Q355C无缝管厂在智能化发展过程中，面临着一些问题。Q355C无缝管行业是多工序、长流程的流程工业，钢铁生产过程为全流程“黑箱”，冶炼反应器内部、连铸和轧制工件内部的化学反应和物理变化以及相关的重要参数，看不见、摸不到、测不出，实时、内部信息感知极度缺乏；目前系统中使用的模型大多为理论模型或经验模型，存在较大的不确定性，预报精度差，难以实现高精度的动态协调控制，控制决策存在粗犷性甚至是盲目性问题；由于工艺条件、设备运行状态变化引起生产工况发生复杂变化，过程输入条件、状态变量和控制目标之间关系复杂。
“数字感知为我们利用大数据、互联网、云计算、AI(人工智能)等现代信息技术攻克以往无法逾越的障碍提供了全新的思路和可行的方法，为冶金等行业的精准感知及控制提供了理想的解决方案。”王国栋进一步表示，“在信息流的控制下，物质流与能量流发生化学反应或物理作用，因此以足够的精度求解基于物理—化学反应的数学模型，可以获得物质流、能量流、信息流的统一解。”
Q355C无缝管行业数学模型由于具有不确定性、强非线性、极其复杂性的特点，必须采用数学模型与AI/大数据结合的方式，以数学模型为基础主线，以人工智能及实测大数据优化数学模型，高效率地实现高精度数字感知，破解钢铁行业“黑箱”系统。
CPS系统的基本组件包括传感器、执行器和决策控制单元。基本组件结合反馈循环控制机制构成了CPS的基本功能逻辑单元，执行最基本的检测与控制功能数字感知系统：基于大数据、人工智能、物联网和物理—化学模型的巨型数字传感系统，实现了现实物理世界全部物理量的数字孪生。
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