《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案》解讀-劉棣斐

《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案》印發(fā)實(shí)施2014年1月16日，工信部聯(lián)合發(fā)改委、財(cái)政部等九部門共同印發(fā)《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案（2024—2026年）》。為原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型錨定了發(fā)展方位，謀劃了實(shí)施路徑，是未來幾年引領(lǐng)行業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力，構(gòu)筑國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)的重要指引性政策文件。01.

政策解讀02.

轉(zhuǎn)型思考政策出臺(tái)背景：黨中央國(guó)務(wù)院高度重視制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)持以信息化帶動(dòng)工業(yè)化，以工業(yè)化促進(jìn)信息化以信息化帶動(dòng)工業(yè)化，發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)生產(chǎn)力的跨越式發(fā)展200020022012大力推進(jìn)信息化與工業(yè)化融合，促進(jìn)工業(yè)由大變強(qiáng)2007十六大十七大十五屆五中十九大十八大推動(dòng)信息化和工業(yè)化深度融合…促進(jìn)四化同步發(fā)展推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合2017二十大推進(jìn)新型工業(yè)化，加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)、質(zhì)量強(qiáng)國(guó)、航天強(qiáng)國(guó)、交通強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)2022到2035年，

建成現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，形成新發(fā)展格局，基本實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的戰(zhàn)略主線始終不變，路徑日益清晰“深刻把握新時(shí)代新征程推進(jìn)新型工業(yè)化的基本規(guī)律，積極主動(dòng)適應(yīng)和引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，把高質(zhì)量發(fā)展的要求貫穿新型工業(yè)化全過程……?！薄按罅ν七M(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，……推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型，……實(shí)施制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模化應(yīng)用……”4政策出臺(tái)背景：原材料工業(yè)是推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主力軍、主戰(zhàn)場(chǎng)意義重大 特點(diǎn)鮮明 需求迫切原材料工業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的根基，是支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)30%原材料工業(yè)增加值占我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值比重石化化工、鋼鐵、有色、建材等產(chǎn)能占全球一半以上原材料工業(yè)是典型的流程制造業(yè)資源能源密集。以各類礦產(chǎn)、石油、天然氣、生物質(zhì)等自然資源為原料，對(duì)能源資源依賴度高，同時(shí)也是能耗和碳排放大戶過程機(jī)理復(fù)雜。涉及大量復(fù)雜的物理化學(xué)變化，大多在高溫高壓條件下進(jìn)行，難以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)控，“黑箱”屬性顯著生產(chǎn)連續(xù)性強(qiáng)。工藝過程多為連續(xù)進(jìn)行，工序銜接緊密，需要數(shù)月或更長(zhǎng)周期連續(xù)運(yùn)行盡管部分原材料工業(yè)龍頭企業(yè)已經(jīng)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，但仍面臨：數(shù)字化轉(zhuǎn)型認(rèn)知不足不同行業(yè)、企業(yè)基礎(chǔ)差異大建模仿真等技術(shù)難度高人工智能等前沿技術(shù)融合不夠人復(fù)合型人才供給緊缺……50%5個(gè)5GDP比重超過1%的十個(gè)重點(diǎn)行業(yè)里占據(jù)半壁江山原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本內(nèi)涵原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指利用人工智能、5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)，在材料研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造，企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、物流倉儲(chǔ)，行業(yè)運(yùn)行調(diào)控、耦合協(xié)調(diào)以及上下游協(xié)同等各環(huán)節(jié)進(jìn)行融合創(chuàng)新和改造提升，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素泛在感知、制造過程數(shù)字孿生、運(yùn)營(yíng)管理最優(yōu)決策，以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化驅(qū)動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈業(yè)務(wù)變革，加快推動(dòng)行業(yè)提質(zhì)升級(jí)、降本增效、綠色安全發(fā)展。數(shù)字化轉(zhuǎn)型67推動(dòng)原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心思路“加快制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化”——2018年全國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作會(huì)議“要把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向，推動(dòng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”——2021年19屆中央政治局第34次集體學(xué)習(xí)“傳統(tǒng)制造業(yè)是現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的基底，要加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平”——2022年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議“要堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，深入推進(jìn)新型工業(yè)化，推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展”——2023年十四屆全國(guó)人大一次會(huì)議數(shù)字化轉(zhuǎn)型怎么干數(shù)字化轉(zhuǎn)型用在哪數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化高端化綠色化用數(shù)字化改造來提升生產(chǎn)管理水平和數(shù)據(jù)獲取能力，為轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)各類要素互聯(lián)互通，把小數(shù)據(jù)匯聚成大數(shù)據(jù)，便于分析挖掘通過人工智能等挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，

為精益生產(chǎn)、科學(xué)管理提供智能基礎(chǔ)智 安全化能化 高效化對(duì)應(yīng)原材料“

三品”

戰(zhàn)略，產(chǎn)品服務(wù)要高端化安全生產(chǎn)是本質(zhì)要求，智能化賦能安全化生產(chǎn)企業(yè)要通過智能化經(jīng)營(yíng)管理實(shí)現(xiàn)降本增效原材料工業(yè)是能耗大戶，必須實(shí)現(xiàn)綠色化發(fā)展強(qiáng)基礎(chǔ)促應(yīng)用數(shù)字化基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)智能化基礎(chǔ)深入學(xué)習(xí)領(lǐng)悟習(xí)總書記關(guān)于數(shù)實(shí)融合、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系列重要論述，形成了工作的關(guān)鍵思路和推進(jìn)主線為原材料企業(yè)指明實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本路徑高安高綠端全效色化化化化升生運(yùn)發(fā)級(jí)產(chǎn)營(yíng)展引導(dǎo)原材料企業(yè)聚焦核心價(jià)值實(shí)現(xiàn)應(yīng)用賦能標(biāo)桿、創(chuàng)新、AI、服務(wù)等科學(xué)合理制定發(fā)展目標(biāo)原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本目的在于提質(zhì)升級(jí)、降本增效、綠色安全聚焦這一核心任務(wù)，《工作方案》按照總分結(jié)構(gòu)，定量與定性相結(jié)合劃定了目標(biāo)到2026年，原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得重要進(jìn)展，重點(diǎn)企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型診斷評(píng)估，數(shù)字技術(shù)在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、市場(chǎng)服務(wù)等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)深度應(yīng)用，生產(chǎn)要素泛在感知、制造過程自主調(diào)控、運(yùn)營(yíng)管理最優(yōu)決策水平大幅提高，為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。應(yīng)用水平明顯提升8支撐能力顯著增強(qiáng)服務(wù)體系更加完善系統(tǒng)謀劃重點(diǎn)工作任務(wù)(1/2)9《工作方案》圍繞4

個(gè)方面部署了14

項(xiàng)具體任務(wù)（一）強(qiáng)化基礎(chǔ)能力夯實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)，提升數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等能力。完善網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)，構(gòu)建泛在感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，開展內(nèi)網(wǎng)改造、打造高質(zhì)量外網(wǎng)，推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析二級(jí)節(jié)點(diǎn)建設(shè)和應(yīng)用。強(qiáng)化智能化基礎(chǔ)，加強(qiáng)重點(diǎn)行業(yè)智能裝備、算力設(shè)施、模型算法的建設(shè)部署和推廣普及。（二）深化賦能應(yīng)用助力高端化升級(jí)，加快產(chǎn)品高端創(chuàng)新，推動(dòng)生產(chǎn)過程高端升級(jí)，提升服務(wù)高端化水平。支撐綠色化發(fā)展，基于數(shù)字技術(shù)開展裝備及工藝流程優(yōu)化升級(jí)改造，開展碳排放計(jì)算與碳足跡追溯，加強(qiáng)數(shù)字化能源管控等。保障安全化生產(chǎn)，加快提升快速感知、超前預(yù)警預(yù)防、應(yīng)急處置、系統(tǒng)評(píng)估等能力。實(shí)現(xiàn)高效化運(yùn)營(yíng)，打造全鏈條一體化管理模式，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間業(yè)務(wù)協(xié)同和資源優(yōu)化。10系統(tǒng)謀劃重點(diǎn)工作任務(wù)(1/2)（三）加強(qiáng)主體培育8.

培育數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿，打造一批數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型場(chǎng)景、標(biāo)桿工廠、智能礦山、標(biāo)桿企業(yè)。9.

推動(dòng)大中小企業(yè)融通發(fā)展，支持龍頭企業(yè)和“鏈主”企業(yè)向中小企業(yè)開放市場(chǎng)、平臺(tái)等資源，強(qiáng)化中小企業(yè)與大型企業(yè)的專業(yè)化協(xié)作，開展中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型城市試點(diǎn)。10.

推進(jìn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)智慧化建設(shè)，加強(qiáng)重點(diǎn)行業(yè)園區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)能力升級(jí)和公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)。（四）完善支撐服務(wù)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新供給，面向重點(diǎn)行業(yè)培育一批產(chǎn)品和系統(tǒng)解決方案，分行業(yè)建設(shè)原材料工業(yè)制造業(yè)創(chuàng)新中心。強(qiáng)化人工智能驅(qū)動(dòng)，催化一批低成本高價(jià)值人工智能產(chǎn)品和解決方案，構(gòu)建細(xì)分行業(yè)通用大模型。增強(qiáng)公共服務(wù)支撐，打造涵蓋技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)和數(shù)據(jù)要素賦能的公共服務(wù)支撐體系。加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全治理。依托現(xiàn)有試點(diǎn)示范工作基礎(chǔ)，立足原材料工業(yè)特點(diǎn)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，開展標(biāo)桿選樹行動(dòng)。典型場(chǎng)景研發(fā)設(shè)計(jì)、制造執(zhí)行、質(zhì)量控制、設(shè)備運(yùn)維、倉儲(chǔ)物流、能源環(huán)保、安全管理等領(lǐng)域標(biāo)桿工廠“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合應(yīng)用成效顯著、實(shí)現(xiàn)制造過程數(shù)字孿生標(biāo)桿企業(yè)全流程自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)為政策落地提供關(guān)鍵保障11（一）加強(qiáng)組織實(shí)施。加強(qiáng)部門協(xié)同和上下聯(lián)動(dòng)。動(dòng)態(tài)跟蹤工作方案進(jìn)展。成立原材料工業(yè)數(shù)字化專家委員會(huì)和4個(gè)重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)中心。征集遴選原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿企業(yè)、典型場(chǎng)景、解決方案。（二）加強(qiáng)政策支持。研究制定原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)和重點(diǎn)產(chǎn)品清單，遴選一批優(yōu)秀系統(tǒng)解決方案提供商。發(fā)揮國(guó)家產(chǎn)融合作平臺(tái)作用，強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持。（三）加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。持續(xù)完善石化化工、鋼鐵、有色金屬、建材等行業(yè)智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)一批技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制修訂。制定重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與成效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。加大標(biāo)準(zhǔn)宣貫力度，促進(jìn)成熟標(biāo)準(zhǔn)落地應(yīng)用。（四）加強(qiáng)人才引育。推動(dòng)建立重點(diǎn)人才和專家信息庫。支持企業(yè)設(shè)立“數(shù)字化轉(zhuǎn)型首席設(shè)計(jì)師”“首席數(shù)據(jù)官”，加快培育科技領(lǐng)軍人才、青年骨干人才、復(fù)合型人才、轉(zhuǎn)型急需緊缺的工程師和技術(shù)技能人才。支持引進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型海外高端人才。（五）加強(qiáng)宣傳引導(dǎo)。支持地方舉辦數(shù)字化轉(zhuǎn)型大會(huì)。加強(qiáng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型學(xué)習(xí)培訓(xùn)和對(duì)標(biāo)引導(dǎo)。鼓勵(lì)行業(yè)舉辦原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用大賽，強(qiáng)化對(duì)轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)成效的宣傳報(bào)道。“1+4”體系設(shè)計(jì)支撐行業(yè)聚焦落地《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案》石化化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南有色金屬行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南建材行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南主要目標(biāo)12《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南》具體舉措（一）夯實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐體系完善標(biāo)準(zhǔn)體系開展數(shù)字化診斷評(píng)估和標(biāo)桿示范實(shí)施關(guān)鍵軟件和裝備攻關(guān)（二）筑牢數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)補(bǔ)齊數(shù)字化短板推進(jìn)重點(diǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化改造推廣先進(jìn)數(shù)字化應(yīng)用（三）深化數(shù)字化賦能提升推動(dòng)鋼鐵+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用推動(dòng)鋼鐵+人工智能創(chuàng)新應(yīng)用深化數(shù)字化賦能應(yīng)用（四）豐富數(shù)字化供給生態(tài)1310

培育數(shù)字化方案供應(yīng)商01.

政策解讀02.

轉(zhuǎn)型思考鋼鐵行業(yè)面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求對(duì)此，《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程建設(shè)指南》對(duì)當(dāng)前鋼鐵行業(yè)面臨的關(guān)鍵痛點(diǎn)做出精準(zhǔn)論述：設(shè)計(jì)建設(shè)層面 產(chǎn)品研發(fā)與工藝設(shè)計(jì)層面運(yùn)營(yíng)層面產(chǎn)業(yè)鏈層面?zhèn)鹘y(tǒng)“實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)+現(xiàn)場(chǎng)試制”導(dǎo)致的試錯(cuò)成本高、研發(fā)周期長(zhǎng)等問題鋼鐵企業(yè)工廠建設(shè)過程中設(shè)計(jì)效率低、施工風(fēng)險(xiǎn)大、建設(shè)成本高以及進(jìn)度控制難等問題由于市場(chǎng)不確定性和客戶需求多變性導(dǎo)致的企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源平衡、協(xié)同優(yōu)化、算賬經(jīng)營(yíng)等難題以需求驅(qū)動(dòng)為價(jià)值導(dǎo)向的供需平衡、客戶準(zhǔn)服務(wù)、生態(tài)協(xié)同等難題生產(chǎn)層面鐵、鋼、軋重點(diǎn)工序中因機(jī)理復(fù)雜、邊界條件辨識(shí)不清、信息獲取不對(duì)稱等原因引起的運(yùn)行穩(wěn)定性、質(zhì)量控制“黑箱”難題15工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是推進(jìn)鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法論《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程建設(shè)指南》提出“傳統(tǒng)五級(jí)信息化系統(tǒng)+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”總體架構(gòu)“以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為基礎(chǔ)，把企業(yè)數(shù)據(jù)與正在發(fā)生的

IoT數(shù)據(jù)聯(lián)結(jié)在一起，構(gòu)建云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)與應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)集成打通，增加現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和資源集聚優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)能力的智能化提升”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能優(yōu)化閉環(huán)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型背后的核心共性邏輯16以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)鋼鐵行業(yè)變革的主要方向依賴于專家經(jīng)驗(yàn)和管理流程的決策模式基于數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)決策和敏捷響應(yīng)變革生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方式機(jī)理模型與數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)合，對(duì)現(xiàn)有工藝、設(shè)備、質(zhì)量等優(yōu)化；車間、不同基地甚至是產(chǎn)業(yè)鏈打通……變革資源配置方式局部、不均衡的產(chǎn)業(yè)資源分配方式基于網(wǎng)絡(luò)化的全局優(yōu)化配置轉(zhuǎn)變制造資源、市場(chǎng)和客戶需求、金融、物流及配套服務(wù)等資源精準(zhǔn)匹配等，化解產(chǎn)能過剩……圍繞產(chǎn)品、相對(duì)通用的模式面向用戶的個(gè)性化多元化增值模式變革服務(wù)模式與商業(yè)模式生產(chǎn)、交易、加工、物流等集成化一站式服務(wù)；知識(shí)共享、供應(yīng)鏈協(xié)同等延伸服務(wù)……17工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)鋼鐵行業(yè)形成新型發(fā)展模式：數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)、以網(wǎng)絡(luò)為組織方式、以平臺(tái)為價(jià)值載體、以創(chuàng)新為根本目的提升生產(chǎn)過程智能化水平增值服務(wù)與創(chuàng)新設(shè)計(jì)服務(wù)優(yōu)化：根據(jù)使用、環(huán)境等數(shù)據(jù)優(yōu)化設(shè)備設(shè)計(jì)改造，提供增值服務(wù)工藝效能提升效能最優(yōu)化：洞察工藝參數(shù)變化趨勢(shì)，并實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)行優(yōu)化生產(chǎn)全生命周期管理全局優(yōu)化：實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、部署、運(yùn)維、改造、報(bào)廢等全流程管控優(yōu)化設(shè)備故障診斷預(yù)測(cè)遠(yuǎn)程及預(yù)測(cè)性維護(hù)：預(yù)測(cè)診斷設(shè)備問題，以遠(yuǎn)程手段提前介入維護(hù)高爐煉鐵數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)分析，優(yōu)化生產(chǎn)控制過程單座高爐每年降低成本2400萬元、冶煉效率提升10%18實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)管控和經(jīng)營(yíng)管理科學(xué)決策經(jīng)營(yíng)管理決策優(yōu)化智能管理決策：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)超越傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)自主決策優(yōu)化生產(chǎn)組織與資源調(diào)配資源調(diào)配優(yōu)化：靈活組織、動(dòng)態(tài)調(diào)整企業(yè)內(nèi)部資源生產(chǎn)計(jì)劃與排程生產(chǎn)敏捷響應(yīng)：對(duì)市場(chǎng)需求和生產(chǎn)狀態(tài)快速響應(yīng)調(diào)整生產(chǎn)過程管控生產(chǎn)精準(zhǔn)管控：生產(chǎn)流程、質(zhì)量、效率的最優(yōu)化自主化提升基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)的決策支撐美國(guó)大河鋼廠：基于人工智能對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和識(shí)別預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)“無隨機(jī)事件”的生產(chǎn)過程基于平臺(tái)的工序協(xié)同優(yōu)化韓國(guó)浦項(xiàng)鋼鐵：結(jié)合大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)筑智能化生產(chǎn)體系，

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