在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮席卷全球的背景下，中國制造業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的轉(zhuǎn)型升級(jí)。作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，鋼鐵行業(yè)的數(shù)字化改造不僅關(guān)乎產(chǎn)業(yè)自身的高質(zhì)量發(fā)展，更影響著中國在全球產(chǎn)業(yè)鏈中的競爭力。面對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)深度融合的時(shí)代命題，中冶京誠數(shù)字科技（北京）有限公司（以下簡稱“中冶京誠數(shù)科”）以創(chuàng)新實(shí)踐給出了自己的答案。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

鋼鐵生產(chǎn)流程的復(fù)雜性堪稱工業(yè)領(lǐng)域的“金字塔”。從原料進(jìn)廠到成品出廠，全流程包含十余個(gè)主要環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)又細(xì)分?jǐn)?shù)十種子工序。單座鋼廠需協(xié)調(diào)數(shù)千臺(tái)設(shè)備運(yùn)行，設(shè)備類型差異大、運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，維護(hù)難度極高。生產(chǎn)過程中涉及高溫高壓、多相反應(yīng)等復(fù)雜物理化學(xué)變化，參數(shù)波動(dòng)極易引發(fā)連鎖反應(yīng)。更嚴(yán)峻的是，行業(yè)普遍面臨六大痛點(diǎn)：生產(chǎn)調(diào)度依賴人工經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致協(xié)同效率低下；煉鋼與軋鋼產(chǎn)能不匹配造成資源浪費(fèi)；質(zhì)量問題追溯耗時(shí)長達(dá)數(shù)天；設(shè)備故障預(yù)測準(zhǔn)確率不足六成；管理決策響應(yīng)滯后；部分環(huán)節(jié)仍依賴人工操作導(dǎo)致誤差頻發(fā)。這些問題如同枷鎖，嚴(yán)重制約著鋼鐵企業(yè)的提質(zhì)增效。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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針對這些行業(yè)特性，中冶京誠數(shù)科構(gòu)建了“戰(zhàn)略-數(shù)據(jù)-場景-技術(shù)-組織”五位一體的轉(zhuǎn)型體系。在戰(zhàn)略層面，推動(dòng)企業(yè)高層形成轉(zhuǎn)型共識(shí)，由“一把手”牽頭成立專項(xiàng)小組，明確轉(zhuǎn)型路徑；數(shù)據(jù)層面，搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)建立安全管控機(jī)制；場景層面，優(yōu)先落地質(zhì)量追溯、設(shè)備預(yù)警等高價(jià)值場景，實(shí)現(xiàn)快速迭代；技術(shù)層面，融合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、AI算法與大模型技術(shù)，打造貼合鋼鐵行業(yè)需求的技術(shù)體系；組織層面，打破部門壁壘，組建跨IT、OT、工藝與管理的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，確保技術(shù)方案與生產(chǎn)實(shí)際深度融合。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

作為工業(yè)數(shù)字化集成商，中冶京誠數(shù)科在數(shù)據(jù)底座建設(shè)上展現(xiàn)出專業(yè)實(shí)力。公司專注邊緣側(cè)數(shù)據(jù)采集、智能終端部署及上層應(yīng)用開發(fā)等優(yōu)勢領(lǐng)域，成功實(shí)現(xiàn)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的升級(jí)。其構(gòu)建的湖倉一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)，將數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢融為一體，可滿足鋼鐵行業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與高效分析需求。在數(shù)據(jù)流架構(gòu)設(shè)計(jì)上，針對不同類型數(shù)據(jù)采用差異化采集方式：秒級(jí)數(shù)據(jù)經(jīng)網(wǎng)關(guān)進(jìn)入資源IOT平臺(tái)后通過Kafka匯入數(shù)據(jù)平臺(tái)；毫秒級(jí)數(shù)據(jù)由高速采集程序處理后直接進(jìn)入平臺(tái)；高頻數(shù)據(jù)采用采集打包方式接入；存量系統(tǒng)則通過自研統(tǒng)一技術(shù)平臺(tái)接入，借助CDC或OGG從底層數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù)。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在眾多數(shù)字化應(yīng)用中，全流程質(zhì)量管控系統(tǒng)堪稱典范。該系統(tǒng)圍繞四大核心設(shè)計(jì)：構(gòu)建覆蓋原料進(jìn)廠到成品出廠的全鏈路監(jiān)控體系，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管理從事后向事中、事前轉(zhuǎn)變；按原料層、過程層、成品層對質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分層管理，確保數(shù)據(jù)邏輯清晰；通過單一入口實(shí)現(xiàn)全流程質(zhì)量數(shù)據(jù)跟蹤，避免多系統(tǒng)切換；形成數(shù)據(jù)采集、聚合、分析、反饋的閉環(huán)管理，推動(dòng)持續(xù)改進(jìn)。這種設(shè)計(jì)使質(zhì)量管控從“被動(dòng)應(yīng)對”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)防御”，顯著提升了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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人工智能技術(shù)的應(yīng)用為鋼鐵生產(chǎn)注入了智能基因。中冶京誠數(shù)科已構(gòu)建60余個(gè)AI模型，覆蓋鐵鋼軋全流程。其中，生產(chǎn)物流跟蹤和生產(chǎn)質(zhì)量檢測主要基于計(jì)算機(jī)視覺（CV）模型，生產(chǎn)質(zhì)量預(yù)測則依托數(shù)據(jù)模型。這些模型的應(yīng)用有效提升了生產(chǎn)穩(wěn)定性與質(zhì)量管控效率。目前，公司正積極推進(jìn)大模型技術(shù)探索，聚焦智能協(xié)同調(diào)度與跨工序質(zhì)量管控兩大場景，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、知識(shí)圖譜增強(qiáng)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的前提下持續(xù)提升模型能力。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

通過全流程協(xié)同優(yōu)化，中冶京誠數(shù)科成功打破了工序壁壘，提升了生產(chǎn)效率；通過跨工序質(zhì)量預(yù)測與閉環(huán)控制，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量的主動(dòng)防御；通過數(shù)據(jù)與模型雙驅(qū)動(dòng)，推動(dòng)了企業(yè)決策的精準(zhǔn)化；借助大模型輔助新材料、新工藝研發(fā)，大幅縮短了研發(fā)周期。這些實(shí)踐已在多家鋼鐵企業(yè)落地見效，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的路徑。作為工業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的深耕者，中冶京誠數(shù)科正以創(chuàng)新技術(shù)持續(xù)推動(dòng)鋼鐵行業(yè)向智能高效、綠色低碳的方向邁進(jìn)。AFN28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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