《冶金行业数智化转型实战》

《冶金行业数智化转型实战》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

当前，钢铁与有色金属行业正处于“绿色化+智能化”双重转型的关键窗口期。一方面，国家“双碳”目标倒逼冶金企业加速节能降耗，能耗管控、排放监测、质量追溯等环节对数据驱动提出迫切需求；另一方面，工业互联网、数字孪生、AI质检等新技术逐步成熟，头部企业已从“传统制造”迈向“智慧冶金”，行业分化加剧。然而，大量冶金企业仍面临“数据孤岛严重、生产流程不透明、设备运维靠经验、排产调度凭感觉”的困境，转型路径不清、技术选型困惑、投入产出难衡量，成为普遍痛点。

课程聚焦冶金行业数智化转型实战为核心要点，帮助学员认知数智化转型趋势、企业数智化转型战略定位是什么？企业数智化转型该如何规划，该如何寻找突破口，数智化转型的落地方法是什么？数智化转型对企业提出哪些能力要求？工业互联网平台、数字孪生、AI技术融合到企业哪些场景，发挥哪些作用与价值？使学员学之解惑，学之能用，带领企业踏上成功的数智化转型之路，让企业能更好迎接未来数智化与智能化发展。

【课程收益】

理解思维创新，钢铁与有色金属行业数智化转型政策导向与趋势，明确企业战略定位

掌握数智化转型本质，模型与框架体系，数智化转型落地八步法

掌握“数据驱动+精益生产”转型路径，识别企业核心痛点与突破口

深入理解数字孪生、工业互联网、AI质检、智能排产等关键技术原理与适用场景

掌握高炉智能控制、设备预测性维护、供应链协同等冶金全流程数字化实操要点

学会“试点先行→效益评估→全面推广”的实施框架，降低转型试错成本

通过现场教学，直观感受标杆企业转型成果，获得可复制的落地经验

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】总经理、副总经理、总监等企业高管

【课程时间】6小时

【课程大纲】

转型趋势与战略定位

1、思维创新路径

2、冶金行业数智化转型的政策导向

钢铁行业数字化转型政策解读

有色金属行业“十四五”智能化发展规划

“双碳”目标下的绿色化转型要求

3、冶金企业核心痛点深度剖析

生产流程不透明：从原料到成品的“黑箱”

能耗管控粗放：高炉/电解铝等高耗环节的能效瓶颈

质量追溯困难：批次质量波动原因难定位

设备运维被动：故障后维修，停机损失大

数据孤岛严重：MES/ERP/DCS等系统割裂

4、数智化思维

连接

赋能

破界

5、数智化转型本质与逻辑

企业数字化转型本质

数据是要素

连接是基础

算力是核心

算法是灵魂

融合是关键

6、从“传统制造”到“智慧冶金”——头部企业战略升级经验

案例讲解：宝武钢铁的“四个一律”与智慧制造

案例讲解：中国铝业的智能化工厂实践

知识点：战略升级的三个关键决策点

7、企业数智化转型，找到你的突破口

谁规划？

谁会做？

谁在用？

案例：美的数智化转型

知识点：数智化转型规划思路

8、企业数智化成熟度

冶金行业数智化成熟度五级模型

研讨：企业数智化转型自评与差距识别

二、企业数智化转型实战方法论

1、数智化转型模型与框架

企业数字化转型模型七步走

企业数字化转型框架蓝图

2、企业数智化转型难点与痛点

3、企业数智化转型8步落地法

愿景

数智化程度

单点启动

优化创新

快速迭代

扩展延伸

运行管理

体验与安全

4、数智化转型对企业的能力要求

变革能力

战略规划能力

创新与敏捷能力

组织能力

数据能力

资源与生态能力

精益能力

数据资产化能力

5、数智化转型10大坑

案例讨论与练习：案例讨论与练习：大型集团案例讨论与练习

案例知识点：建立用户为中心，效率驱动，价值输出视角

数智化转型，在大型项目管理制集团企业，如何做到可视化管理

三、企业数智化转型核心技术与场景应用

1、工业互联网平台——冶金数智化的底座

工业互联网平台的核心能力：连接、采集、建模、应用

冶金行业工业互联网平台架构

平台选型的关键考量：开放性、行业适配、生态能力

案例讲解：某钢铁集团工业互联网平台建设实践

2、数字孪生——让生产过程“看得见”

数字孪生的本质：从物理世界到数字世界的映射

案例解析：让仓储学会思考

高炉数字孪生：炉况预测与智能调控

轧钢数字孪生：工艺参数实时优化

电解铝数字孪生：槽况监测与能耗优化

案例讲解：高炉数字孪生智能控制系统

知识点：数字孪生建模的数据粒度与精度要求

3、AI质检——从“人眼抽检”到“智能全检”

冶金质检的痛点：人工目视、抽检漏检、标准不一

AI视觉质检技术原理

AI视觉质检适用场景：钢板表面缺陷检测、铝型材外观质检

AI质检落地三要素：数据准备、模型训练、产线集成

案例讲解：某钢厂冷轧钢板AI质检系统上线全流程

4、智能排产——从“凭经验排”到“算法驱动”

冶金排产的复杂性：多工序、多约束、多目标

智能排产的核心算法：约束满足+优化求解

炼钢-连铸-热轧一体化排产

电解铝槽况匹配与能耗优化排产

案例讲解：某钢铁集团一体化排产系统实施路径

知识点：排产系统上线前的数据治理清单

5、设备预测性维护——从“坏了再修”到“未坏先防”

冶金设备运维现状：定期检修+事后维修

预测性维护技术路线：振动监测+油液分析+热成像+AI模型

关键设备应用：高炉鼓风机、轧机主传动系统、电解槽异常预警

案例讲解：关键设备的智能维护解决方案

知识点：预测性维护的投入产出测算方法

6、供应链协同管理——打破“数据孤岛”

冶金供应链痛点：原料波动大、库存高、响应慢

原料采购智能决策

产供销一体化协同

物流跟踪与优化

案例讲解：某钢铁集团供应链协同平台建设

知识点：多系统数据集成策略分级

7、能耗管控与碳排放管理

冶金行业能耗结构分析

数字化能效管理：实时监测→异常诊断→优化建议

碳排放核算与碳资产管理

案例讲解：某钢厂能源管控中心实践

知识点：能耗优化的量化收益评估框架