Auf kilometerlangen Produktionslinien der Nichteisenmetallurgie ist KI nicht länger nur ein „Textassistent", der plaudern kann – sie versteht die Sprache der Industrie, besitzt metallurgisches Denken und kann den gesamten Produktionsprozess präzise steuern. Im September 2025 wurde auf der von der Chinesischen Gesellschaft für Automation ausgerichteten Nationalen Konferenz für Industriessoftware 2025 das erste auf die Nichteisenmetallindustrie zugeschnittene „Intelligente Metallurgie-Großmodell" offiziell vorgestellt. Dies markiert die formelle Etablierung eines neuen Paradigmas für verkörperte, intelligent gesteuerte Industrieanwendungen von Großmodellen, das vom „Können des Plauderns" zum „Können des Handelns" übergeht.

Das Dilemma der „Erfahrungsabhängigkeit" in der jahrhundertealten Metallurgie

Der Prozess der Nichteisenmetallurgie ist langwierig und komplex. Von der Erzgewinnung, über die Aufbereitung und Reinigung bis hin zur Schmelzverarbeitung und Endproduktprüfung ist jeder Schritt voller Herausforderungen. Am Beispiel der Kupferverhüttung erstreckt sich eine Produktionslinie über mehrere Kilometer und umfasst zahlreiche Verfahrensschritte wie Rösten, Schmelzen, Konvertieren und Raffinieren, wobei Parameter wie Temperatur, Druck und Materialzusammensetzung ständigen Schwankungen unterliegen.

Im traditionellen Modell ist die Steuerung dieser Parameter in hohem Maße auf die Erfahrung und das manuelle Eingreifen von Ingenieuren angewiesen. Das „Gefühl" und das „Auge" erfahrener Arbeiter sind die entscheidende Garantie für die Produktionsqualität, bringen aber auch deutliche Einschränkungen mit sich: Erfahrung ist schwer reproduzierbar, die Reaktionsgeschwindigkeit ist langsam und die koordinierte Optimierung mehrerer Variablen ist schwierig. Besonders bei Kernanlagen wie Röstöfen führen selbst geringfügige Abweichungen in der Temperaturregelung zu Problemen: zu niedrige Temperaturen führen zu unvollständigem Rösten und verringern die Metallausbeute; zu hohe Temperaturen verursachen Sintern und Schmelzen des Materials, erhöhen den Energieverbrauch und schädigen den Ofen.

Wie man KI dazu bringt, die physikalisch-chemischen Gesetze der industriellen Produktion wirklich zu verstehen, anstatt nur auf der Ebene von „Dialogen" zu bleiben, ist zur Kernfrage der intelligenten Transformation der Branche geworden.

Vierstufige geschlossene Architektur: KI versteht Prozesse und kann steuern

Das Team von Professor Yang Chunhua der Central South University durchlief bei der Entwicklung des Intelligenten Metallurgie-Großmodells drei Generationen – von der anfänglichen Einzelpunktoptimierung über die Prozessstufensteuerung bis hin zur dritten Generation, die die Optimierung des gesamten Prozesses realisierte.

Vierstufige geschlossene Architektur: Von der vertikalen Domänenanpassung zum verkörperten Feedback

In einem in der Zeitschrift Acta Automatica Sinica veröffentlichten Artikel mit dem Titel „Erforschung eines neuen Paradigmas für den Aufbau verkörperter, intelligent gesteuerter Großmodelle für vertikale Industriedomänen" erläuterte das Forschungsteam systematisch die technische Architektur des Modells. Das Modell konstruiert eine vierstufige geschlossene Architektur, die vertikale Domänenanpassung, verkörperte Steuerung, vertrauenswürdige Verifikation und verkörpertes Feedback integriert.

Die Kerninnovation dieser Architektur liegt darin, dass das Großmodell nicht nur die „Sprache der Industrie versteht", sondern auch in der Lage ist, das „metallurgische Denken zu beherrschen". Im Gegensatz zu herkömmlichen universellen Großmodellen eignet sich das Intelligente Metallurgie-Großmodell durch überwachte Feinabstimmung in der vertikalen Domäne zunächst das Fachvokabular und Wissenssystem der Nichteisenmetallurgie an. Noch wichtiger ist, dass in der Post-Trainingsphase eine Verstärkungslern-Feinabstimmungsstrategie eingeführt wird, die in Kombination mit einem Chain-of-Thought-Argumentationsmechanismus es dem Modell ermöglicht, mit komplexen dynamischen Szenarien und unerwarteten Problemen umzugehen.

Einbettung physikalisch-chemischer Gesetze: Lösung des „Halluzinationsproblems" von Großmodellen

Universelle Großmodelle leiden in industriellen Anwendungen seit langem unter einem fatalen Mangel – dem „Halluzinationsphänomen": Das Modell kann Lösungen generieren, die zwar sprachlich logisch sind, aber gegen physikalisch-chemische Gesetze verstoßen, was in der industriellen Produktion inakzeptabel ist.

Das Forschungsteam schlug innovativ ein hybrides Belohnungsmodell mit eingebetteten physikalisch-chemischen Gesetzen vor: Durch die Einbettung von Wissensgraphen in das Großmodell und die Nutzung einer kontrastiven Verstärkungsstrategie im Chain-of-Thought-Verstärkungslern-Training werden kettenförmige positive und negative Datenpaare erzeugt, um das Verstärkungslern-Belohnungsmodell zu trainieren. Durch wiederholte Lerniterationen wird sichergestellt, dass die vom Großmodell ausgegebenen Lösungen schrittweise die harten Randbedingungen der physikalisch-chemischen Gesetze erfüllen.

Dies bedeutet, dass jeder von der KI ausgegebene Steuerbefehl einer „Überprüfung" durch die physikalisch-chemischen Gesetze unterzogen wurde und somit einen industriellen praktischen Nutzen besitzt.

Hardware-Bereitstellung: 8 leistungsstarke Knoten unterstützen Echtzeitsteuerung

Das Modell ist auf 8 leistungsstarken Rechenknoten bereitgestellt, die jeweils mit einer Intel Xeon Platinum 8470Q CPU, 512 GB Arbeitsspeicher und einer NVIDIA A100 Grafikkarte ausgestattet sind. Die generierten Steuercodes werden auf einer virtuell-realen Interaktionsverifikationsplattform für die Nichteisenmetallurgie getestet, wodurch eine geschlossene Steuerung von der Problemerkennung über die Lösungsgenerierung bis zur Codeausführung realisiert wird.

Messdaten: Aufheizzeit um fast 200 Sekunden verkürzt, Überschwingen im Durchschnitt um 40% reduziert

Das Forschungsteam verwendete die Temperaturregelung eines Röstofens als Fallbeispiel und verglich das verkörperte, intelligent gesteuerte Großmodell systematisch mit dem klassischen PID-Regelalgorithmus sowie universellen Großmodellen wie Llama3.1, DeepSeek-R1 und Qwen3.

Die experimentellen Ergebnisse sind bemerkenswert:

Dynamisches Ansprechverhalten: Das verkörperte, intelligent gesteuerte Großmodell erreicht eine schnelle Aufheizung in etwa 250 Sekunden, was im Vergleich zum langsamsten Modell Qwen3 eine Verkürzung um fast 200 Sekunden bedeutet;

Regelgüte: Das maximale Überschwingen beträgt nur 1,36%, was im Vergleich zur klassischen PID-Regelung und anderen Großmodellen im Durchschnitt um etwa 40% niedriger ist;

Stationäre Genauigkeit: Die stationäre Abweichung bleibt stabil innerhalb von ±8,0°C, die Einschwingzeit beträgt etwa 335 Sekunden, während die klassische PID-Regelung zwar eine vergleichbare stationäre Abweichung aufweist, die Einschwingzeit jedoch 634 Sekunden beträgt.

In Bezug auf die Vollständigkeit, logische Konsistenz und Detailtiefe der Chain-of-Thought-Argumentation übertrifft das verkörperte, intelligent gesteuerte Großmodell ebenfalls universelle Modelle wie DeepSeek-R1, ChatGPT-01 und Gemini-2.5-Pro deutlich.

Vom „Einzelpunktdurchbruch" zur „intelligenten Steuerung der gesamten Kette"

Optimierung des gesamten Prozesses: Das „intelligente Gehirn" für kilometerlange Produktionslinien

Professor Yang Chunhua wies darauf hin, dass die dritte Generation des Intelligenten Metallurgie-Großmodells die Optimierung des gesamten Prozesses realisiert – „Es kann die Daten des gesamten Produktionsprozesses, der sich über kilometerlange Produktionslinien erstreckt, auslesen und analysieren, die Probleme erkennen und dann einzeln nachjustieren". Dies bedeutet, dass KI nicht länger auf die Optimierung einzelner Prozessschritte beschränkt ist, sondern über eine globale Perspektive und systemische Entscheidungsfähigkeit verfügt.

Beschleunigte Umsetzung intelligenter Fabriken

Die branchenweite Anwendung folgt rasant. Im Juni 2026 wurde das intelligente, zentral gesteuerte Kontrollzentrum der von MCC Ceramics errichteten intelligenten Fabrik der Minmetals Copper Company offiziell in Betrieb genommen. Dieses Zentrum integriert branchenspezifische Großmodelle und KI-Technologie und schafft ein intelligentes, zentral gesteuertes Kontrollzentrum, das Fernbedienung, intelligente Analyse und Disposition sowie KI-gestützte Entscheidungsfindung vereint, begleitet von der Implementierung von 14 intelligenten KI-Anwendungsszenarien. Zuvor hatte die Aluminium Corporation of China (Chinalco) bereits das KI-Großmodell „Kun'an" für die Nichteisenmetallindustrie veröffentlicht, das alle Geschäftsbereiche von der geologischen Erkundung über den Bergbau, die Schmelzverarbeitung bis hin zum Recycling abdeckt. Im April 2026 gründeten China Ruilin und Huawei ein gemeinsames KI-Innovationszentrum für die Kupfermetallurgie, das sich auf die Implementierung von KI-Anwendungen in kritischen Prozessen der Kupfermetallurgie konzentriert.

Von Nichteisenmetallen zu Stahl: Ein replizierbares Branchenparadigma

Das technische Paradigma des Intelligenten Metallurgie-Großmodells wird auf die Stahlindustrie ausgeweitet. Im Juni 2026 wurde das „Baogang Smart Metallurgy"-Großmodell für intelligentes Stahlschmelzen erfolgreich am 1. Konverter der Baotou Steel Co., Ltd. in Betrieb genommen. Es integriert tiefgehend multi-modale heterogene Daten wie visuelle Erkennung der Konverterflammen, Rauchgasanalyse und Audioerkennung und realisiert drei Kernfunktionen: Echtzeit-präzise Erkennung des Konverterblasstatus, hochpräzise Vorhersage von Endpunkt-Kohlenstoff und -Temperatur sowie intelligente koordinierte Regelung von Sauerstoffzufuhr und Lanzenposition. Das traditionelle Stahlschmelzen in Baotou verabschiedet sich endgültig vom alten, „erfahrungsdominierten" Modell.

Unterstützung durch nationale Plattform

Am 15. Juni 2026 wurde die erste nationale KI-Pilotplattform auf nationaler Ebene im Bereich der Metallurgie in Nanjing, Provinz Jiangsu, eingeweiht und in Betrieb genommen, was eine neue Phase der industriellen Verifikation von KI-Technologien im chinesischen Metallurgiesektor markiert.

Neudefinition der Grenzen von „intelligenter Fertigung"

Der tiefere Wert dieses Ergebnisses liegt in der Neugestaltung des Anwendungsparadigmas von Großmodellen im Industriesektor. In der Vergangenheit blieb die Anwendung von KI-Großmodellen in der Industrie oft auf der Ebene des „Könnens des Plauderns" wie Wissensbeantwortung und Dokumentenerstellung; das Intelligente Metallurgie-Großmodell realisiert erstmals den Sprung vom „Können des Plauderns" zum „Können des Handelns" – KI kann nicht nur die Frage „Wie hoch soll die Temperatur sein?" beantworten, sondern direkt Steuercodes generieren, Anlagen präzise regeln und die Produktion in einem geschlossenen Kreislauf optimieren.

Wie das Forschungsteam in seinem Artikel feststellte, baut dieses Paradigma „eine Brücke für Großmodelle vom Labor zur industriellen Praxis, von der Technologie zur Umsetzung". Wenn KI wirklich die „heiße Werkhalle betritt", erlebt die jahrhundertealte Nichteisenmetallurgie einen tiefgreifenden Wandel von der „Erfahrungssteuerung" hin zur „Daten- und Algorithmussteuerung".