日本近期技术进展报告之四：JFE从材料制造商到全球工业智能转型领航者（下篇）
2026-01-1232
摘要： 本文承接上篇，深入剖析JFE钢铁在环保节能、数字化智能制造以及新产品与解决方案三大领域的战略布局与实践。第一部分系统阐述了其覆盖“源头减碳—过程节能—末端治理—资源循环”的全流程绿色技术体系；第二部分揭示了以J-DNexus? CPS平台为核心，贯穿全流程的数字化与智能制造技术生态；第三部分则展示了JFE如何将前述技术积累转化为JGreeX?绿色钢材、JFE Resolue?数字化解决方案等市场产品与服务，并通过海上风电、能源服务等系统级方案拓展新业务，标志着其向综合性工业解决方案提供商的转型。面对全球气候挑战与资源循环的社会需求，JFE集团将环保与节能置于技术创新的核心，致力于构建一个覆盖“源头减碳—过程节能—末端治理—资源循环”全流程、多层级的技术体系。该体系不仅聚焦于钢铁主流程的深度脱碳，更旨在通过数字化智能控制与跨领域的资源循环技术，系统性降低环境负荷，提升能源与资源利用效率。对高炉-转炉长流程这一碳排放大户进行根本性改造，是JFE实现碳中和目标的重中之重。其技术路径清晰，涵盖了短期改进、中期过渡与长期革命方案。铁焦技术: 已验证的低碳炉料 铁焦作为由煤粉和铁矿粉混合制成的新型炉料，是JFE短期减碳的关键技术。其核心价值在于降低高炉热储备区温度，从而降低焦比（即焦炭消耗）。2013年，JFE在千叶厂一座5153m3的高炉上进行了工业化试验，在铁焦使用量为43 kg/t铁的条件下，实现了燃料比降低13~15 kg/t铁的稳定效果。为推进规模化应用，JFE于2016年在西日本制铁所福山地区建设了日产能为300吨的实证设备，致力于扩大生产规模与确立长期操作技术，并计划于2030年左右实现1500吨/日的产能规模投入实际应用。氢还原与碳循环：面向2030的中期解决方案 JFE深度参与了日本国家项目“COURSE50”，该技术旨在通过向高炉喷吹氢气替代部分碳基还原剂，以及分离回收高炉煤气中的CO?，双管齐下实现减排。其目标是使钢厂CO?排放量削减30%（其中氢还原贡献10%，CO?分离回收贡献20%），并计划于2030年实现首套设备应用，预计每年可减少260万吨碳排放。作为COURSE50的延伸与创新，JFE提出了碳循环高炉概念。该技术将高炉煤气中的CO?分离后，利用外部无碳氢通过甲烷化反应转化为甲烷，再将生成的甲烷喷回高炉循环利用。由于循环的甲烷被视为“无碳”载体，该技术预计可使高炉CO?排放量比传统高炉减少约30%。氢基竖炉（HyRESP）: 终极零碳炼铁路径 作为彻底的工艺变革，JFE正在开发以100%氢气为还原剂的竖炉直接还原-电熔分炉工艺，该技术旨在完全摆脱化石燃料，实现近零碳排放的钢铁生产，是面向未来的长期战略技术储备。在革新核心工艺的同时，JFE通过装备升级、智能控制与系统优化，对现有生产流程的每一个环节进行能效提升。 | | |
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| | 提升发电效率，实现稳定高效运行（2019年已投运） |
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| 在大型锅炉建设中采用模块化施工法，使用副产气体燃料 | | |
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| 开发退火炉用超低NOx高效辐射管燃烧器，采用自排废气再循环 | 排热回收率达48%，可实现年削减CO? 18.6千吨 | |
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| 应用燃料、电力和蒸汽供需引导系统，优化全厂能源调度 | |
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| 推出JFE-METS?多基地一体化能源服务，整合集团内热电联产与电力调配 | 该服务预计可为客户实现CO?排放量减少约16.3%，能耗降低约21.5%（与2022财年基准相比） | |
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| 为福山地区5号D组焦炉构建数字孪生模型，优化燃烧控制 | 实现了约5%的燃料削减，年减少CO?排放6600吨 |
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| 在应用中，电炉炼钢时间缩短6.2%、电耗降低1.3%；热轧生产效率得到提升 | |
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JFE致力于将生产末端的排放物和副产品转化为资源，构建从钢厂内部到社会大循环的完整资源循环体系。- CO?制甲醇：JFE与地球创新技术研究所合作，研发低成本CO?分离与高效甲醇合成技术。2022财年已在福山地区开始建设试验设施，计划到2025财年末完成综合实用化试验，旨在与碳循环高炉等工艺结合，实现大规模CCU。
- 钢渣碳酸化封存：与爱媛大学合作，开发将CO?快速封存于钢渣中的技术，并回收反应余热。处理后的钢渣可转化为路基材料。2023财年已在千叶地区启动实用化试验设施建设。
- 钢渣高值化利用：通过DRP?双渣精炼工艺实现脱磷渣的全量热态回收，提高了CaO和热量的利用率，降低了铁损。同时，将钢渣制成Marine Stone?等环境修复材料，用于构建海洋人工礁石，抑制海底硫化氢产生，改善生态系统。
- 含铁尘泥回收：将高炉、转炉产生的含铁尘泥与污泥作为炼铁原料内部循环。
- 副产煤气回收：将焦炉煤气、高炉煤气、转炉煤气100%回收，作为厂内发电、加热的燃料。
JFE将钢铁领域的资源处理技术延伸至社会层面，打造循环经济枢纽。- 塑料循环：通过旗下公司运营西日本PET瓶MR中心，应用“瓶到瓶”水平回收技术，年处理能力达6万吨。同时，与JR东日本等公司合资建设J Circular System川崎超级分选中心（已于2024年4月启动建设），打造大型塑料回收枢纽。
- 有机废弃物能源化：采用膜生物反应器甲烷发酵系统处理食品垃圾，提高甲烷产气率。其食品垃圾回收发电业务曾获得日本EcoPro Awards奖项。
- 其他废弃物处理：开发了从废干电池中回收锰的工艺，并对PCB废物进行专业管理。
JFE的环保与节能技术突破是一个相互关联、协同增效的有机体系。铁焦、氢还原、碳循环高炉等工艺革新旨在从源头削减碳需求；高效燃烧器、智能能源系统与数字孪生在过程中优化能源消耗；CCU、钢渣利用与废弃物资源化则在末端探索碳与物质闭环，创造环境与经济双重价值。这一多层次的技术矩阵，勾勒出JFE通向绿色低碳未来的实践路径。JFE钢铁将数字化转型与智能制造视为实现“智能钢铁厂”愿景、提升核心竞争力与应对环境挑战的核心战略。其技术体系以数据驱动为核心，构建了从底层物联感知、中层智能分析到顶层协同优化的完整技术栈，旨在实现全流程的稳定、高效、绿色与柔性生产。JFE的DX战略以“数据驱动”为根本，通过大规模引入物联网、人工智能和数据科学技术，将数据转化为实际的竞争优势。为加速这一进程，公司于2024年成立了专门的“DX战略总部”，进行全公司范围的统筹与推进。在第七个中期经营计划中，JFE已规划投资1150亿日元用于DX项目，目标是通过效率提升、质量改善和成本降低实现300亿日元的收益改善。支撑这一战略的基石是 J-DNexus? CPS平台。该平台由JFE钢铁与JFE系统公司共同构建运营，是全球钢铁行业首次采用挪威Cognite公司的Cognite Data Fusion?技术，实现了信息技术与运营技术数据的深度融合与集中管理。该平台作为一个基于云的开发与执行环境，验证测试表明，与传统开发方法相比，利用该平台可将CPS构建时间减少约30%。平台内还在积极准备集成生成式AI的开发支持功能。J-DNexus? 是JFE实现全流程智能化、快速响应制造现场需求的统一数字底座。JFE智能制造的核心是构建覆盖钢铁制造全流程的CPS与数字孪生。CPS通过传感器网络从物理产线实时采集数据，在数字空间构建高保真虚拟模型，利用AI进行分析、模拟与优化，并将最优指令反馈回物理系统，形成“感知-分析-决策-执行”的闭环。高炉CPS的全面部署与深化：高炉智能化是JFE DX的先导领域。公司于2017年成立数据科学项目部，系统推进高炉CPS开发。至2020财年，已完成在日本本土全部8座高炉的CPS部署与智能化改造。该系统能够预测未来8-12小时的炉内热状态，并对严重故障进行早期检测与预警，提升了高炉运行的稳定性与效率。目前，JFE正致力于创建高炉的实时数字孪生，目标是对运行中高炉的内部状态进行实时可视化与未来行为预测。此项技术已开始与印度JSW钢铁有限公司合作，进行基于云的高炉CPS安装、测试与运行示范。后工序CPS的拓展与集成：在完成高炉的数字化转型后，JFE正计划将CPS系统向炼钢、精炼、连铸、轧制等后部工序全面拓展。其目标是构建整个钢铁厂乃至公司级的集成CPS。具体的模型应用包括：- 转炉内部状态实时估计模型：为优化并最终实现转炉炼钢过程的自动化，开发了能够高精度、实时估计熔融金属和炉渣成分、温度等内部状态的模型。
- RH脱气装置炉内状态估计模型：已在真空循环脱气装置上成功建立并应用。
- 生产计划与物流的数字化模拟：为应对多品种、小批量、高质量、短交期的市场需求，JFE开发了集成生产计划平台、模拟器以及炼钢-轧制调度系统。这些系统利用数字化模拟与仿真技术，整合多源数据，能够快速响应变化，重新计算并优化全流程的生产与物流计划。
AI与DS技术已深度融入JFE的工艺优化、质量控制和设备管理。质量数据分析系统（J-astquad?）：作为薄钢板制造质量控制的核心DX技术，J-astquad?是一个多流程集成质量数据分析系统框架。它利用从制造过程中收集的海量数据，通过高级分析模型，精确解析各工序操作参数对最终产品质量特性的影响。设备异常征兆诊断系统（J-dscom?）：J-dscom?是JFE自主研发并广泛应用的分层级设备智能监控系统。它通过边缘服务器采集数据，并采用不同策略进行异常监测，已成功应用于仓敷地区7号连铸机、福山地区第4CGL焊接机、第3烧结厂以及热轧等多个关键流程，实现了故障的早期预警与预防性维护。- 冷连轧机道次计划系统：在西日本制铁所冷轧厂，引入了基于神经网络的冷连轧机道次计划自动设定系统。该系统能自动选择学习数据、进行参数免维护的再学习，并与操作员干预协调，有效降低了不同操作员间的生产率差异。
- 电炉炼钢优化：在仙台制铁所，通过AI模型优化电弧炉的供电模式，实现了炼钢时间缩短6.2%，电能消耗降低1.3%的效果。
- 生物质发电优化：在JFE Engineering的生物质发电业务中，应用深度学习模型进行非线性模型预测控制，旨在提升发电设备的送电端效率。
- 控制故障恢复支持系统（J-mAIster?）：应用IBM Watson认知技术，该系统能从集成的维护数据库、历史故障报告等资料中自动检索相关信息，为现场人员处理控制故障提供操作指导。该系统已于2018年9月引入所有钢铁厂和工厂，在实际应用中将故障恢复时间缩短了约20%-30%。
- 智能维护：在电力设备等领域推行基于持续监控的智能维护。例如，对变压器绝缘油中的局部放电、溶解气体进行在线监测，实现对设备劣化早期迹象的持续监控与预警。
JFE持续推进生产现场的具体操作单元向自动化、无人化演进，以节省人力、提升作业安全与效率。连续退火线入口侧无人化：通过对CAL入口侧操作室实施综合改造，最终消除了该操作室的人工干预需求，实现了入口侧的完全无人化操作。卷板仓库自动化：在西日本工厂（福山地区），大力推进热轧与冷轧卷板仓库的自动化。通过技术改进实现了吊车循环时间的缩短、卷板位置的自动识别与智能调度。实际运行数据显示，福山地区超过90%的出口热轧卷已通过自动化仓库完成收发。- 检测机器人：2021年，用于钢板自主超声波检测的机器人投入运行。
- 特种作业机器人：在测试、清洁、研磨等环节引入机器人替代人工。
- 物流自动化：与自动驾驶初创公司合作，在名古屋工厂内部推进用于运输钢产品的重型卡车的自动化驾驶。
在线智能检测装置：在西日本制铁所型钢工厂，引入了在线冷尺寸和表面缺陷测量仪。该装置采用光切割法，可在型钢产品运输过程中，高精度地测量其全长尺寸并同步检测表面缺陷。为实现上述应用，JFE构建了坚实的物联网数据采集与治理体系。无线物联网传感器网络：JFE广泛部署无线IoT传感器以解决传统有线监测布线难、成本高的问题。例如，开发了920 MHz频段无线在线设备诊断系统。同时，通过无线传感器网络集中管理从各制造现场获取的数据，利用跨厂区大数据进行设备错误检测与趋势监控。分层数据汇聚与边缘计算：在J-dscom?等系统的实施中，通过部署在产线侧的边缘服务器，实时汇集多源异构数据，进行本地化预处理和初步分析，形成“云-边-端”协同的计算架构。大规模系统迁移与升级：为打造开放、敏捷的IT基础，JFE正进行关键任务系统的大规模升级。例如，在仓敷地区型钢区域，将原有的专有主机系统分阶段迁移至基于标准开放平台构建的新系统。其中，发货区域系统转换已在2024年8月完成。公司计划在2025财年完成所有钢铁厂和制造中心总计约2亿步关键任务系统的迁移。总结而言，JFE的数字化与智能制造技术已从单点应用走向系统集成，形成了以J-DNexus?平台为基座、全流程CPS为主线、AI与数据科学为引擎、自动化与物联网为触手的完整技术生态。其重点正从内部的流程优化，向覆盖供应链协同、客户定制化服务以及碳足迹全程追踪等更广域的价值链数字化延伸。基于前期在绿色工艺、新材料及数字化领域的技术积累，JFE在2024-2025年间，将技术成果系统性地转化为面向市场的产品与服务。其核心路径是：以JGreeX?绿色钢材作为低碳价值载体，以JFE Resolue? 和 J-DNexus? 平台作为数字化解决方案的输出接口，通过具体的商业化项目与客户合作，实现从“技术领先”到“市场价值”的闭环。?? 绿色钢铁产品矩阵：JGreeX?的多元化拓展JFE将其通过低碳工艺生产的钢铁产品品牌化为“JGreeX?”，作为其应对气候变化的核心产品解决方案。2024-2025年，该产品系列实现了从概念验证到多领域商业化应用的快速跨越。
- 市场突破：JGreeX?在船舶制造市场获得关键性突破。截至文档发布，已有五家船东公司为其总计九艘新造船选用了JGreeX?钢板。
- 川崎汽船株式会社为今治造船建造的一艘Ultramax型散货船，全船使用JGreeX?，JFE钢铁预计从2024年开始供应约7,000吨，该船计划于2026年投入运营。
- 第一中央汽船为萩造船建造的两艘沿海散货船也采用了JGreeX?，预计在2024年至2026年间供应约7,000吨。
- 总量预估：上述项目累计，JFE钢铁预计的JGreeX?总供应量将达到约36,000吨。
JGreeX?的应用范围从传统的重工业迅速向消费品、基础设施和高端制造领域延伸。- 消费品：2024年1月，首次应用于消费品领域，被用于Moko Factors公司生产和销售的徽章。
- 东南亚市场：2024年2月，开始向新加坡领先的钢材批发商Hock Seng Hoe销售 JGreeX?，用于东南亚地区的造船、建筑和海洋结构钢板批发。
- 美国高端制造：2024年6月，被美国一家世界领先的IT数据中心变压器制造商选用，标志着其首次进入美国市场。
- 循环经济与物流：2024年7月，被选用于资源回收容器和一座新建物流仓库，拓展至城市循环经济和现代物流基础设施领域。
除了低碳属性的绿色钢材，JFE也推出了服务于氢能、碳捕集等新兴领域的高性能材料解决方案。- 高耐腐蚀油井管：针对碳捕集、利用与封存和强化采油的需求，开发了JFE-UHP?-15CR-125和JFE-UHP?-17CR-110高耐腐蚀油井管。模拟测试显示，其在苛刻的CO?注入环境下，腐蚀速率低于0.006mm/y，且无局部腐蚀现象。
- 高压储氢设备材料：文档中提及了“Ultra-Hydraulic Hydrogen Accumulator”等面向氢能储运的新产品概念，显示出在该领域的技术布局。
?? 数字化整合解决方案：JFE Resolue?与平台化输出JFE将其在数字化转型中积累的制造与运营技术经验，打包为对外输出的解决方案品牌“JFE Resolue?”。其核心是统一的数字底座 J-DNexus? CPS平台。- 该平台由JFE钢铁与JFE Systems共同构建并投入运营，是全球钢铁行业首次引入Cognite Data Fusion?技术。
- 核心价值：作为一个基于云的集中式CPS开发与执行环境，验证测试表明，它可将构建CPS系统所需的时间比传统方法缩短约30%。
- 战略定位：它不仅是JFE内部智能制造的核心，也准备作为“JFE Resolue?”解决方案的关键组成部分，向外部客户提供。
JFE将内部成功应用的AI与数字化模块进行产品化，形成了可复制的解决方案。- 智能运维（J-dscom?）：这套分级异常征兆诊断系统，已在热轧、烧结、连铸等多环节应用。
- AI工艺优化：如冷连轧AI道次计划系统，能自动设定压下率和张力；基于图像识别的方坯表面缺陷判定系统，在仙台制造厂将特定钢种的火焰清理烧除量降低了30%。
- 故障恢复支持（J-mAlster?）：基于IBM Watson?的认知系统，自2018年部署以来，在实际应用中已将故障恢复时间缩短了约20%-30%。
JFE的技术解决方案不仅限于产品和软件，更延伸至系统级的工程服务与商业合作模式。- 制造能力落地：JFE工程完成了日本首个专门用于海上风电的单桩制造工厂的建设，并于2024年4月开始生产。
- 运营维护服务：2023年10月，JFE工程获得了富山县新津海岸海上风电设施为期20年的运营与维护合同。该项目是日本在一般海域的首个海上风电项目，JFE工程采用了全国首个用于此类项目的远程集成管理系统。
- JFE工程推出的多基地能源服务（JFE-METS?）已实现对外输出。与House Foods集团签署协议，为其全国18个站点提供能源优化服务。该服务预计自2024年4月运营起，可使客户站点的CO?排放量减少约16.3%，能耗减少约21.5%（与2023财年基准相比）。
- JFE正在将其内部的资源循环能力向社会扩展。其集团公司与合作伙伴成立了J-Circular System Co., Ltd.，并于2024年4月开始建设“J Circular System Kawasaki Super Sorting Center”塑料回收设施。该设施计划于2025年4月开始全面运营。
- 印度电工钢合资企业：2023年8月，JFE钢铁与印度JSW钢铁签署协议，成立合资公司“JSW JFE Electrical Steel Private Limited”，生产取向电工钢板。
- 氢能供应链合作：JFE控股与ENEOS、JERA等公司联合研究建立氢和氨的接收与供应基地。2024年7月，JFE钢铁与Japan Suiso Energy Ltd.签署土地租赁协议，为在2028财年启动商业化示范做准备。
综上，JFE在2024-2025年的新产品与技术解决方案呈现出清晰的战略脉络：以绿色材料定义产品价值，以数字化平台提升客户效率，以系统解决方案开拓新业务领域，并通过国际合作将技术优势转化为全球市场竞争力。这一系列举措，标志着JFE正从一家钢铁产品制造商，向以低碳和智能为核心的综合性工业解决方案提供商加速演进。
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