動化，提高高爐操作水平。

　　除高爐外，JFE還計劃在轉爐、連鑄、軋製及其他工藝中使用網絡物理技術創新，爭取在2025年實現整體CPS（網絡物理係統）。