落实“五转五化”的“数据赋能”鞍山钢铁数字化转型探索

“数智赋能

”鞍山钢铁数字化转型升级落实

“五转五化

”的鞍山钢铁集团有限公司2024年4月河北

•石家庄转型思路与规划布局•

数字化转型思路与思考•

业务转型框架•

数字化规划框架与路径

数字化转型思路与思考数字化转型的核心是业务转型、

技术赋能加快推进国有企业数字化转型工作

，是今后一段时期央企主要工作之一理念转换数字化转型的起点价值导向数字化转型的目标业务模式与生态巨变运行机制与变革效率提升与客户体验信息化新一代信息技术数字化数字化转型的关键路径方法连接

数据

智能内核全面落实国务院国资委

ll加快推进国有企业数字化转型工作要求n

进一步落实6月2277日现场推进会提出五转、五化n具体要求加快"五五转"落地、加强"五五化"提升、加强"五五新"突破、加大"五五维"

赋能强调数据驱动、集成创新,四个基础(技术、管理、数据、安全),强化业务创新思维

数字化转型思路与思考4321

3-全面系统化2-应用数字化1-基础信息化信息化-数字化-智能化三个发展阶段企业数字化阶段——夯实核心业务系统及数据体系构建,全面应用数字化,探索智能化应用深挖数字化3

高级阶段分析

数字化2进阶阶段1

初级阶段

数字化转型思路与思考•

A

I等技术应用

，实现业

务管理逐步向全产业链

智能化发展•

实现大集团作战的整体

框架

，赋能业务转型•

开展全局可视化管

理和智能化决策•

支持业务实现业务

模式创新•

对关键业务、跨

部门流程实施可

视化、智能化的

流程搭建企业完成基础信息

化系统搭建建立企业内部统一

运营管理能力线

流程流程

信息化全面

智能化点

场景面

业务体

集团扩展数字化

广度4-智慧生态化深度••数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业革命趋势,不断深化新一代信息技术

激发数据要素创新驱动潜能,打造提升信息时代生存和发展能力加速业务优化升级和创新转型,

实现转型升级和创新发展的过程驱动要素关键要素是数据•

数据作为新生产要素•

挖掘数据价值•

赋能业务创新转型

数字化转型思路与思考根本任务价值体系重构•

技术导向•

业务导向•

价值导向本质内涵信息技术引发的技术革命核心路径新型能力建设贯穿始终关键期数字化规划框架与路径以

ll协同优化、复用增效、融合创新n为重点坚持价值导向,注重实效,场景牵引,

ll一横一纵"--TT型策略与转型架构发挥互联网+管控协同、产业协同,人工智能+,数据要素X全工序,实现叠加、放大,产生倍增效应“五化”提升

产业数字化转型提档加速以工业互联网平台架构为基础,梳理典型6大模式,

111133类应用场景,制定规划蓝图

数字化规划框架与路径智慧运营智能工厂——六个维度

————两个层面

——效率提高技术领先绿色低碳服务增值成本降低质量提升数智技术改造业务流程的各个环节数字技术赋能智慧运营管控•缺汇聚：系统孤岛、未集成、数据散落•

缺融合：数据缺少关联、联接逻辑•缺管理：数据质量差、数据标准不健全•

缺应用：数据应用没有发挥价值提高效率的两个层面和两条主线以智能设备为主的智能工厂层面工业智能的升级路线以经营和管理决策为主的智慧运营层面智能决策升级路线•

自动化程度低

，设备未联网、无反馈•

数据量级大

，不规范、缺乏管理•

无标准接口、未集成•

反向控制不健全

数字化规划框架与路径数字化转型参考思路痛点问题实施路径与举措•

数据创新驱动•

数据价值应用全景•

数据治理核心任务•

数据价值应用成果案例•

问题总结与思考

数据创新驱动发挥数据创新驱动作用,建立涵盖数据、技术、流程、组织、管控模式的转型升级体系持续推进业务创新转型提供支持,数据治理是数字化转型的有效途径数字化转型是新型工业化的有效手段,重点在于业务创新转型新型工业化发展离不开科技创新技术引领

n、关键

"质"

u

n新型能

力建设运行和优化需求新型能力的技术支持

数据价值应用全景图发挥数据要素是推动国有企业数字化转型和高质量发展的关键要素落实

u数字鞍钢n建设要求,以释放数据要素价值为导向,推进

u数据价值化挖掘n,

服务生产经营和公司决策统筹管理组织保障标准一致共建共享业务驱动问题导向流程嵌入实用落地服务导向量化评价2023年

2024年

2025年一个工业互联网生态平台一套大数据运营治理体系逻辑上一个大数据平台发挥数据增值服务探索一批大数据应用主题

，产销平衡、

成本管控、质量管控、生产运营等指标，

实施大数据增值服务；重点工作资产梳理I体系建设全业务域数据资源、数据资产梳理；数据治理体系、规范制度、流程大数据平台建设“

1

+N

”一体化大数据平台建设，

涵盖鞍、营、朝三大基地全面实现数据要素资源有序安全管理、资产明晰、标准一致的大数据体系

数据治理核心任务产品工艺优化、能耗分析、物流平衡和全场景温度控制等产线级大数据增值服务

，全面实现数据增值

，发挥数据要素数据分类分级标准，

实施数据入湖

治理

，具备数据增值服务的能力数据资产盘点、数据分类分级工作，

形成清单目录技术引领

标准先行分级建设

示范推广价值作用全面开展数据治理,构建钢铁数据体系,印发9大管理制度28大管理规范、

成立公司级数据管理委员会,把数据作为公司核心业务管理

筑牢数据基础

，发挥数据要素作用数智委员会数据治理工作领导小组与业务数字化同步实施数据治理

，像分析数据一样优化业务像管理业务一样治理数据

，像开展业务一样开展数据治理治数据治理案例成果

成果案例总结

全员建立数据思维建立用数据思考问题

、用数据说话

、用数据解决问题羽嘉工业互联网平台架构（信创自主研发路线

）管LCA碳交易平台KPI绩效指标5500大数据平台数据资源、

资产梳理炼铁大数据平台运营决策指标+以信息系统为抓手,核实数据资源清单

(以系统为主线,确定系统资源、数据资源大类;

鞍山钢铁范围内信息系统129个

(不含L2及以下系统)

数据治理案例成果

开展信息系统元数据采集及中文解析

，采集118个信息系统表级元数据41637个，其中自动采集率达到91.4%

，形成鞍山钢铁数据资源目录

，

并上传给鞍钢集团。以业务为核心,系统为支撑,逐级分解数据资产目录,构建数据指标体系,开展指标溯源。•

设计数据主题分类

，规范数据标准

，定义数据密级

，形成《一体化数据资产目录》

，信息系统清单

，数据源清单，

元数据清单

，数据资产清单；•

完成数据资源盘点

，形成数据目录

，摸清数据底数；•

开展数据资产分类分级管理、

规范数据标准、

明确数据所有者；•

与集团数据资产目录集成

，形成全集团数据资产

“一本账”。

数据治理案例成果

三级数据主题一级数据主题一级数据主题三级数据主题二级数据主题二级数据主题268个304个41个79个16个8个开展运营决策支持系统指标数据标准梳理工作,构建数据指标体系,开展指标溯源指标数据管理

•2150个质量域（87）采购域（85）营销域（

114）物流域（220）指标项专业/业务域负责部门指标定义计算逻辑一级数据源二级数据源三级数据源负责单位责任岗位/人员生产域（

344）指标代码指标定义计算周期•

以经营决策、专业分析指标入手

，逐项

数据指标核实、梳理•逐级确定每个计算因子的归属权限、责任单位、责任人•

重要是用好数据

，发挥数据在应用场景

的价值

数据治理案例成果

指标分类计算公式指标归口部门指标名称指标类型统计维度安环域（9）工程/设备（

119）财务域（

145）能源域（

1018）人资域（

19）

数据治理案例成果

在炼铁工序先行开展数据治理试点应用,开展统一元数据和主数据管理,建立铁区二级数据湖,实现数据的持续治理,为各类智能应用提供高质量、高标准的数据服务智能一键变料生产运行优化高炉工艺计算炉型智能化管理热风炉智能控制充分运用炼铁大数据分析平台提供的数据服务,构建开发各类等工艺计算模型实现对高炉全生命周期实时状态监测、趋势预测和生产优化控制提高生产效率,达到工序间无边界协同提升效率的目标保证高炉安全、长寿、高效运行

数据治理案例成果

全景画像生产流程操控智能决策工序智能应用数据分析报表诊断预警炼铁生产流程操控智能诊断预警工序智能应用智能报表智能分析智能决策柔性设计的余坯利用数据预处理机器学习算法库产品力学性能预测组织演变的数字解析原位分析算法

硅钢钢卷性能预测集成人工神经网络、机器学习等多种机器学习算法,建立算法库。采用不同算法建立力学性能预测模型,实现钢坯轧制模拟和优化设计,高效指导生产控制

数据治理案例成果

---典型中厚板钢种屈服强度控制精度提升3%,

抗拉强度控制精度提升2%,延伸率控制精度提升2.1%,大幅提高质量稳定性

数据治理案例成果

建立物料基因链,板坯、热轧、冷轧物料与物料之间的关联,生产环节所有数据集成统一基于多维质量在线精准评判引擎和知识库灵活配置工序质量判定参数,实现在线自动判定质量数据特征提取

多维质量综合评价多维质量评价可视化

数据治理案例成果

构建冶金研发大数据平台,实现产品高效研发,

利用计算材料学理论模型和计算方法,集成材料表征、材料数据与处理技术,科学预测和设计材料结构与性能,充分挖掘海量、多源、异构工业数据

用数据驱动取代

ll试错"

方式的新材料研发过程

数据治理案例成果

构建冶金研发大数据平台,实现产品高效研发,

利用计算材料学理论模型和计算方法,集成材料表征、材料数据与处理技术,科学预测和设计材料结构与性能,充分挖掘海量、多源、异构工业数据

用数据驱动取代

ll试错"

方式的新材料研发过程依靠数据、算法和模型，打通工序边界

，连接数据、边界消融

数据治理案例成果

让AI模型、算法在工业场景发挥作用

，迅速和智慧的响应业务和管理需求从需求出发

，建立人机协同数据驱动传导链条，消除人的经验驱动事件在钢铁流程中寻找高附加值的应用场景是数据驱动的前提和核心1.平台化设计•

基于冶金研发大数据

，单品种研发费用

可降低30万元•

缩短研发周期约40%

2.智能化生产•提高劳动生产率13%

，优化岗位资源2109个•

提高能源使用效率

，年创效1.24亿元•

提高产品质量

，年创效0.5亿元•

减少设备故障时间

，年创效0.9亿元•

纵向管理升级为由集控中心集中统一管理的扁平

式、集约化管理模式3.数字化管理

提质增效、节能降耗4.网络化协同•

覆盖28000+客户，实现全程供应链深度协同，与中船，中铁、美的、海尔等20多家重要客户和战略客户互联互通，提供全流程、

一站式客户服务能力•

吨钢物流成本同比下降4%5.个性化定制•通过EVI实现以数据为核心的用户深度协同•

马赛克拼板

，年创效3600万元6.服务化延伸•链接4800+家供应商

，实现准入、协同、绩效

的全生命周期管理

，采购执行效率大幅提升•基于“互联网+”电子商务平台

，注册用户近

45000余家

，为上下游客户提供贸易、配送、

来料加工、仓储一站式增值服务

，形成产业协

同发展生态圈。•构建多基地一体化协同管控系统

，对内高效

协同、对外快速响应•大幅提升企业经营管理能力

，产能规模得到

进一步释放

，全年可增效1.03亿元

数智化项目成果评价科技创新、绿色发展

辐射效应、行业引领经济效益与管理效益显著增强提高

共性问题、难点、先进性

、创新性基于工业大数据提高生产效率和资源配置效率,指导研发、制造和质量提升有效破解钢铁行业共性难题,科学指导产品研发、制造和质量提升、产供销协同、流程优化统筹铁钢轧工序数据

，汇聚工艺、设备、能源，

通过时序维度、物料同步匹配维度

，时序多源

异构数据融合汇聚整合上下工序数据逻辑

，发挥数据驱动作为基础，

发挥资源和创新引擎作用支撑“一总部多基地”“大集团作战”体系的转型升级利用数据治理

，加强数据分类、分级、质量管理，

强化数据安全等级评定工作破解钢铁全流程“黑箱”

工序界面一体化融合研究

精准控制协调研究

智能优化决策研究解决钢铁工业共性痛点难题先进性、

创新性•

每天有80%以上的时间需要由数据

支撑业务，

中层管理者要带头建立

数据支撑业务的思维

，加强用数据

辅助业务

，用数据分析问题、用数

据决策

，要用好数据

，会用数据。•

要在中层管理者快速推行数据思维、

数据支撑管理决策的意识。•

数据出现问题

，首先要思考数据到底

是什么问题

，勤思考、勤落实、勤找

自身问题。•

系统不好使

，数据不准

，为什么呢？不思考、不找根源、不研究。•

要从业务的视角

，不断思考如何持续做好数据管理、数据应用。•

提高基础自动化设备维护

，要重视基础监测设备的精度、准确。•

仪器仪表设备数据封闭

，只能单机

运行的情况仍然存在

，数据不能外

传

，不能互通集成。•

人工输入数据不及时

，准确度有待

提高

，影响数据质量。数据质量保障需要提高质量保障数据支撑能力需要加强支撑能力数据思维意识需要提高思维意识

总结与思考3个"提高''不知道怎么用人员能力培养不知道怎么管要项目不管项目不知道怎么做体制机制不健全

打造数字化转型新模式业务架构落实数字化转型ll五转五化n,强化ll运营管控、制造协同、创新发展n三大能力持续推进业务创新转型,构建"五五新"模式的敏捷型一流钢铁企业科技创新、数字赋能、精益变革、高质量发展•

落实国家政策•

落实数字化转型

“五转

·五化

”•

落实数字化转型工程

·实施指南•

全年重点工作方向指标2024年方向与思考深刻领会中央经济会议和国资央企负责人会议精神

，全面赋能新型工业化重要意义深刻把握科技革命和产业变革趋势要求

，全力以赴发展战略性新兴产业发挥科技创新和数字技术对经济发展的放大、

叠加、

倍增作用

加快推进新一代信息技术和制造业融合发展“以科技创新引领现代化产业体系建设

”起点“新”关键“质”新模式

落点“生产力”

新生态新思路新文化新方法以统一架构的数字化底座为支撑手段

，实现数据支撑新兴战略产业发展以技术引领

，实现场景建模、解耦、复用

，打通产业数据、赋能产业发展

，支撑新型工业化全面应用人工智能、大数据、互联网+、数据要素X等技术和体系

，实现数据透明、可对标、可交易

，产业链高效协同

理解中央经济会议

·央企负责人会议精神产业数字化强调科技创新

，从“业务和技术”两种视角厘清数字化规划目标加速数字产业布局增强价值创造能力列为九项重点工作之首新质生产力

理解中央经济会议

·央企负责人会议精神深刻领会中央经济会议和国资央企负责人会议精神

，全面赋能新型工业化重要意义

深刻把握科技革命和产业变革趋势要求

，全力以赴发展战略性新兴产业发挥科技创新和数字技术对经济发展的放大、

叠加、

倍增作用

加快推进新一代信息技术和制造业融合发展五大方面两大能力强化数字技术创新体系

数字安全保障两大基础夯实数字基础设施

数据资源体系意识、组织、文化、模式、方法（企业战略、业务架构）提高核心竞争力增强核心功能提升安全保障能力提升创新引领能力找准主战场服务国家重大战略提升转型促进能力决战主战场提升基础支撑能力提升生态赋能能力融入主战场发展战略新兴产业科技创新

引领新兴

产业

变革落实央国企数字化转型n五转、五化n全面开展

n数字赋能"(贯穿"生产运营、制造流程、客户服务n各环节)深化数字化赋能效果

3全：全业务域、全供应链、全产业链数字赋能

5化：研发一体化、生产智能化、经营一体化、服务敏捷化、产业生态化

6方面：技术领先、效率提高、质量提升、成本降低、服务增值、绿色低碳

“数字领航”标准的一批数

字化解决方案

建立数字赋能指数体系

，开

展数字化转型能力评估

参与3项以上示范场景申报

启动5项以上数字化标准起草

DCMM达到三级

钢铁“智慧指数”

≥80

，鲅

鱼圈进入引领级

，股份进入

优化级

大数据中心和工业互联网

平台

新增