Petri网作为一种严格定义的形式化数学模型，适合用来建模具有并发、异步和冲突的复杂信息系统。本文针对复杂多工序的钢铁制造流程，提出以时间参数为主轴，利用高级Petri网的随机、分层、可着色特性，对其进行建模，然后对模型进行仿真分析。　　 首先针对建模过程的关键问题进行了说明，包括作业到达随机、设备运行时间随机、故障产生随机以及仿真数据的获取。然后对转炉、精炼和连铸三个单体工序建立了Petri网模型，并以曹妃甸钢厂生产流程为例，采用自顶向下，替代变迁的方法，建立层次Petri网模型。　　 钢铁制造流程尤其关注如何获得时间参数，包括时间点，时间序，时间域，连续化因子。其中，连续化因子是评价钢铁制造流程优劣与否的关键参数，它与流程的有效工作时间和故障率关系紧密。以转炉工序模型为例，用指数分布的方式随机产生数据，对模型进行仿真驱动，得到上述时间点、时间序、时间域、连续化因子等重要时间参数。从结果分析可知，故障率和实际工作时间是影响连续化因子的主要因素。　　 最后建立了炼钢全流程Petri网模型，针对连续化因子与有效工作时间和故障率之间的关系，设立了几组仿真数据，得到结论为：有效工作时间、故障率和连续化因子三者之间有着相互制约的关系。有效工作时间和故障率均直接对连续化因子造成影响。当故障率提高时，出错次数增大，连续化因子降低；当有效工作时间增加时，随着故障率的提高，出错率和连续化因子依然在增大，但是幅度明显变小，所以工作时间越长，流程越稳定。