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“數(shù)智化”助力鋼鐵行業(yè)高質量發(fā)展

發(fā)布時間:2024-09-11 09:40 編輯:gangpi 來源:互聯(lián)網(wǎng)
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鋼鐵快報:1. 信息系統(tǒng)多,互通難。由于過去的信息化建設很多沒有統(tǒng)一規(guī)劃,信息系統(tǒng)的建設廠家不一,導致架構不一,煙筒式的系統(tǒng)繁多,各系統(tǒng)硬軟件獨立,維護工作量大;2.缺乏統(tǒng)一標準與統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范。沒有建設

    

鋼鐵快報:

1. 信息系統(tǒng)多,互通難。由于過去的信息化建設很多沒有統(tǒng)一規(guī)劃,信息系統(tǒng)的建設廠家不一,導致架構不一,煙筒式的系統(tǒng)繁多,各系統(tǒng)硬軟件獨立,維護工作量大;

2.缺乏統(tǒng)一標準與統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范。沒有建設統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集和存儲的規(guī)范,導致不同生產(chǎn)設備的接口和采集協(xié)議不同,數(shù)據(jù)集成難,另外由于數(shù)據(jù)格式差異大,系統(tǒng)間數(shù)據(jù)共享成本很高;

3.數(shù)據(jù)未充分清理,難以驅動智能決策。很多鋼廠都建立了大數(shù)據(jù)中心,采集了大量的數(shù)據(jù),但沒有經(jīng)過加工處理,異?;驘o效數(shù)據(jù)多,無法充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值 大部分決策依舊靠人工干預,無法由數(shù)據(jù)驅動;

4.人工智能門檻高,落地難。人工智能賦能鋼鐵行業(yè)過程中,往往面臨著需求碎片化、多樣化的問題,過去的模型參數(shù)量小、泛化性差,一個模型大多只能對應單個場景,開發(fā)成本高、升級難。另外,算法訓練需要將生產(chǎn)單位的數(shù)據(jù)導出到開發(fā)環(huán)境進行訓練,存在數(shù)據(jù)泄露等安全險問題。

構建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智慧鋼鐵架構

支撐智能化持續(xù)演進

從2020年,華為與鋼鐵行業(yè)各界開啟交流與合作,逐步理解行業(yè)的需求,現(xiàn)在已經(jīng)深度參與到行業(yè)的智能化進程中。這個過程中,我們通過大量實踐發(fā)現(xiàn),要解決上述痛點,需要從的底層架構著手。

鋼鐵行業(yè)傳統(tǒng)的系統(tǒng)架構都是基于ISA-95的標準,但隨著智能化的到來,傳統(tǒng)架構已經(jīng)無法支撐行業(yè)向智能化方向演進。通過構建“統(tǒng)一標準、統(tǒng)一架構、統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范”的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構,平臺先行,應用迭代,保護投資,避免重復建設,才能探索出一條有效的升級路徑。

我們認為,采用云原生技術構建鋼鐵行業(yè)的新應用是行業(yè)的趨勢,同時,使用微服務架構和零代碼、低代碼的DevOps模式,能讓開發(fā)更加敏捷。

備注:數(shù)據(jù)僅供參考,不作為投資依據(jù)。

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