• 钢铁行业大数据解决方案

    应用场景

    钢铁行业大数据

           依据“中国制造2025” 提出的“创新驱动、、、质量为先、、、、绿色发展、、结构优化、、、人才为本”的基本方针,,,,并结合“两化融合”战略思想,,,,基于数字化转型,,旨在通过智能制造的规划与实施,,,,引领企业进行管理的变革与业务提升,,,,推进以“智慧钢铁”为核心理念的信息化建设,,不断提升钢铁产品的运营管控能力。。

           为更好的组织与服务钢铁厂的生产运营,,,,配合钢铁企业数字化转型工作的推进,,实现运营管控从传统到数字、、、、从离散到集约、、、、从多层级到一体化的转变,,,大幅度提升公司生产组织的应急能力和问题协调处理能力,,特提出建设智慧钢铁运营中心系统。。。。


    面临挑战

    数据量多,,,缺少统一数据存储
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    缺少数据中台,,,治理体系和指标标准化
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    缺少AI中台,,,,数据价值挖掘不足
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    缺少智慧管控中心,,辅助生产和经营决策依据
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    解决之道

    按照《德国工业 4.0》、、《中国制造 2025》等新一代智能工厂的标准要求,,,,按照“简单、、、高效、、低成本”原则,,将公司生产管控中心建设成为集能源、、、调度、、、、物流、、、设备、、环保、、、安全、、、质量、、、安防、、、、成本、、营销、、采购、、、、科研等多专业业务信息深融合的智能化、、信息化控制系统。。

    在公司生产管控中心内,,通过大屏幕矩阵和调度工作站对主要生产工序、、、工艺流程、、设备管控、、、能源用户站及管网、、物流调度等公司主要业务的远程监控和集中调度,,,,实现对整个公司生产运营的监控、、预警、、、指挥、、、、管理。。。

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    整体规划

    图片名

    应用价值

    构建钢铁企业数据中台,,实现对数据资源全生命周期的规划设计、、、过程控制和质量监督,,,,通过规范化的数据治理,,达到对数据资源透明、、、可管、、可控的效果,,,厘清数据资产,,,完善数据标准落地,,,,规范数据处理流程,,,提升数据质量,,,,保障数据安全使用,,,,促进数据流通与价值提炼。。数据治理核心功能包括数据标准管理、、元数据管理、、数据治理管理、、数据安全管理、、、数据模型管理、、、数据运维管理,,实现对数据的全生命周期管理。。。。

    构建钢铁企业数据中台,,,实现对数据资源全生命周期的规划设计、、过程控制和质量监督,,通过规范化的数据治理,,,达到对数据资源透明、、、、可管、、、可控的效果,,,厘清数据资产,,完善数据标准落地,,,,规范数据处理流程,,提升数据质量,,,保障数据安全使用,,,,促进数据流通与价值提炼。。。。数据治理核心功能包括数据标准管理、、、元数据管理、、数据治理管理、、数据安全管理、、、、数据模型管理、、、、数据运维管理,,,实现对数据的全生命周期管理。。。

    基于工业互联网平台和数据中台,,构建全流程、、、一体化、、、数字孪生的生产智慧运营中心,,,实现信息共享、、、、统一筹划、、、协同高效、、、敏捷响应;以“生产管控、、、异常响应”为主线,,追踪管控原料进厂、、、炼铁、、、铁调、、、炼钢、、、、轧钢、、、、成品出库全流程,,结合生产、、、、能源、、物流、、、、设备、、、、环保、、安全、、、、质量、、、安防、、、、营销、、、、成本、、、、研发、、采购进行协同联动;面对各类应急事件对接现场视频、、、、应急预案等,,,实现安全应急流程完整闭环;提供三维可视化数字工厂场景。。。。

    基于工业互联网平台和数据中台,,,构建全流程、、一体化、、、、数字孪生的生产智慧运营中心,,实现信息共享、、、统一筹划、、、协同高效、、敏捷响应;以“生产管控、、异常响应”为主线,,,,追踪管控原料进厂、、、、炼铁、、铁调、、炼钢、、轧钢、、、、成品出库全流程,,,,结合生产、、、、能源、、物流、、、设备、、环保、、、、安全、、、质量、、安防、、、、营销、、、、成本、、研发、、、采购进行协同联动;面对各类应急事件对接现场视频、、、应急预案等,,实现安全应急流程完整闭环;提供三维可视化数字工厂场景。。

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