该高速棒材生产线具有生产灵活、轧制速度高、尺寸精度高、成材率及作业率高的特点，以及能够实现低温精轧及轧后分级弱水冷，减少合金元素消耗，降低生产成本的特点，有效的满足了螺纹钢高效生产的需求。主要技术优点如下： 1、提出高速棒材生产线柔性轧制技术观点，创新性开发了高速棒材全规格单一孔型系统及组合传动的模块化轧机核心装备，使生产线的平均作业率由88%提升到90%以上，精度控制提升了0.4%，解决了高速棒材工艺的高作业率及高精度轧制问题，提升了智能化轧钢工艺水平。 2、针对新国标热轧钢筋合金减量化绿色生产的难题，对轧制的形变制度、温度制度及相变制度进行深入研究，创新提出低温精轧和轧后分级水冷的控轧控冷工艺技术，研发了热轧钢筋的控轧控冷组织性能预报模型及配套的智能控冷装置，使锰含量平均降低了0.3%以上，并实现了无钒添加。 3、研究了高速上钢系统中倍尺长度、制动距离、夹尾器夹持力及转毂动作周期的原理，创新设计了夹尾器及转毂机构，开发了具有完全自主知识产权的高速倍尺飞剪、智能夹尾器及高响应伺服转毂等一整套高速上钢装备，使45m/s上钢的产品规格进一步扩展，为高速棒材生产线提供了先进的装备保障。 4、开发高速棒材自动控制系统，其核心控制系统包括高速模块轧机速度补偿控制、水冷温度闭环控制、高速倍尺飞剪控制、高速上钢控制、自适应周期冷床控制，并研发出高性能工艺控制器TCU。实现温度控制指标在+/-10℃内，倍尺精度+/-60mm以内，成材率达到98%以上。

冷轧产线智能工艺模型分析系统基于先进的系统架构、工艺机理及智能化算法，开发了轧制打滑及热划伤预测、轧制断带分析预测、轧辊全生命周期服役状态预测、活套及炉区跑偏分析预测、产品全长性能预报等模型，实现了生产过程稳定性预测、设备服役状态分析及产线故障诊断分析等功能，达到了降低生产成本及人员劳动强度、提高产品质量和效率的目标。该系统已在国内钢铁企业成功应用，系统的上线应用明显提高了冷轧产线的智能化水平，为企业创造了良好的经济效益和社会效益。

该成套技术采用热备系统或容错服务器以及多层高速网络结构的硬件方案，并安装具有自主知识产权的稳定高效的过程自动化系统开发平台，应用程序采用标准化的、可自由组合和单独升级的模块设计，为将来的扩展和升级提供极大的方便和空间；系统采用先进的解析算法模型，自主开发了多种质量控制技术。最新开发的大数据平台、质量管控、生产状态分析、能源介质监控、能耗预测、性能预报、设备生命周期管理等功能模块，则提升了系统的智能化水平。

热轧板带材力学性能是用户关注的核心要素，组织性能预报与集约化生产受到普遍重视。然而在整个热轧生产过程中，加热和热轧、冷轧过程中轧件内部组织演变情况处于“黑箱”状态，无法直接测量、观察。想要控制钢材内部的组织，调整、改变其组织和性能，需精确感知轧件内部的信息，需要系统具有模型感知的能力。在工业大数据的数字感知的基础上，基于物理冶金学研究，通过ＡＩ（人工智能）和机器学习等现代信息技术，进一步赋予系统以感知、记忆、思维、学习能力以及行为决策能力等能力。同时基于热轧板带生产过程复杂性和用户个性化定制需求，构建跨系统、跨工序的钢铁工艺质量大数据平台，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，融合物理冶金学和生产数据实现热轧全流程组织-性能-表面演变的数字孪生。以生产全流程工艺机理为基础，实时分析生产过程工艺、设备参数与产品质量的关系，满足用户的定制化需求并进行质量在线综合评判和异常原因追溯。结合设备过程控制能力给出工艺参数和制备工序流程的优化方案，以数据为基础提高机理不明或复杂工况下的数学模型设定和质量控制精度，通过多工序协调匹配提高产品质量稳定性和生产效率。现阶段，浦项、普锐特开发了在线组织监测与优化系统，实现了一材多品种生产和在线工艺调优；东北大学项目团队则采用人工智能预测了材料组织性能演变，开发了力学性能高精度预测、氧化铁皮控制、工艺逆向优化和钢种归并技术，在产品质量的稳定性控制方面效果显著。