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鋼鐵行業(yè)具有強(qiáng)周期、重資產(chǎn)、微利運(yùn)營的特點(diǎn)， 受原燃料價(jià)格和下游需求雙重?cái)D壓，邊際利潤微薄，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)壓力大，對(duì)成本精細(xì)管控、市場敏捷響應(yīng)和產(chǎn)銷動(dòng)態(tài)平衡有極高要求。鋼鐵企業(yè)從燒結(jié)、煉鐵、煉鋼到連鑄、軋鋼，工序長達(dá)數(shù)十公里，連續(xù)作業(yè)、上下游強(qiáng)耦合，任一環(huán)節(jié)波動(dòng)都會(huì)被逐級(jí)放大，高爐冶煉長期存在“黑箱”問題，爐內(nèi)高溫高壓、物理化學(xué)反應(yīng)復(fù)雜，關(guān)鍵變量無法直接觀測，工藝優(yōu)化高度依賴操作者經(jīng)驗(yàn)，無法沉淀為企業(yè)資產(chǎn)，復(fù)雜業(yè)務(wù)使得鋼鐵企業(yè)信息系統(tǒng)眾多，數(shù)據(jù)分散，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)整合困難，使得通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)經(jīng)營、生產(chǎn)，提升質(zhì)量、保障安全變得更加困難，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能運(yùn)營替代經(jīng)驗(yàn)決策的難度較大、但價(jià)值極大。
在AI時(shí)代，復(fù)合型人才匱乏、轉(zhuǎn)型路徑不清晰情況下，鋼鐵企業(yè)亟需實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能運(yùn)營的轉(zhuǎn)型，但又面臨著“不敢轉(zhuǎn)、不會(huì)轉(zhuǎn)”的現(xiàn)實(shí)困境：
NO.1 信息邊界層
需要打通產(chǎn)銷與業(yè)財(cái)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)以銷定產(chǎn)、以產(chǎn)促銷的動(dòng)態(tài)平衡，需要建設(shè)敏態(tài)經(jīng)營駕駛艙，及時(shí)檢測生產(chǎn)、銷售、庫存、物流動(dòng)態(tài)及價(jià)格波動(dòng)，支撐采購與定價(jià)快速?zèng)Q策，保障利潤。
NO.2 生產(chǎn)管理方面
打通全流程數(shù)據(jù)鏈路，構(gòu)建工序數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)爐況在線診斷與動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化，提升作業(yè)率。
NO.3 質(zhì)量管理方面
建立關(guān)鍵參數(shù)在線預(yù)測與實(shí)時(shí)判異模型，將事后檢驗(yàn)轉(zhuǎn)為事前預(yù)警，降低質(zhì)量波動(dòng)與廢品率。
NO.4 成本控制方面
構(gòu)建物料、能源、設(shè)備多維度精細(xì)化核算模型，精準(zhǔn)追溯噸鋼成本構(gòu)成，支撐降本增效。
NO.5 安全保障方面
融合視頻、振動(dòng)、溫度等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備健康管理與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，變被動(dòng)巡檢為主動(dòng)防控。
鋼鐵企業(yè)亟需通過構(gòu)建數(shù)智底座，以數(shù)智化手段實(shí)現(xiàn)“經(jīng)營指導(dǎo)生產(chǎn)、生產(chǎn)反饋經(jīng)營”的閉環(huán)，讓生產(chǎn)更穩(wěn)、質(zhì)量更優(yōu)、成本更低、安全更牢，提升從現(xiàn)場到?jīng)Q策層的全方位競爭力。
面對(duì)鋼鐵行業(yè)節(jié)能、減煤、降碳、提質(zhì)、降本、增效的迫切需求，用友提出"1+3+N"的一站式鋼鐵行業(yè)數(shù)智平臺(tái)解決方案，以統(tǒng)一數(shù)智底座構(gòu)建三大必備能力，賦能一套駕駛艙+N個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，助力鋼鐵企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到智能應(yīng)用的跨越式發(fā)展。
以"運(yùn)營全景可知、經(jīng)營分析可視、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)可控、穿透管控可溯"為總體目標(biāo)，重點(diǎn)打造三大核心支撐必備能力，為數(shù)智應(yīng)用構(gòu)建堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)：
1. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座：搭建數(shù)據(jù)"采、存、管、算、用"一體化的數(shù)據(jù)平臺(tái)底座能力；
2. 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系：梳理指標(biāo)"五要素"信息，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的指標(biāo)體系；
3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系：盤點(diǎn)數(shù)據(jù)資源、厘清數(shù)據(jù)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄化、層次化管理與數(shù)據(jù)共享。
通過三大基礎(chǔ)必備能力的系統(tǒng)構(gòu)建，全面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理合規(guī)可信、數(shù)據(jù)開放協(xié)同共享、數(shù)據(jù)洞察智能決策，全層級(jí)賦能從高層領(lǐng)導(dǎo)、廠部長、業(yè)務(wù)人員到一線員工，最終達(dá)成業(yè)務(wù)洞察、效能提升、風(fēng)險(xiǎn)管控的核心價(jià)值。
整體藍(lán)圖采用"業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層-數(shù)據(jù)平臺(tái)層-數(shù)據(jù)應(yīng)用層-用戶層"的四層架構(gòu)設(shè)計(jì)，圍繞1套駕駛艙+N個(gè)核心數(shù)智應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新AI應(yīng)用落地，并建立一套數(shù)據(jù)平臺(tái)及數(shù)據(jù)治理運(yùn)營體系，持續(xù)迭代推進(jìn)企業(yè)現(xiàn)有信息化系統(tǒng)建設(shè)和完善。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)層——多源異構(gòu)數(shù)據(jù)全面接入
整合鋼鐵企業(yè)各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)及設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全流程、全要素?cái)?shù)據(jù)匯聚：
1、核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)：如財(cái)務(wù)系統(tǒng)、智能制造執(zhí)行系統(tǒng)、企業(yè)能源管理系統(tǒng)等。
2、專業(yè)管理系統(tǒng)：如安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)檢測預(yù)警系統(tǒng)、環(huán)保監(jiān)測平臺(tái)、設(shè)備管理系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)等。
3、全業(yè)務(wù)域覆蓋：如財(cái)務(wù)管理、人力管理、生產(chǎn)管理、采購管理、銷售管理、質(zhì)量管理、能源管理、安全管理、環(huán)保管理、設(shè)備管理、物流管理等。
數(shù)據(jù)平臺(tái)層——采存管用一體化能力
構(gòu)建一體化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，提供四項(xiàng)核心平臺(tái)能力：數(shù)據(jù)采存能力、數(shù)據(jù)開發(fā)能力、數(shù)據(jù)治理能力、數(shù)智分析應(yīng)用能力。
1. 數(shù)據(jù)采存能力：具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采存能力，通過多源連接器內(nèi)置協(xié)議適配引擎，支持動(dòng)態(tài)接入管理，可靈活對(duì)接各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫采集與接入；在此基礎(chǔ)上，提供統(tǒng)一業(yè)務(wù)對(duì)象建模能力，將來自不同系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)抽象為標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)對(duì)象，消除語義差異，構(gòu)建一致的數(shù)據(jù)語言；依托超融合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，將關(guān)系型、非關(guān)系型、時(shí)序、圖等多種存儲(chǔ)引擎深度融合，按需智能路由，兼顧高性能寫入與靈活查詢；同時(shí)支持多模態(tài)數(shù)據(jù)納管，涵蓋結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化等多種數(shù)據(jù)形態(tài)，實(shí)現(xiàn)全類型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚、治理與管控，為企業(yè)構(gòu)建堅(jiān)實(shí)、彈性、可擴(kuò)展的數(shù)智底座。
2. 數(shù)據(jù)開發(fā)能力：通過構(gòu)建統(tǒng)一語義模型與元數(shù)據(jù)模型，為上層業(yè)務(wù)提供一致的數(shù)據(jù)語義層，屏蔽底層數(shù)據(jù)源的異構(gòu)差異，使開發(fā)人員能夠以統(tǒng)一的業(yè)務(wù)視角訪問和操作數(shù)據(jù)，大幅降低數(shù)據(jù)理解與使用門檻；在此基礎(chǔ)上，提供指標(biāo)構(gòu)建與管理能力，支持從原子指標(biāo)、派生指標(biāo)到復(fù)合指標(biāo)的規(guī)范化定義、口徑統(tǒng)一與全生命周期管理，確保核心業(yè)務(wù)指標(biāo)在全組織范圍內(nèi)"同名同徑"，消除數(shù)據(jù)口徑分歧，為經(jīng)營分析與決策提供可信的數(shù)據(jù)標(biāo)尺；同時(shí)依托HTAP混合事務(wù)分析處理架構(gòu)，打破傳統(tǒng)事務(wù)處理與分析計(jì)算分離的技術(shù)壁壘，在同一套存儲(chǔ)引擎上同時(shí)支撐高并發(fā)的事務(wù)型操作與大規(guī)模的分析型查詢，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)"入湖即分析、實(shí)時(shí)可決策"，顯著縮短數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到洞察的鏈路時(shí)延，賦能業(yè)務(wù)敏捷響應(yīng)與實(shí)時(shí)智能運(yùn)營。
3. 數(shù)據(jù)治理能力：提供全面的數(shù)據(jù)治理能力，通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理建立統(tǒng)一的業(yè)務(wù)術(shù)語與編碼規(guī)范，并結(jié)合落標(biāo)評(píng)估機(jī)制，持續(xù)衡量各業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的遵循程度，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)真正落地執(zhí)行；依托靈活的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則配置，從完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性等多維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化校驗(yàn)，并生成可視化的質(zhì)量報(bào)告，幫助管理者精準(zhǔn)定位問題、閉環(huán)整改；結(jié)合血緣分析清晰呈現(xiàn)數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、加工到消費(fèi)的全鏈路流轉(zhuǎn)關(guān)系，讓數(shù)據(jù)"來路可溯、去向可查"；在此基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄化管理，將分散的數(shù)據(jù)資源按主題、領(lǐng)域或業(yè)務(wù)場景進(jìn)行有序組織與發(fā)布，形成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖，讓業(yè)務(wù)人員能夠便捷地發(fā)現(xiàn)、理解和使用數(shù)據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)"看得清、管得住、用得好"的數(shù)據(jù)治理閉環(huán)。
4. 數(shù)智分析應(yīng)用能力：以知識(shí)治理與沉淀為基礎(chǔ)，將分散的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、分析邏輯與數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化梳理和體系化沉淀，形成可復(fù)用、可傳承的企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜，讓數(shù)據(jù)價(jià)值不再依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，而是轉(zhuǎn)化為組織級(jí)的智能資產(chǎn)；在此基礎(chǔ)上，提供數(shù)據(jù)挖掘與算法建模能力，內(nèi)置豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)算法，支持可視化拖拽式建模，涵蓋分類、聚類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)分析等常見場景，降低算法使用門檻，讓業(yè)務(wù)分析師也能快速構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，從海量數(shù)據(jù)中提煉規(guī)律與洞察；依托Data Agents智能應(yīng)用，將分析能力封裝為可編排、可協(xié)作的智能代理，支持自然語言問答、智能歸因、自動(dòng)報(bào)表解讀等場景，實(shí)現(xiàn)"人機(jī)協(xié)同"的全新分析范式，讓數(shù)據(jù)消費(fèi)從"人找數(shù)據(jù)"升級(jí)為"數(shù)據(jù)找人"；同時(shí)深度融合AI大模型能力，將大語言模型嵌入數(shù)據(jù)開發(fā)、查詢、分析、洞察的全鏈路，實(shí)現(xiàn)智能SQL生成、語義理解、異常歸因、趨勢預(yù)測等高階智能任務(wù)，打造"數(shù)據(jù)+AI"雙輪驅(qū)動(dòng)的分析引擎，真正讓企業(yè)從"看數(shù)據(jù)"邁向"懂?dāng)?shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)、信數(shù)據(jù)"的智能決策新階段。
數(shù)據(jù)應(yīng)用層——1套駕駛艙+N個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景
1套管理駕駛艙——面向領(lǐng)導(dǎo)決策層：建設(shè)"看得清、謀得準(zhǔn)、管得住"的一體化管理駕駛艙，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)(KPI)實(shí)時(shí)監(jiān)控，一屏掌控全局：
1. 核心指標(biāo)監(jiān)控：產(chǎn)量、產(chǎn)線、原料、庫存、招采、合同、銷售、發(fā)運(yùn)。
2. 全景展示：看得見、看得清、看得全、看得深、可追溯、能預(yù)警。
3. AI智能問數(shù)：基于AI大模型和行業(yè)機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)自然語言交互的智能化分析。
N個(gè)重點(diǎn)業(yè)務(wù)場景——面向廠長級(jí)管理層：例如熱軋廠管理看板聚焦帶鋼、卷板、型材、線材、棒材等全品類產(chǎn)品，構(gòu)建覆蓋生產(chǎn)、質(zhì)量、能耗、交付等核心環(huán)節(jié)的專業(yè)分析體系，通過多維數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)各產(chǎn)線運(yùn)行狀態(tài)與關(guān)鍵指標(biāo)，支撐管理者實(shí)時(shí)掌握生產(chǎn)節(jié)奏、精準(zhǔn)定位瓶頸工序、快速響應(yīng)異常波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)從"經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)"到"數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)"的精細(xì)化運(yùn)營管控。
專業(yè)化分級(jí)應(yīng)用——面向?qū)I(yè)領(lǐng)域運(yùn)營層：面向?qū)I(yè)領(lǐng)域運(yùn)營部門，提供生產(chǎn)、采購、銷售、設(shè)備、安全、環(huán)保等各類主題看板，實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)場景的全景覆蓋與實(shí)時(shí)監(jiān)控，讓關(guān)鍵指標(biāo)一目了然、異常波動(dòng)即時(shí)預(yù)警；通過數(shù)據(jù)穿透與多維聯(lián)動(dòng)分析，幫助一線管理者快速定位問題根因、精準(zhǔn)調(diào)度資源，切實(shí)提升現(xiàn)場運(yùn)營效率與決策響應(yīng)速度。
用戶層——全層級(jí)智能賦能
基于Data Agents技術(shù)構(gòu)建覆蓋領(lǐng)導(dǎo)決策、生產(chǎn)運(yùn)營、采購銷售、設(shè)備安全、環(huán)保能源等全場景的專業(yè)智能助手矩陣，實(shí)現(xiàn)"一角色一助手"的精準(zhǔn)賦能；通過PC端、移動(dòng)端等多端入口提供智能問數(shù)、異常預(yù)警、預(yù)測診斷、合規(guī)分析等AI能力，讓企業(yè)各層級(jí)用戶從繁瑣的數(shù)據(jù)查找與人工分析中解放，真正實(shí)現(xiàn)"數(shù)據(jù)找人、智能輔助、即時(shí)決策"的全員數(shù)智化辦公新體驗(yàn)。
iuap數(shù)智化底座以云原生架構(gòu)為基礎(chǔ)，融合數(shù)據(jù)中臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、技術(shù)中臺(tái)與AI能力，為企業(yè)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理、應(yīng)用開發(fā)、集成連接與智能計(jì)算平臺(tái)，夯實(shí)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的技術(shù)根基；通過低代碼開發(fā)、多租戶管理、開放生態(tài)連接等核心能力，敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新需求，驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)全場景、全鏈路的數(shù)智化升級(jí)與持續(xù)價(jià)值創(chuàng)造。
針對(duì)鋼鐵行業(yè)，基于數(shù)智底座打造數(shù)據(jù)+AI使能平臺(tái)，建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)共享中心，逐步構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營體系并建立企業(yè)數(shù)據(jù)分析決策中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能運(yùn)營的管理升級(jí)。
01
構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)智底座，打造數(shù)據(jù)共享中心
整合各系統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，匯聚燒結(jié)、煉鐵、煉鋼、軋鋼、安全、環(huán)保、能源、設(shè)備等全流程、全要素?cái)?shù)據(jù)，打破系統(tǒng)壁壘，形成高質(zhì)量、可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，支撐數(shù)據(jù)使用與共享需要。實(shí)現(xiàn)：
1、統(tǒng)一語義模型：消除數(shù)據(jù)歧義，建立企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)語言;
2、AI-Ready數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)治理先行，為人工智能應(yīng)用準(zhǔn)備高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ);
3、數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)：業(yè)務(wù)部門提需求→數(shù)據(jù)管理規(guī)范審批→服務(wù)開放授權(quán)的完整閉環(huán)。
02
數(shù)據(jù)治理及運(yùn)營中心：體系化數(shù)據(jù)能力建設(shè)
建立健全數(shù)據(jù)治理組織、制度、流程，形成主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)使用規(guī)范，建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，通過數(shù)據(jù)治理能力提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值：
1、組織保障：建立跨部門數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，明確權(quán)責(zé)分工；
2、制度流程：制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理、安全管理等制度規(guī)范；
3、持續(xù)運(yùn)營：建立數(shù)據(jù)治理長效運(yùn)營機(jī)制，保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)持續(xù)增值。
03
數(shù)據(jù)+AI分析決策中心：
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能運(yùn)營的管理升級(jí)
面向廠部長及以上管理人員，建設(shè)管理駕駛艙以及各領(lǐng)域主題分析，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)控。基于AI大模型實(shí)現(xiàn)智能化管理運(yùn)營：
1、實(shí)時(shí)監(jiān)控：關(guān)鍵KPI指標(biāo)實(shí)時(shí)展示，異常自動(dòng)預(yù)警；
2、智能分析：自然語言提問，自動(dòng)生成分析結(jié)論和建議；
3、決策支持：多維度鉆取分析，支撐科學(xué)決策。
