冶金过程关键变量的高性能闭环控制。基于机理模型、统计分析、预测控制、专家系统、模糊逻辑、神经元网络、支撑矢量机（SVM）等技术，以过程稳定、提高技术经济指标为目标，在上述关键工艺参数在线连续检测基础上，建立综合模型，采用自适应智能控制机制，实现冶金过程关键变量的高性能闭环控制。包括高炉顺行闭环专家系统、钢水成分和温度闭环控制、铸坯和钢材尺寸和组织性能闭环控制等。
大功率高性能电气传动。采用新型电力电子元件，大功率高性能的交直交变频传动、高中压变频传动和超大功率交交变频传动。
●企业信息化
冶金流程的全息集成。实现铁-钢-轧横向数据集成和相互传递，实现管理-计划-生产-控制纵向信息集成，同时，整合生产实时数据和关系数据库为数据仓库，采用数据挖掘技术提供生产管理控制的决策支持。
计算机全流程模拟，实现以科学为基础的设计和制造。采用计算机仿真技术、多媒体技术和计算力学技术，基于各种冶金模型，进行流程离线仿真和在线集成模拟，生成一个分布式、网络化、集成的“虚拟工厂”软件系统环境，通过人机交互和协同计算，模拟钢铁工业产品生产全过程。支持生产组织优化、生产流程优化、新生产流程设计和新产品开发优化。
提升钢铁生产制造智能。在生产组织管理方面，基于事例推理、专家知识的生产计划与运筹学中网络规则技术，提供快速调整作业计划的手段和能力，以提高生产组织的柔性和敏捷化程度；根据各工序参数，自动计算各工序的生产顺序计划及各工序的生产时间和等待时间，实现计划的全线跟踪和控制，并能根据现场要求和专家知识，进行灵活的调整；异常情况下的重组调度技术以及在多种工艺路线情况下，人机协同动态生产调度。在质量管理方面，基于数据挖掘、统计计算与神经网络分析技术，对产品的质量进行预报、跟踪和分析；根据生产过程数据和实际数据，判定在生产中发生的品质异常。在设备管理方面，采用生产设备的故障诊断与预报技术，建立设备故障、寿命预报模型，实现预测维护。在成本控制方面，采用数据挖掘与预报技术，建立动态成本模型预测生产成本；利用动态跟踪控制技术，优化原材料的配比、能源介质的供应、产线定修制度、生产的调度管理，动态核算成本，以降低生产成本。
能源管理和优化系统。针对新一代可循环钢铁制造流程，采用能源介质和主要能效设备在线监测、能源负荷预测和能源供需平衡分析、能源结构和调度优化等关键技术，形成能源在线监测装置、能效分析工具和企业级能源优化系统。
企业信息集成到行业信息集成。信息化的目的之一是实现信息共享，在有效竞争前提下趋利避害，在企业信息化编码体系标准化、企业异构数据/信息集成基础上，进一步实现协作制造企业信息集成，全行业信息网络建设及宏观调控信息系统，直至全球行业信息网络建设及宏观调控信息系统。
管控一体化，实现实时性能管理（RealPerformanceManagement）。协调供产销流程，实现从订货合同到生产计划、制造作业指令、到产品入库出厂发运的信息化。生产与销售连成一个整体，计划调度和生产控制有机衔接；质量设计进入制造，质量控制跟踪全程，完善PDCA质量循环体系；成本管理在线覆盖生产流程，资金控制实时贯穿企业全部业务活动，通过预算、预警、预测等手段，达到事前和事中的控制。
知识管理和商业智能。利用企业信息化积累的海量数据和信息，按照各种不同类型的决策主题分别构造数据仓库，通过在线分析和数据挖掘，实现有关市场、成本、质量等方面数据?信息?知识的递阶演化，并将企业常年管理经验和集体智慧形式化、知识化，为企业持续发展和生产、技术、经营管理各方面创新奠定坚实的核心知识和规律性的认识基础。
