今天分享的是：工业互联网产业联盟：2024年工业互联网标识行业应用指南（钢铁）

报告共计：54页

本报告聚焦钢铁行业工业互联网标识解析应用，剖析现状、需求、应用模式并提出发展建议。

1. 标识解析概述

- 标识解析体系是工业互联网关键部分，包含标识编码、解析系统和数据服务。其可实现异构编码兼容、多源异构数据互操作、产业链全面互联，是钢铁行业产业互联互通枢纽。

2. 钢铁行业数字化转型需求

- 基本情况：钢铁行业是重要原材料工业，数字化水平提升，但仍面临碳排放数据管理等问题。产业链包括原料制造、冶炼制造和应用市场，钢铁生产企业是标识解析主要应用方。

- 发展特点：是经济关键动力、技术密集型产业、物理世界构建要素、数字化发展具竞争力产业。

- 变革方向：需向透明化生产工艺、全局协同供应链、数据信息共享转变，以应对挑战，推动数字化转型。

3. 标识解析实施路径

- 实施架构：以产业链核心环节为主，增强数据流通性，实现物流监督管理和企业数据可视化，提升效率、降低成本。

- 标识对象分析：标识对象涵盖冶炼工业炉类等八类，应制定统一编码规范，目前钢铁行业标识编码标准正在研制。

- 标识数据分析：解析数据包括生产过程等六类数据，用于多方面赋能。需建立数据模型，梳理属性数据，钢铁行业标识数据涉及多环节多场景。

- 应用组织流程：企业标识应用分四个阶段，包括预研评估、节点建设部署、企业标识应用实施和产业推广运营，二级节点应提供技术指导。

4. 标识解析应用模式

- 产销协同：解决客户需求传递和生产运输进度问题，提升企业协作和客户满意度，如河南某钢管制造企业应用成效显著。

- 质量管控：实现全生命周期质量追溯和售后质量数据管理，提升产品质量和企业竞争力，如山东某钢铁生产企业减少质量问题。

- 供应链追溯：改善制造企业与供应商信息互通和考核问题，实现供应链协同，如重庆某冶金装备制造企业提升供应链稳定性。

- 智慧炼钢：应对钢铁行业降本增效、数据管理和工艺优化等需求，浪潮云洲创新研发智能炼钢系统，如无锡新三洲特钢有限公司提高生产指标。

5. 发展建议

- 标识解析赋能数据协同，优化生产流程，加强供应链管理。

- 赋能企业管理，推动产业链数字化、绿色低碳管理和安全管理提升。

- 推动技术融合，加速应用创新，如与“数字孪生”、区块链、人工智能融合。

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