标准解读
《GB/Z 224-2026 人工智能 钢铁行业应用场景分类指南》作为一项国家标准指导性技术文件,旨在为钢铁行业中应用人工智能技术提供一个清晰的框架。该标准详细列举了多种适用于钢铁行业的AI应用场景,并对这些场景进行了合理的分类,以帮助企业更好地理解和实施相关技术。
首先,在生产过程优化方面,标准涵盖了从原材料处理到成品出厂整个流程中可利用AI进行改进的具体环节。例如,通过机器学习算法预测设备故障,提高维护效率;或者采用视觉识别技术检测产品质量,减少人工检查带来的误差和成本。
其次,针对能源管理与环保领域,提出了如何运用大数据分析来实现节能减排的目标。比如建立能耗模型,基于历史数据对未来消耗做出准确预估,从而制定更有效的节能策略;同时,借助智能监控系统实时监测排放情况,确保符合国家环保要求。
此外,标准还特别强调了安全管理的重要性,指出可以利用AI技术加强现场作业的安全防护措施。包括但不限于:通过行为识别预防潜在危险行为的发生;安装智能传感器自动检测有害气体浓度等异常状况,及时发出警报并采取相应措施。
最后,在供应链管理和客户服务两个方面也给出了具体的建议。在供应链管理上,推荐使用预测分析工具来优化库存水平,缩短交货周期;而在提升客户体验方面,则鼓励开发聊天机器人等自动化服务渠道,快速响应客户需求,增强用户满意度。
此标准不仅为钢铁企业提供了宝贵的技术参考,也为推动整个行业向智能化转型奠定了基础。
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- 现行
- 正在执行有效
- 2026-08-27 颁布
文档简介
ICS35.240
CCSL70
中华人民共和国国家标准化指导性技术文件
GB/Z224—2026
人工智能钢铁行业应用场景分类指南
Artificialintelligence—Classificationguidelineforapplicationscenariosof
steelindustry
2026⁃08⁃27发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会发布
GB/Z224—2026
目次
前言··························································································································Ⅲ
1范围·······················································································································1
2规范性引用文件········································································································1
3术语和定义··············································································································1
4缩略语····················································································································1
5应用场景类别···········································································································1
6研发设计·················································································································2
7工序管控·················································································································3
8运营管控·················································································································4
9经营管理·················································································································6
10产业生态···············································································································8
参考文献·····················································································································9
Ⅰ
GB/Z224—2026
前言
本文件为报告类指导性技术文件。
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本文件起草单位:宝山钢铁股份有限公司、上海宝信软件股份有限公司、中国钢研科技集团有限公
司、中国电子技术标准化研究院、宝钢湛江钢铁有限公司、中国钢铁工业协会、中国电子信息产业发展
研究院、东北大学、北京科技大学、宝武共享服务有限公司、冶金工业信息标准研究院、华为技术有限公
司、中冶京诚数字科技(北京)有限公司、湖南华菱湘潭钢铁有限公司、中国电子技术标准化研究院华东
分院、北京兴云数科技术有限公司、中移雄安信息通信科技有限公司、江苏金恒信息科技股份有限公
司、浙江大华技术股份有限公司、中国电力科学研究院有限公司、中移物联网有限公司、杭州海康威视
数字技术股份有限公司、包头市上承工程技术有限公司。
本文件主要起草人:吴文彬、王奕、沈芷月、宋健海、徐洋、钱卫东、沈立明、齐正、贾树晋、黄港明、
刘晔、陈晓武、陈龄龙、文静、王丽娜、沈晋成、牟华伟、孙杰、殷绪成、王云波、符鑫峰、杨华妍、廖研、
汪红兵、赵晶晶、山栋明、贺仁驹、郑宁、石矛、刘同锋、朱焱麟、李春萌、宋兰兰、廖哲晗、董月文、赵贵州、
张明威、刘竞升、庞殊杨、龙忠义、宋彩群、张天、严小格、叶郁文、宋颖昌、李井先、孔维生、李琰、孔栋、
李喆涵、刘虎德、贺锦峰、程振兴、王雯。
Ⅲ
GB/Z224—2026
人工智能钢铁行业应用场景分类指南
1范围
本文件面向钢铁长流程企业工艺和业务,给出了研发设计、工序管控、运营管控、经营管理、产业生
态中的人工智能技术典型应用场景分类参考与场景描述。
本文件适用于钢铁企业人工智能技术的应用与开发,建设和推广钢铁企业人工智能应用的第三方
服务商、科研院所等参考使用。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于
本文件。
GB/T41867信息技术人工智能术语
3术语和定义
GB/T41867界定的术语和定义适用于本文件。
4缩略语
下列缩略语适用于本文件。
AI:人工智能(ArtificialIntelligence)
LATS:钢包合金化处理站(LadleAlloyingTreatmentStation)
LF:钢包精炼炉(LadleRefiningFurnace)
NLP:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)
RH:真空循环脱气精炼(Ruhrstahl⁃Heraeus)
SCR:选择性催化还原(SelectiveCatalyticReduction)
TPC:鱼雷罐车(TorpedoCar)
5应用场景类别
本文件结合长流程钢铁企业生产经营活动特点,对人工智能典型应用场景进行分类参考,主要包
括研发设计、工序管控、运营管控、经营管理和产业生态五大类,每个应用场景大类再分为中类和小类。
大类、中类、小类划分的原则如下:
a)大类应用场景从钢铁企业业务整体分层角度划分,即研发设计、工序管控、运营管控、经营管
理、产业
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