在宝钢股份信息化基础系统建成的前提下,宝钢研究院自动化所从2002年开始进行钢铁业智能优化生产管理领域的控制与决策技术研究。研究分为三层架构:基础算法软件包(如线性规划、进化智能、离散事件仿真、自动建模等)、问题层(如计划排程、库存问题、物流仿真、合同优化等)、应用层(如热轧计划智能排程、厚板堆垛优化推荐、板坯余材智能充当、合金采购决策支持等),该结构使得日后的研究效率得到了提高,研究组织得以明晰。十多年来,本领域研究人员,涉足了从马迹山港的铁矿石装卸智能优化、铸坯热卷冷卷的库处理与优化、碳钢不锈钢的混合排程、船板智能垛位推荐、智能配车、剪切加工中心的排产与优化套裁等跨供应链的智能优化技术研发和应用。在众多的项目中,由于各种原因,不成功率比我们在过程控制模型领域的项目高,而后者基本都成功。在工业4.0、大数据等新技术热潮下的今天,本报告在汇报宝钢成功案例的同时,也交流我们工作的体会以及相关技术决策的一些原则和建议。