一、項目背景

（一）當前國內(nèi)鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展環(huán)境下客觀的需要

我國制造業(yè)增加值占GDP比重從2011年起呈下降趨勢，到2020年，已降至26.18%。2021年制造業(yè)增加值占GDP比重27.4%，略有回升，但隨之而來的自然災害、奧密克戎疫情和國際貿(mào)易爭端對制造業(yè)供應鏈的影響巨大，原材料的價格波動劇烈，企業(yè)招工難等諸多不確定因素，都使制造業(yè)面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。面對如此市場環(huán)境，我國鋼鐵工業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎產(chǎn)業(yè)，除采取穩(wěn)步發(fā)展的戰(zhàn)略外，需加速推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造，提高供應鏈韌性，強化供應鏈協(xié)同，以此積極而有效地應對經(jīng)濟下行趨勢。

（二）快速響應市場變化提高制造+服務能力的需要

隨著近幾年制造業(yè)與服務業(yè)的深入融合，全球經(jīng)濟范圍內(nèi)的制造業(yè)出現(xiàn)新的模式，制造業(yè)在生產(chǎn)組織形式、運營管理方式和商業(yè)發(fā)展模式上也發(fā)生翻天覆地的變化。單純的流程化管理不再適應瞬息萬變和復雜的業(yè)務現(xiàn)狀、競爭格局以及個性化需求，探索數(shù)據(jù)信息成為發(fā)現(xiàn)變化、預測變化的唯一解決辦法，有利于提升企業(yè)對市場的應變能力，提高企業(yè)的綜合競爭能力。

（三）適應企業(yè)戰(zhàn)略變革低成本高質(zhì)量管控的迫切需求

制造業(yè)面臨嚴峻形勢，利潤受到上下游市場雙重擠壓，首鋼股份管理也轉(zhuǎn)變?yōu)榈统杀靖哔|(zhì)量的管控思路。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的成熟、數(shù)據(jù)的積累，加之國家政策的大力支持，鋼鐵企業(yè)的數(shù)據(jù)時代已來臨，勢必要進行業(yè)務創(chuàng)新，急需利用數(shù)據(jù)從各個方面挖掘降本增效空間。

首鋼股份實施了“智能工廠”“產(chǎn)銷一體化”等項目，完成公司級生產(chǎn)、質(zhì)量、設備、能源、物流、財務等各個專業(yè)數(shù)據(jù)在線管理及大數(shù)據(jù)平臺集成共享，完成了由信息化到數(shù)字化的轉(zhuǎn)變，積累了到智能化的基礎，具備數(shù)字化轉(zhuǎn)型條件。首鋼股份順應數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢，率先開啟探索數(shù)字化管控道路，將數(shù)據(jù)應用融入管理與決策，加速重構(gòu)生產(chǎn)和價值網(wǎng)絡，打造工業(yè)智能、商業(yè)智能、管理智能的數(shù)字化體系，實現(xiàn)鋼鐵企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

二、主要內(nèi)容

（一）構(gòu)建高效項目推進體系，發(fā)揮資源互補促進協(xié)同創(chuàng)新

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中數(shù)據(jù)應用人才是項目順利推進的關鍵保障。然而在現(xiàn)下態(tài)勢中，企業(yè)員工的兩極分化日趨嚴重：業(yè)務人員關注業(yè)務管理，用豐富的經(jīng)驗進行決策；IT開發(fā)人員不懂業(yè)務過程，單純從數(shù)據(jù)本身出發(fā)，難以尋找業(yè)務落腳點。此外，固有的項目推進模式存在技術(shù)壁壘、業(yè)務壁壘；業(yè)務人員應用數(shù)據(jù)意識淡??；業(yè)務效果推進的持續(xù)性差等。為發(fā)揮資源互補優(yōu)勢，加速創(chuàng)新人才培養(yǎng)，提高業(yè)務人員與信息化管理人員以及技術(shù)開發(fā)人員的協(xié)同創(chuàng)新能力，助推產(chǎn)品研發(fā)、工藝技術(shù)、制造管控能力進一步提升，由信息化數(shù)據(jù)應用管理專業(yè)、業(yè)務和工藝工程師、IT開發(fā)單位聯(lián)合組建協(xié)同創(chuàng)新團隊，共同開展的創(chuàng)新攻關項目，以達到IT語言與業(yè)務語言更好地轉(zhuǎn)化、業(yè)務人員主動并善于發(fā)現(xiàn)問題以及模型迭代優(yōu)化輸出等目標，更深入挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)價值。

（二）構(gòu)建數(shù)據(jù)主題架構(gòu)，保證高效穩(wěn)定的應用

首鋼股份在數(shù)據(jù)倉庫的建設過程中，針對線下業(yè)務活動鏈條中的典型場景，建立基礎主題和應用主題并對應構(gòu)建了主題數(shù)據(jù)表，實現(xiàn)了關系型結(jié)構(gòu)化業(yè)務數(shù)據(jù)從模塊化制造過程視角向主題化業(yè)務分析視角的轉(zhuǎn)變，同時激活了業(yè)務數(shù)據(jù)的整合及利用，為組件化業(yè)務模型提供了必要支撐。

（三）實施“自助式”的敏捷化數(shù)據(jù)分析，革新數(shù)據(jù)分析模式

首鋼股份通過“人、器、術(shù)、平臺”四要素一體化推進自助式分析的數(shù)據(jù)應用模式。構(gòu)建以業(yè)務人員為主的數(shù)據(jù)應用敏捷組織，發(fā)揮“人”在自助分析中的核心作用；推廣簡單易用的BI分析工具，在數(shù)據(jù)層建立健全數(shù)據(jù)倉庫、構(gòu)建業(yè)務主題數(shù)據(jù)集市，實現(xiàn)“器”作為技術(shù)支撐的關鍵作用；將數(shù)據(jù)自助分析工作在公司數(shù)字化工作推進方案中進行明確，舉辦季度示范會和年度數(shù)據(jù)可視化大賽來搭建業(yè)務人員開展數(shù)據(jù)自助分析的交流平臺，通過管理措施的“術(shù)”和學習激勵的“平臺”互相促進，激勵業(yè)務開展數(shù)據(jù)自助分析，給公司海量數(shù)據(jù)賦能，驅(qū)動業(yè)務模式和工作方法不斷迭代，從而提高企業(yè)經(jīng)營管理效率。

（四）構(gòu)建業(yè)務智能決策模型，形成數(shù)據(jù)應用體系，持續(xù)賦能

首鋼股份大數(shù)據(jù)應用發(fā)展從2007年至今，歷經(jīng)“信息化基礎-數(shù)據(jù)化驅(qū)動-智能化創(chuàng)新”三大階段，開啟了流程性制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的新篇章。其中，“智能化創(chuàng)新”階段以業(yè)務決策模型的構(gòu)建為主，根據(jù)鋼鐵制造流程，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，實施從銷售客戶應答、上單到計劃排產(chǎn)、質(zhì)量過程控制再到庫存管控、發(fā)運全流程的智能決策管控。

1.圍繞客戶服務能力，形成基于客戶需求智能推薦的新服務模式

聚合銷售職能，以客戶為中心，圍繞提升客戶服務水平及產(chǎn)品盈利能力，搭建產(chǎn)品及營銷供應鏈業(yè)務決策模型體系，貫穿客戶服務、合同、分配、物流以及結(jié)算，形成一套基于客戶需求智能推薦新服務模式。通過模型決策體系，實現(xiàn)對客戶需求智能識別、訂單跟蹤預警、市場盈利測算、物流智能裝配以及異議服務智能推薦，快速滿足客戶需要的產(chǎn)品和服務，影響客戶價值鏈從而提高客戶感知，為客戶創(chuàng)造價值，實現(xiàn)企業(yè)自身價值鏈和客戶價值鏈的雙贏。

（1）客戶需求智能評價與推薦?；诋a(chǎn)銷一體化經(jīng)營決策大數(shù)據(jù)平臺，集成三個基地的物料實績、成分、合同、質(zhì)量異議以及實績檢化驗數(shù)據(jù)，建立跨基地統(tǒng)一分析和評價標準。以產(chǎn)品規(guī)范碼、最終用戶碼、最終用途碼為維度，將數(shù)據(jù)應用融入管理與決策，形成訂單風險識別、質(zhì)量能力、產(chǎn)品規(guī)范智能評價三大主題模型，應用于選材推薦、詢單響應、風險識別、公差能力制定、供貨能力分析等業(yè)務場景。實現(xiàn)從售前、售中、售后全流程跟蹤分析，自動給出外設計等級及評價，支撐技術(shù)評審自動應答、輔助營銷人員用戶選材、標準＋α協(xié)議簽訂等內(nèi)容，提高用戶需求識別效率和準確性。

（2）建立全流程質(zhì)量異議知識庫。質(zhì)量異議應答速度，是體現(xiàn)客戶服務的關鍵衡量標準。鋼鐵產(chǎn)品流程長，質(zhì)量異議可能發(fā)生在各個工序的工藝控制，需要上下游基地人員進行全流程生產(chǎn)分析和匯總，消耗資源精力大，信息反饋滯后。另外不同客戶對異議分析報告的模板要求不同，對分析人的能力要求高，而且不同分析人出具的報告水平和模板不同，造成報告不標準不規(guī)范不統(tǒng)一，無法達到客戶滿意。

依托汽車板產(chǎn)品，基于知識圖譜理念，通過工程師對既往性能、工藝、缺陷數(shù)據(jù)、規(guī)則、關聯(lián)關系等知識的整理，形成質(zhì)量異議知識庫，利用高效、易用的檢索機制實現(xiàn)智能問答系統(tǒng)，將質(zhì)量知識庫輸出給相關客戶服務工程師，提升質(zhì)量問題整改效率?；谫|(zhì)量異議知識庫，研發(fā)了一鍵式質(zhì)量異議模塊，將各工序的工藝數(shù)據(jù)有效集成，根據(jù)產(chǎn)品工程師日常工作中的使用率，針對不同最終用戶，不同質(zhì)量異議類型，根據(jù)用戶提供規(guī)則，可快速、全面的一鍵導出定制質(zhì)量異議報告，第一時間答復提出質(zhì)量異議的用戶。

2.圍繞生產(chǎn)組織效率，形成以生產(chǎn)實績?yōu)橹笇У男鹿芸啬Ｊ?/p>

鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)關聯(lián)因素多、管控環(huán)節(jié)多、生產(chǎn)流程長，以優(yōu)化智能生產(chǎn)與現(xiàn)場作業(yè)管控為抓手，縱向貫通生產(chǎn)管理與現(xiàn)場作業(yè)活動，實現(xiàn)生產(chǎn)全過程、作業(yè)現(xiàn)場全場景集成互聯(lián)和精準管控，以實現(xiàn)數(shù)字化運營管理為目標，橫向打通各環(huán)節(jié)生產(chǎn)經(jīng)營活動，實現(xiàn)運營管理各項活動數(shù)據(jù)貫通和集成運作，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動的一體化柔性運營管理和智能輔助決策等能力。實現(xiàn)生產(chǎn)與運營管控全價值鏈、全要素的動態(tài)配置和全局優(yōu)化，提高全要素生產(chǎn)率。

（1）智能推薦標記合并，建立高效合同處理評價機制?？蛻粜枨筅呌诙嘣嵘撹F生產(chǎn)效益須批量化、集約化。由于品種繁多，工程師內(nèi)設計各自為政，造成出鋼標記較為冗余，增加了生產(chǎn)組織難度。基于歷史數(shù)據(jù)建立合同處理評價，一是對質(zhì)量內(nèi)設計控制能力穩(wěn)健性評價。從性能、表面、板形合格率等指標按照產(chǎn)品大類、牌號、客戶等多個維度量化評價質(zhì)量內(nèi)外設計匹配的穩(wěn)健性，優(yōu)化、封鎖不穩(wěn)定設計。二是對出鋼標記智能歸并。進行成分集約歸并，推薦穩(wěn)健性較高的出鋼標記替換較低的，輔助減少出鋼標記數(shù)量，減少短澆次，降低生產(chǎn)成本；建立主副出鋼標記體系，提高連澆爐數(shù)；整合需求，歸并和固化軋制工藝，提高設計的穩(wěn)定性，解決按單設計和生產(chǎn)組織的問題。三是針對特殊需求產(chǎn)品，進行出鋼標記智能推薦，輔助質(zhì)量設計工作。

（2）建立物料標準化周期。通過物料數(shù)據(jù)數(shù)字化、物料流程線上化、物料規(guī)則結(jié)構(gòu)化三項統(tǒng)籌規(guī)劃，實現(xiàn)物料流轉(zhuǎn)狀態(tài)化、時間軸數(shù)字化、超期推異、模塊預警、準發(fā)預測以及引入原料產(chǎn)量比、成品產(chǎn)量比等指標革新，極大縮短問題物料排查時間，實現(xiàn)庫存管理超前預測、迅速響應，避免出現(xiàn)問題物料滯留的情況，以實現(xiàn)庫存的精準控制，增大可周轉(zhuǎn)庫存量。準發(fā)預測功能，實現(xiàn)物料模型與準發(fā)計劃相結(jié)合，實現(xiàn)物料下線即可參與物料發(fā)運計劃的編制，優(yōu)化汽車、火車裝載方案，縮短請車等待時間，進一步降低庫存，減少庫存資金占用。

（3）完善全流程帶出品管控體系。帶出品的產(chǎn)生涉及到從合同接收到產(chǎn)品發(fā)貨的全過程，涉及的環(huán)節(jié)多，對造成帶出原因的識別依靠人工，需要手工分析全工序履歷，對缺陷和余材原因等產(chǎn)生的先后順序等進行識別，難度系數(shù)較高。因此，整合煉鋼、熱軋、冷軋、智新電磁的全流程生產(chǎn)和質(zhì)量數(shù)據(jù)。在制造管理系統(tǒng)中建立以物料為主鍵的主要缺陷、余材原因、封鎖原因等字段，對板坯和鋼卷的計劃、質(zhì)檢、評審和摘掛單過程進行追溯分析，從澆次、軋制單元、出鋼標記、合同牌號等維度，對物料在整個生產(chǎn)過程中的情況進行跟蹤，針對帶出原因進行攻關，帶出原因自動判定準確率達98.15%，為精準投料、排程優(yōu)化、過渡材使用優(yōu)化、按照出鋼標記管控合同提供基礎數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)了從結(jié)果分析到過程管控，再到業(yè)務優(yōu)化的全過程，為質(zhì)量降損有效賦能。

3.圍繞產(chǎn)品質(zhì)量提升，形成集分析、定位、預測、報警為一體的新管控模式

質(zhì)量是企業(yè)賴以生存和發(fā)展的保證，鋼鐵工業(yè)生產(chǎn)環(huán)環(huán)相扣，一道工序出了質(zhì)量問題，就會對整個過程產(chǎn)生重大影響。高端用戶追求零缺陷交貨，對生產(chǎn)過程中質(zhì)量穩(wěn)定性要求更為嚴格。因此首鋼股份以“追求零缺陷、實現(xiàn)高精度、提高客戶滿意度”為目標，充分利用在線檢測、機器學習、圖像識別、數(shù)據(jù)建模等技術(shù)，挖掘質(zhì)量管控數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)決策，由主動查詢分析到實時接受質(zhì)量信息，提升企業(yè)“服務能力+數(shù)字化能力+制造能力”，從而在快節(jié)奏和大規(guī)模生產(chǎn)下提高產(chǎn)品的穩(wěn)定性，降低成本損失，滿足客戶個性化需求。

（1）產(chǎn)品性能“一鍵式”分析管控。產(chǎn)品性能控制的穩(wěn)定性受產(chǎn)品的設計，煉鋼工序的成分控制，熱軋及冷軋各工序的工藝點控制等多種因素影響，數(shù)據(jù)跨越產(chǎn)銷制造系統(tǒng)、離線分析系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等。性能風險管控模型實現(xiàn)了各系統(tǒng)數(shù)據(jù)集中共享，將各模塊與性能相關數(shù)據(jù)進行串聯(lián)，對數(shù)據(jù)進行清理分析，最終獲取性能控制情況，實現(xiàn)產(chǎn)線性能控制異常點一鍵分析。通過計算CPK、CP等過程能力指標及過程能力圖展示性能的控制水平穩(wěn)定性，輔助質(zhì)量工程師借助模型查找原因，同時優(yōu)化質(zhì)量設計過程。模型多維度統(tǒng)計可在2分鐘之內(nèi)完成性能穩(wěn)定性分析，并按照不同品種負責人及時推送異常情況。

（2）全流程跨工序表面缺陷識別與追溯。板帶鋼產(chǎn)品的表面質(zhì)量是最重要的評價指標之一，板帶鋼表面夾雜物、氧化皮、孔洞等缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀質(zhì)量, 而且還會降低產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和其它強度性能。通過引入知識圖譜技術(shù)，搭建質(zhì)量處置智能決策知識庫，將遷順產(chǎn)線熱軋、平整、酸軋、連退、鍍鋅等全流程各工序表檢信息集成，通過傳統(tǒng)規(guī)則設定和大數(shù)據(jù)模型計算兩種方式，對帶鋼厚度檢測、表面缺陷分布、工序平移、規(guī)格變化、開卷次數(shù)、翻面次數(shù)等各種與質(zhì)量相關信息進行綜合處理運算，為質(zhì)量成因形成網(wǎng)狀的屬性關系，快速定位并自動給出前后工序缺陷對應位置和最佳匹配缺陷，實現(xiàn)缺陷的一貫制快速反查。為快速應答客戶質(zhì)量抱怨訴求、快速追溯抱怨或異議成因分析、產(chǎn)品控制的穩(wěn)定性以及優(yōu)化工藝控制提供支撐，實現(xiàn)質(zhì)量的閉環(huán)管控，提升“制造+服務”能力。

（3）精準高效智能的質(zhì)量評審過程。面向質(zhì)量缺陷處置環(huán)節(jié)，利用物料規(guī)格、訂單要求、尺寸、性能、表面類綜合判定結(jié)果等數(shù)據(jù)進行多維度的綜合分析及推理。引用時空轉(zhuǎn)換技術(shù)、關聯(lián)分析及預測算法，挖掘曲線特征值和鋼種大、中、小類、厚度、寬度規(guī)格的評審結(jié)果對應關系，考慮物料質(zhì)量異常部位、分切后產(chǎn)品的完整性、設備計長誤差、工序位置平移、表面缺陷、外觀缺陷、性能缺陷、分切后訂單的兌現(xiàn)等諸多因素，智能給出缺陷處置指令，為熱軋精整、重卷等工序智能分切提供支撐，減輕各生產(chǎn)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的質(zhì)量缺陷對成品的影響。

4.結(jié)合采購價值提升、設備管理提升等點狀應用，構(gòu)建全方位業(yè)務智能決策體系

圍繞采購供應鏈價值提升，把握內(nèi)外結(jié)合的原則，注重自身業(yè)務數(shù)據(jù)的建模和應用，同時將外部數(shù)據(jù)進行整合分析，注重走出去，快速獲取行業(yè)內(nèi)的相關數(shù)據(jù)、指標，降低采購源頭成本。圍繞設備穩(wěn)定性管理評價，從點檢、狀態(tài)、檢修、計量等管理模塊，構(gòu)建一套以生產(chǎn)實績?yōu)橐罁?jù)的新管理評價模式，實現(xiàn)設備全生命周期管控以及設備的精益化管控，監(jiān)控設備運行穩(wěn)定性影響因素，并制定相應解決措施并進行跟蹤反饋，形成“PDCA”管理循環(huán)，提升設備穩(wěn)定運行，輔助業(yè)務生產(chǎn)效率提升。

（1）優(yōu)化采購物料管理?；阡撹F行業(yè)用料基礎，借鑒多家物料管理模式，首鋼股份已初步建立了科學、高效的物料架構(gòu)和物料屬性管理模型。為了更好地支持多地協(xié)同，倉存共享，采購策略優(yōu)化；以提升管理，提高采購決策能力為目標，特提出進一步優(yōu)化物料管理模型，以形成行業(yè)標準為導向，以板塊推廣集采為契機，按物料分類形成物料標準的特征值和特征量，結(jié)合國標、企標，形成標準特征庫；一方面根據(jù)形成的特征量庫，在物料新增時，進行前置查重；一方面形成行業(yè)物料標準模型，為集采、聯(lián)儲等奠定基礎。

（2）構(gòu)建點檢員能力評價畫像。為持續(xù)提升設備點檢人員的設備維護能力和專業(yè)素質(zhì)，制訂點檢能力提升評價標準體系，從點檢、檢修、物料及故障管理四部分以遞進方式開展，提供規(guī)范的管理框架和評價的準則，從而引導現(xiàn)場設備管理及時發(fā)現(xiàn)短板并持續(xù)改進，保障設備穩(wěn)定運行，提高設備管理效益和效率。

三、實施效果

（一）管理提升

通過數(shù)據(jù)共享集成，打破專業(yè)、共享壁壘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化。從客戶需求到成品客戶質(zhì)保全過程，實現(xiàn)了全流程閉環(huán)質(zhì)量管控，通過智能推薦、預測、管控、追蹤、決策分析，用數(shù)字化智能決策代替流程經(jīng)驗化模式，提升質(zhì)量管控能力及專業(yè)工作效率，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，優(yōu)化了客戶服務、質(zhì)量異議等處理流程，大大提高客戶滿意度，實現(xiàn)由制造商向服務商轉(zhuǎn)變。工作模式由定期總結(jié)分析轉(zhuǎn)成實時接收異常問題，實現(xiàn)生產(chǎn)的動態(tài)管控；經(jīng)營決策由流程驅(qū)動轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動，經(jīng)驗決策變成智能決策。

（二）價值提升

業(yè)務決策模型的推進應用，完成了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初步探索。在增強客戶服務及盈利能力、提升產(chǎn)品質(zhì)量控制水平、降低生產(chǎn)及經(jīng)營成本、強化業(yè)務規(guī)范操作以及提高業(yè)務工作效率等方面，取得了較大成效，創(chuàng)造6000余萬元經(jīng)濟效益，為后續(xù)持續(xù)大數(shù)據(jù)應用提供經(jīng)驗支撐。同時，該項目將模型融入到生產(chǎn)經(jīng)營管理各個業(yè)務場景，實現(xiàn)了整體業(yè)務流程的數(shù)字化分析方法，有利于標準的統(tǒng)一，也為行業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)應用方向提供了很好的思路。

（三）人才培養(yǎng)

強化數(shù)據(jù)應用意識，開展用數(shù)據(jù)說話的新工作模式，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)的思維邏輯，提升業(yè)務人員數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)應用能力，全面帶動各領域業(yè)務人員從“用”數(shù)據(jù)說話向“讓”數(shù)據(jù)說話轉(zhuǎn)變，培養(yǎng)復合型數(shù)據(jù)人才。