13I請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構不承擔識別專利的責任。天津開發(fā)區(qū)精諾瀚海數據科技有限公司、河鋼數字技術股份有限公司、冀南鋼鐵集團有限公司、金鼎數字科技有限公司、河北工業(yè)大學、河北機電職業(yè)技術學院、河北普陽鋼鐵有限公司、河北新武安鋼鐵集團烘熔鋼鐵有限公司、金鼎鋼鐵集團有限公司、中國電信集團有限公司河北分公司、河北翼企云科技有限公司、中國移動通信集團河北有限公司、首鋼京唐鋼鐵聯合有限責任公司、澳森特鋼集團有限公司、榮程五洲（唐山）數字科技有限公1鋼鐵企業(yè)智能制造能力等級劃分規(guī)范3GB/T39116、GB/T42138、GB/T35295、GB/T42127、GB/T44109、GB/T23031.3-2023界定的以3.14符號和縮略語5G：第五代移動通信技術（5thGenerationMobileAI：人工智能技術（ArtificialIntelligence）AR：增強現實（AugmentedReality）DCS：分布式控制系統(tǒng)（DistributedControlSyERP：企業(yè)資源計劃系統(tǒng)（EnterpriseResourcePlannMES：制造執(zhí)行系統(tǒng)（ManufacturingExecutionSystem）PCS：過程控制系統(tǒng)（processcontrolsystPLC：可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicControllSDN：軟件定義網絡（SoftwareDefinedVR：虛擬現實（VirtualRealit234），括但不限于設計、工藝、生產、物流、銷售、財三級（集成級）：鋼鐵企業(yè)應對裝備、系統(tǒng)等集成，實現跨業(yè)務、跨區(qū)域生產經營活動數據共享。鋼鐵企業(yè)智能制造能力要素涵蓋組織保障、基礎設施、工序、運營和經營管理5個能力要素，涉及5組織保障能力要素包括規(guī)劃、團隊2個能力域，各能力域的智能制造能力要求應符6規(guī)劃1)針對企業(yè)短期發(fā)展需要，制定短期智能制造建設或改造計劃，提出設備技術改造、信息系統(tǒng)搭建、網絡基礎建設施步驟和保障措施。1)圍繞企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，遵循國家政策要求，適應行業(yè)發(fā)展趨勢，制定中展規(guī)劃，并擬定實施計項目等。1)圍繞中長期發(fā)展規(guī)劃，進一步細化智能制造發(fā)展規(guī)劃，形成具體可落具體的項目技術方案、員配備等。1)對智能制造發(fā)展規(guī)劃的執(zhí)行情況進行監(jiān)控與評測，并根據實施效果及企業(yè)內外部環(huán)境變化，持續(xù)優(yōu)化調整智能制造發(fā)展規(guī)劃；2)智能制造發(fā)展規(guī)劃中包含人工智能、大模型等新技術融合應用。1)在關鍵核心崗位配備了基礎自動化等方面專業(yè)人員，能夠對自動化設業(yè)穩(wěn)定運行。1)除配備基礎自動化等相關專業(yè)人員外，還配備了信息化相關專業(yè)人員，且相關人員具備IT基礎、數據管理和信息安全等方面的知識技能，能夠實現對信息化系統(tǒng)的維護；2)有專門的智能制造相關部門支撐企業(yè)智能制造相關工作。1)除配備基礎自動化、信息化相關專業(yè)人員外，還配備了具有數據分析能力專業(yè)人員，能夠對主要業(yè)務數據進行基本2)成立由企業(yè)最高管理者為負責人的智能制造領導機構，設置智能制造理智能制造各項工作；3)建立了智能制造人才培訓體系，能夠對員工進行相關技能培訓，幫助員工及時有效地獲取新的技能和資格。1)配備大數據分析、人工智能等相關專業(yè)人員，能夠建立相關數據模合、優(yōu)化；2)智能制造人員數量占企業(yè)員工總數的比例達到2.5%；3)建立了良好的人才儲備院所等開展交流合作，通過實習實訓、聯合課程、學位項目等形式與國內外高校實施人才聯合培養(yǎng)計劃。1)智能制造人員總數占企業(yè)員工總人數比例達到2)重視培養(yǎng)智能制造領域的領軍人才，積極參與國際智能制造標準制定、國際合作項目等。78.2基礎設施基礎設施能力要素包括計算能力、網絡、安全、物聯網4個能力域，各能力域的智能制造能力要求應符合表3規(guī)計算能力數據存儲和簡單計算任余配置；部分計算能力和存儲的實現區(qū)域算力資源整合（如廠區(qū)級數據中心支持部分關鍵業(yè)務系統(tǒng)的實時計算需求。的冗余配置；構建企業(yè)級算力資源池，支持云計算和虛擬化技術，實現資源彈性擴展；局部的GPU配置，具備初步智能計算能力。具備完整的云計算與存儲能力；有獨立的人工智能算力，策等業(yè)務需要；部分計算和存儲實現國具備完整的云計算與存地計算機與存儲能力的協調應用；具備完整的人工智能算能的應用需求；核心計算與存儲實現國具有網絡相關規(guī)劃；實現重點辦公區(qū)域網絡實現重點生產區(qū)域生產的數據采集和傳輸；網絡帶寬和延遲滿足生產需求。實現全廠生產網、工控數據集成。采用新型網絡通信技術敏網絡等實現網絡與傳輸要求。建立分布式工業(yè)控制網實現網絡資源優(yōu)化配置。8安全制定了安全管理制度，包括網絡安全管理、數據安全管理等通過網絡安全隔離、授權訪問控制等手段，實現生產網、工控網等與辦公網有效隔離；在網絡邊界部署訪問控制設備，啟用訪問控制功能部署入侵檢測和防御系統(tǒng)，及時發(fā)現并阻止針對數據的惡意攻對敏感數據進行脫敏處理，在保護數據安全的同時滿足業(yè)務需制定完善的應急響應預案，確保在數據安全事件發(fā)生時能夠迅速響應并恢復；定期邀請第三方機構進行引入先進的數據安全技術，如區(qū)塊鏈等，提升數據安全防護水平；應具備基礎的入侵檢測和防御系統(tǒng)；實現基礎數據工業(yè)主機安裝正規(guī)工業(yè)防病毒軟件；對數據進行合理分類，建立數據安全訪問控制機制，只有授權人員能夠訪問相關數據。建立實時安全監(jiān)控系統(tǒng)，對數據安全狀態(tài)進行持續(xù)監(jiān)控；定期對員工進行數據安全培訓，提高員工的安全意識和操作技根據國家要求，對需要通過國家信息安全等級保護二級的系統(tǒng)進行等保認證。網絡安全和數據安全評估，發(fā)現潛在的安全隱患并進行整改；國家信息安全等級保護三級及以上的系統(tǒng)進行等保應用大模型技術，實現企業(yè)全域范圍信息安全預測存在及潛在安全風險，輔助安全管理部門物聯網設備可以通過傳感器和通信模塊連接到網實現基礎的數據采集與傳輸。實現關鍵設備數據自動采具備基礎的數據分析，支持遠程監(jiān)控和告警功能；具備基礎的公司級物聯網實現廠級設備數據自動采集；具備預測性分析功能（如設備故障預測、質量預測等具備完整的公司級物聯網感知物聯網能夠支持設備的遠程控制或全自動化控制；物聯網能夠支持基于大模型的設備智能運維；及安全的多模態(tài)大模型應實現工業(yè)物聯網平臺，實現全域覆蓋的能力，支持云邊端協同。應用5G、邊緣計算等技術，實現數據驅動的工藝優(yōu)化和預測性維護；98.3工序工序能力要素包括焦化、燒結、球團、煉鐵、鑄鐵、煉鋼、軋鋼共7個能力域，各焦化制定焦化智能制造初步規(guī)劃，形成分階段實施方案；對關鍵工序生產過程信息進行記錄和關鍵設備實現自動化控制。關鍵工序實現自動化控制，減少人工實施了信息化系統(tǒng)，實現單工序生產過程的跟蹤；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)，實現數據采集的支撐作用?？v向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產控制系統(tǒng)等（例如產計劃到設備指令的信息流，實現管控一體化；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共基于生產作業(yè)計劃，自動將生產程序、運行參數及指令下發(fā)到生產單元數字化設備；基于工序上下游的數據交互與下一工序或銷售等流程物料的跟蹤和產品信息的追溯；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)協同應用程關鍵工序數據自動采集率≥95%?；诮够瘜Ｓ么竽Ｐ?，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生產過程非預見性異常和復雜工況預測精實現生產資源自組織、自優(yōu)化，提升焦化生產的柔性化能力；突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進焦化大模型新應用能力域能力要求燒結形成分階段實施方案；產過程信息進1)關鍵工序實現自動化2)實施了信息化系統(tǒng)，實現單工序生產過程的跟蹤；3)圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)，實現數據采集的支撐1)縱向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產控制系統(tǒng)等（例如ERP、MES、PCS的垂直貫通打通生產計劃到設備指令的信息流，實現管控一體2)橫向集成采購、生產、庫存、財務等業(yè)務系統(tǒng)，實現燒結產供銷一體化；3)圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共享。1)基于生產作業(yè)計劃，自動將生產程序、運行參數及指令下發(fā)到生產單元數字化設備；2)基于工序上下游的數據交互與協工序或銷售等流程物料的跟蹤和產品信息的追溯；鍵工序數據自動采集率≥95%。1)基于燒結專用大模型，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生產過程非預見性異常和復雜工況預測精度；2)實現生產資源自組織、自優(yōu)化，提升燒結生產的柔性化能力；3)突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進燒結大模型新應用場景。球團形成分階段實施方案；產過程信息進1)關鍵工序實現自動化2)實施了信息化系統(tǒng)，實現單工序生產過程的跟蹤；3)圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)，實現數據采集的支撐1)縱向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產控制系統(tǒng)等（例如ERP、MES、PCS的垂直貫通打通生產計劃到設備指令的信息流，實現管控一體2)橫向集成采購、生產、庫存、財務等業(yè)務系統(tǒng)，實現球團產供銷一體化；3)圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共享。1)基于生產作業(yè)計劃，自動將生產程序、運行參數及指令下發(fā)到生產單元數字化設備；2)基于工序上下游的數據交互與協工序或銷售等流程物料的跟蹤和產品信息的追溯；鍵工序數據自動采集率≥95%。1)基于球團專用大模型，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生產過程非預見性異常和復雜工況預測精度；2)實現生產資源自組織、自優(yōu)化，提升球團生產的柔性化能力；3)突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進球團大模型新應用場景。能力域能力要求煉鐵制定煉鐵智能制原料配料、高爐冶煉等關鍵工序縱向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產基于生產作業(yè)計劃，自動將生產程序、運行參數及指令下發(fā)到生產單元數字化設備；基于煉鐵專用大模型，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生冶煉等關鍵工序生產過程信息進行記錄和歸檔；制，減少人工干實施了信息化系統(tǒng)，實現單工序控制系統(tǒng)等（例如ERP、通生產計劃到設備指令的橫向集成采購、生產、庫應建立高爐專家系統(tǒng)，集成智能配料模型、能耗優(yōu)化模型、工藝參數閉環(huán)控制模型、預警與異常檢測模型等，多模塊聯動，優(yōu)化鐵區(qū)工藝、質量、設備等信息數據；基于工序上下游的數據交互與協同優(yōu)化，實產過程非預見性異常和復雜工況預測精度；基于AI和大數據分析，持續(xù)提升煉鐵多工序協同優(yōu)化能力，滿足柔性化、個關鍵設備實現自動化控制。圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)，實現數據采集的支撐作用。存、財務等業(yè)務系統(tǒng)，實現煉鐵產供銷一體化；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共享?，F從采購、生產到下一工序或銷售等流程物料的跟蹤和產品信息的追溯；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)協同應用程度，完成數據的自動采集，實現關鍵工序數據自動采集率性化生產需求；突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進煉鐵大模型新應用場景。能力域能力要求鑄鐵制定鑄鐵智能制造初步規(guī)劃，形成分階段關鍵工序實現自動化控制，減少人工干預；縱向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產控制系基于生產作業(yè)計劃，自動將生產程序、運行參數及指令下發(fā)基于鑄鐵專用大模型，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生實施方案；對關鍵工序生產過程信息進行記錄和歸現單工序生產過程的直貫通打通生產計劃到設備指令的信息流，實現管控一到生產單元數字化設備；基于工序上下游的數據交互與協同優(yōu)化，實現從采購、生產到下一工序或銷售等流程產過程非預見性異常和復雜工況預測精度；實現生產資源自組織、自優(yōu)化，提升鑄鐵生產的柔關鍵設備實現自動化現數據采集的支撐作橫向集成采購、生產、庫存、財務等業(yè)務系統(tǒng)，實現鑄鐵產供銷一體化；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共享。物料的跟蹤和產品信息的追圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)協同應用程度，完成數據的自動采集，實現關鍵工序數據自動采集率≥95%。性化能力；突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進鑄鐵大模型新應用場景。能力域能力要求煉鋼制定煉鋼智能制造初步規(guī)劃，形成分階段實施方案；對原料準備、轉爐冶煉、電爐冶煉、精煉、連鑄關鍵工序實現自縱向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產控制系建立高級計劃排程系統(tǒng)，優(yōu)化生產作業(yè)計劃，并自動將工藝參數等下發(fā)到原料準備、轉爐基于煉鋼專用大模型，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生產過程非預見性異常和復對原料準備、轉爐冶連鑄關鍵工序生產過程信息進行記錄和歸動化控制，減少生產過程的人工干預；MES實現單工序生產過程的跟蹤；直貫通打通生產計劃到設備指令的信息流，實現管控一橫向集成采購、生產、庫存、財務等業(yè)務系統(tǒng)，實現煉鋼產冶煉、電爐冶煉、精煉、連鑄生產單元所屬設備；建立一鍵煉鋼系統(tǒng)，通過AI模型優(yōu)化與跨系統(tǒng)協同，實現從鐵水到成品鋼的高效、精準控雜工況預測精度；基于AI和大數據分析，持續(xù)提升煉鋼多工序協同優(yōu)化生產需求；關鍵設備實現自動化現數據采集的支撐作供銷一體化；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共享。制和持續(xù)優(yōu)化；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)協同應用程度，完成數據的自動采集，實現關鍵工序數據自動采集率≥95%。突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進煉鋼大模型新應用場景。能力域能力要求軋鋼制定軋鋼智能制造初步規(guī)劃，形成分階段實施方案；對加熱、粗軋等熱軋關鍵工序和酸洗、退火等冷軋關鍵工序的生產過程信息進行記錄和歸檔；關鍵設備實現自動化冷軋關鍵工序實現自程的人工干預；MES實現單工序生產過程的跟蹤；現數據采集的支撐作縱向集成企業(yè)經營管理系統(tǒng)、生產管理系統(tǒng)和生產控制系直貫通打通生產計劃到設備指令的信息流，實現管控一橫向集成采購、生產、庫存、財務等業(yè)務系統(tǒng)，實現軋鋼產供銷一體化；圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)集成應用程度，實現業(yè)務數據的實時采集和數據共享。建立高級計劃排程系統(tǒng)，優(yōu)化生產作業(yè)計劃，并自動將生產程序、運行參數及指令等下發(fā)到加熱、粗軋、退火等單元數字化設備；基于工序上下游的數據交互與協同優(yōu)化，實現從采購、生產到下一工序或銷售等流程物料的跟蹤和產品信息的追圍繞現有業(yè)務系統(tǒng)協同應用程度，完成數據的自動采集，實現關鍵工序數據自動采集率≥95%。基于軋鋼專用大模型，融合機理模型，持續(xù)優(yōu)化生產過程非預見性異常和復雜工況預測精度；基于AI和大數據分析，持續(xù)提升軋鋼多工序協同優(yōu)化能力，滿足柔性化、個性化生產需求；突破多源數據融合、AI模型嵌入等技術瓶頸，推進軋鋼大模型新應用場景。8.4運營運營能力要素包括研發(fā)與設計、計劃與調度、質量、設備、物流、能源、安全、環(huán)保共8個能力域，各能力域的研發(fā)與設計定鋼鐵產品研發(fā)設計與工藝流程管理的基礎規(guī)范，并記錄關鍵過程數3)具備基本的工藝仿真能藝參數的初步驗證。1)建立鋼鐵制造管理系統(tǒng)，實現生產數據的歸集及在線質量監(jiān)測，支持煉鋼、連鑄、軋制等環(huán)節(jié)的工藝狀態(tài)實時2)借助信息技術開展產品設計，并實現設計數據與工藝的結構化管理和共享；3)實現鋼鐵產品設計與工藝設計的并行協同，且設計信息應能在煉鐵、煉鋼等工序間有效1)構建鋼鐵典型產品（如板及工藝知識庫，支持成分、工藝參數的智能匹配與快速引用；2)建立工藝仿真平臺，對連鑄冷卻速率、軋制變形量等關鍵工藝參數進行動態(tài)仿真與迭代優(yōu)化；3)實現產品設計與工藝設計的深度集成，支持跨工序（如煉鋼-熱軋-冷軋）的協同設計。1)利用大數據與AI模型，基于參數化、模塊化設計技術，實現鋼鐵產品（如高強鋼、耐候鋼）的集約化設計，并集成合金成本、碳排放等分析模型，優(yōu)化成分與工藝路徑；2)支持產品研發(fā)平臺與降碳模型的深度集成，實現低碳工藝路徑的智能設計與優(yōu)化；3)基于產業(yè)鏈協同云平臺，整合用戶、供應商及合作伙伴資源，支持跨區(qū)域、跨企業(yè)的協同設計與工藝創(chuàng)新。能力域能力要求計劃與調度1)基于人工經驗制定月度、季度生產計劃，覆蓋鐵、鋼、軋等主工序產能匹配；2)確保高爐、轉爐、連鑄、軋制等工序間的粗放式產能平3)基于銷售訂單及市場預測信息，通過信息化系統(tǒng)編制主生產計劃，并支持人工調整與執(zhí)行跟蹤；4)實現關鍵工序的數據采集和調度分析。工序的自動排產，支持多耗等）下的計劃優(yōu)化；2)建立生產過程監(jiān)視流程，實時跟蹤訂單執(zhí)行進度，并建立異常預警模型（如生產延時、能耗超標等3)建立跨工序（如煉鐵－煉鋼-軋制）的生產狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，支持上下游工序間制規(guī)格）的共享與協同調1)基于全流程余材轉用模余材的智能匹配與自動利用率；2)建立多目標優(yōu)化排產系平衡計劃及設備檢修計成材率的動態(tài)平衡；3)通過運籌學與智能算法，構建工序界面協同調度熱裝實現異常工況的自動決策與調整。持供應商與客戶的協同計劃編制；2)建立生產運行實時模型，成應急調度方案；3)基于產業(yè)鏈協同知識庫藝等關鍵環(huán)節(jié)的自適應優(yōu)化，形成閉環(huán)智能管能力域能力要求質量立鋼鐵產品質量基礎規(guī)范（如成分、力學性能等并通過信息化系統(tǒng)管理檢驗流程；基于合同訂單自動生成鋼鐵產品（如螺紋鋼、熱軋卷板等）的生產工藝路徑及質量要求，并關聯理化性能檢通過質量管理系統(tǒng)與生訂單質量要求的跨部門共享與執(zhí)行；實現鋼鐵生產全流程質量構建鋼鐵全流程質量參數據動態(tài)優(yōu)化煉鋼成分、基于工業(yè)大數據與知識高爐鐵水成分實時調優(yōu)、軋制工藝參數自適應修通過理化分析技術對鋼行檢驗；驗標準；通過數字化檢驗設備（如光譜儀、硬度計等）實現關鍵質量指標在線檢測（如連鑄坯表面缺陷檢測、軋制尺寸精度監(jiān)測等并自動生成質量判定報告；習等）建立質量預測模曲等典型缺陷進行成因構建全流程質量仿真模制板形偏差等潛在問題，實現質量異常產品的初不合格品流入下游工序。的自動判定與預警；應建立質量追溯框架，實現煉鋼爐號、軋制批次等基礎信息的可追溯管理。集成工藝參數（如煉鋼溫據，實現關鍵工序（如連態(tài)關聯分析。分析與工藝調優(yōu)；實現供應鏈協同質量管質量穩(wěn)定性。并可自動生成工藝修復建立客戶質量需求深度役性能等驅動產品設計與工藝的持續(xù)改進。能力域能力要求設備建立設備管理基本框架、制定設備管理基本制度和流程、建立設備臺賬，記錄設備的基本信息；建立設備管理程序文件，確保設備管理工作規(guī)范化和標準化；通過信息化系統(tǒng)制定將設備系統(tǒng)與企業(yè)生產、質量、能源管理等系統(tǒng)等進行集成，實現信息的共享和協同；應用5G、AR/VR等技術實齒輪箱內部缺陷識別應用先進的設備監(jiān)測技備管理水平不斷提升；建立鋼鐵設備基礎信息化管理系統(tǒng)，實現高爐、位置等）登記與管理；鋼鐵設備維護計劃，并實現維護計劃的執(zhí)行建立設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，對設備的關鍵運行運用故障診斷技術，對設備故障進行準確診斷，為設備的維修提供精確的指建立設備故障預測模型，機軸承過熱等典型故障協調設備狀態(tài)與生產工藝（如煉鋼-連鑄節(jié)奏匹通過人工或手持儀器對記錄點巡檢關鍵信息。參數進行實時監(jiān)測，為設備預防性維護提供建立設備全生命周期數字檔案，涵蓋設備采購、安裝、運行、報廢等階段數據。利用大數據分析、人工智能等技術，對設備的故障進行預測，提前預測設備可能發(fā)生故障的時間和概率，實現故障提前預警。歷史消耗數據與供應鏈關鍵備件的庫存策略。多目標最優(yōu)運行；實現產業(yè)鏈級設備協同聯動監(jiān)控特種運輸車輛能管理。能力域能力要求物流建立鋼鐵物流基礎信息鋼材等關鍵物料的出入庫數據采集與靜態(tài)庫存通過信息化系統(tǒng)編制物流運輸計劃，基于生產訂單和庫存狀態(tài)，支持人工協調鐵水罐運輸、鋼材外發(fā)等作業(yè)；集成物流管理系統(tǒng)與企業(yè)統(tǒng)，實現廠內外物流實時應用路徑規(guī)劃算法優(yōu)化廠應基于智能算法實現多材與原料的運輸成本；實現廠內物流全流程無（如無人鋼坯運輸車等）通過人工或手持終端記的車輛信息（如車牌號、載重量并關聯計量點實現運輸在途信息（如鐵水罐位置、鋼材運輸車輛軌跡等）的狀態(tài)和位置監(jiān)控；實現內轉物料出入庫數實現物流調度智能優(yōu)化。物流運輸瓶頸并動態(tài)調整調度方案；多目標最優(yōu)；-生產－銷售的全產業(yè)鏈物流協同優(yōu)化；實現廠內物料倒運路徑鐵－煉鋼－軋制工序間的物料基礎調度。據、計量數據的采集和記錄，庫存數據動態(tài)更新，庫存狀態(tài)預警。作業(yè)風險。通過AI與大數據的深度預測（如海運價格波動等為企業(yè)提供智能物流決策支持。能力域能力要求能源建立能源管理體系框架，制定能源管理制度，明確能源管理職責與分工；構建廠級能源管理系軋鋼加熱爐等重點設備實現能源管理系統(tǒng)與企業(yè)系統(tǒng)間的集成，實現信息基于人工智能模型，構建高爐-轉爐等煤氣平衡預測系統(tǒng)，支持多氣源協同構建鋼鐵全流程能源動態(tài)仿真模型，模擬煉鐵-煉鋼－軋制能量流動，支建立鋼鐵能源基礎數據采集系統(tǒng)，實現高爐、轉爐、軋機等關鍵工序的煤氣、電力、蒸汽消耗數據的手動或半自動記錄，形成能源數據臺賬；的能耗數據自動采集與可視化監(jiān)控；建立工序能耗對標機制，支持工序能耗與歷史數據對比分析；實現能源質量參數（如的共享和協同，使能源管理與企業(yè)的整體運營管理緊密結合；開展工序能效因子分析，識別高爐鼓風量、軋制加熱溫度等參數對能耗的影建立能源調度規(guī)則庫，集成專家經驗與歷史案例，支持調度優(yōu)化以及突發(fā)工況下的應急調度決策；建立碳排放管理系統(tǒng)，按持能效優(yōu)化決策；通過智能優(yōu)化算法實現全廠電力負荷分配、煤氣柜群協同調度等，提升能源網絡響應效率；通過深度挖掘能源大數依據企業(yè)生產計劃和歷史能源消耗情況，制定初步的能源消耗目標和能源供應計劃，確保能源的穩(wěn)定供應，滿足生產基本的閾值報警功能，確保生產用能穩(wěn)定性。建立能耗異常診斷模型，對煉鋼煤氣回收效率、軋機空載損耗等典型問題進行原因分析并提出改進建算與報告指南鋼鐵行業(yè)》要求，實現碳排放數據的核算、統(tǒng)計和分析。據，利用大數據分析技術和人工智能算法，對能源數據進行多維度、深層次的分析，發(fā)現能源消耗的潛在規(guī)律和問題，為節(jié)能降耗、能源管理決策提供更精準的支持。能力域能力要求安全具備安全操作規(guī)程；2)建立安全生產標準化認危區(qū)域部署視頻監(jiān)控系4)建立安全隱患數據臺賬1)通過信息技術手段，實現安全要素數據的采集，具備安全狀態(tài)感知和監(jiān)測能力欄，對人員進行較為精準的定位；3)初步開始3D崗位機器換1)建立安全管理系統(tǒng)，實現與企業(yè)生產管理、設備維護等其他業(yè)務系統(tǒng)的聯2)建立應急指揮中心，基于應急預案，自動給出管理建議，縮短突發(fā)事件應急響應時間；3)實現生產現場安全態(tài)勢感知與異常狀態(tài)自動預警。1)實現高危崗位由智能機器人進行替代；2)實現人員行為智能分析。對人員疲勞度進行監(jiān)測，自動識別異常行為并預3)實現安全事件智能決策與應急聯動?；诎踩录搫禹憫幹脵C制和應急處置預案庫，融合大數據、專家系統(tǒng)等技術實現安全事件處置的智能決策和快速響應。1)構建全流程本質安全決策平臺，基于AI模型預判煉鋼噴濺、連鑄漏鋼等事故趨勢，并自動調整工藝參數（如氧槍高度、冷卻水流量）規(guī)避風險；2)實現數字員工7*24小時監(jiān)測企業(yè)安全態(tài)勢。環(huán)保1)建立企業(yè)環(huán)保管理制度，明確各生產工序的環(huán)保責任分工及基礎風險點清單；2)構建環(huán)保數據采集系統(tǒng)，實現主要污染物的在線監(jiān)測與數據存儲；3)建立清潔運輸管理臺賬，記錄運輸車輛排放標準及路線，支持清潔運輸比例統(tǒng)計，通過信息化系統(tǒng)對無組織排放區(qū)域進行定期巡查并生成整改清單。1)實現環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)數據與生產系統(tǒng)數據聯動，例如在排放超標時觸發(fā)限產或調整設備運行參數；2)建立環(huán)保異常報警機制，對關鍵環(huán)保設施（如除塵進行預警；3)實現危險廢物轉移流程實時追蹤，確保合規(guī)處置。1)構建環(huán)保數據分析模型，關聯生產數據預判污染物排放趨勢，優(yōu)化環(huán)保設備布局與運行策略；2)通過人工智能平衡排放達標與成本效益，降低污染物處理成本，生成綜合環(huán)保優(yōu)化方案；3)推動供應鏈環(huán)保協同，優(yōu)先采購低碳原料并建立供應商環(huán)保檔案。經營管理能力要素包括采購、銷售、財務共3個能力域，各能力域的智能制造能力要求應符采購劃進行有效管理；建立合格供應商管理機制，包括供應商管理制度，覆蓋了供應商尋源、淘汰等，并能有效執(zhí)行；能夠使用電子表格或基應商等信息。通過信息系統(tǒng)，如實現采購計劃的管理；通過信息系統(tǒng)實現了采購需求申請、制定采購計劃和采購訂單管理，可實現采購過程的跟蹤；通過信息系統(tǒng)實現庫建立采購質量異議管理機制；通過信息系統(tǒng)(自建供應鏈系統(tǒng)或第三方采購平臺)對供應商進行尋源和評價。通過信息系統(tǒng)實現采購業(yè)務的全面管理，包括采購計劃同管理等；實現采購業(yè)務數據與其他關聯業(yè)務數據，如生產、倉儲、財務等的集成及數據規(guī)范化通過信息系統(tǒng)實現采購計劃的動態(tài)生成；通過信息系統(tǒng)實現對供應商的全面數字化管理，實現對供應商的全面管理及評價；實現采購質量異議與供應數據集成和共享。實現采購與生產、庫存、協同，構建庫存預警模現原材料價格波動和市購策略；器學習優(yōu)化供應商選擇和風險預警；實現與供應商相關系統(tǒng)供應鏈協同。通過供應鏈協同平臺連接上下游企業(yè)，實現需求、產能、物流資源實時共享與自動匹配（如鋼廠-汽車廠-物流商協同基于AI技術構建智能化的采購領域知識庫，通過知識圖譜與機器學習算法，實現對采購全流程的精準賦能，如針對采購流程中的合同條款爭議、供應商交期延誤等問題，基于歷史案例自動生成標準化處能力域銷售具有制定銷售計劃的流通過信息系統(tǒng)實現銷售訂單、銷售合同審通過信息系統(tǒng)實現銷售業(yè)務的全面管理，包括銷售計劃基于人工智能，對市場未來供求趨勢、影響因素及了銷售計劃制定的相關能夠根據客戶需求、庫人工方式制定銷售計劃；批等跟蹤管理；通過信息系統(tǒng)實現客