干货 | 钢企决策智能系统案例分享

某大型钢铁集团是一家产能过千万、纳税过百亿的大型钢铁联合企业，作为国内钢铁领军企业，后续准备进一步贯彻执行新旧动能转换的要求，计划通过减量置换，打造先进钢铁生产基地。经过多年的信息化建设，企业纵向已经建立了L1~L4层的自动化和信息化系统，横向实现了采购、库存、生产、销售、物流、财务等环节端到端的信息化全覆盖。

 

但该钢铁集团信息化系统同样面临着新的挑战：

 

1.数据自采率低。在信息化方面存在手动输入及调整的环节较多、多方输入造成数据的不一致、信息及时协同存在错位现象等问题；

 

2.信息闭环未形成。数据分析存在核心数据管理无法自主升级改造、数据存取性能存在风险、数据使用方式单一、系统内信息处理闭环未能完全形成、数据分析能力相对较弱等问题；

 

3.优秀经验知识未固化。大量业务数据分析依靠人工完成和个人经验判断、无法做到实时分析反馈并与业务同步，对历史数据资产的使用相对较少、历史数据尚未构成企业经营的智能化分析支撑；

 

4.传统架构存在风险。系统延用了较传统的IOE类信息化技术手段，存在技术支撑风险。

 

以上问题都阻碍了该钢铁企业的数智化转型进程。

 

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建设内容

 

傲林科技以傲数平台、事件网两大平台产品为支撑，打通采购、生产、库存、销售、订单、营销的企业经营全流程数据，从企业经营全局进行数据分析，通过量化决策系统，帮助客户实现矿石成本平衡优化、企业量化决策优化、企业经营分析智能化，构建一套完整的决策智能辅助分析系统。

 

对企业内部数据与外部供应链数据、产业周期数据、宏观经济数据、竞争环境数据、工业大数据等进行全方位构建，依据时间维度，形成立体的多维数据模型，根据数据模型给出基于大数据的量化分析和洞察，以事件和风险的方式推送至PC端和手机端，为领导决策提供直接建议。

 

将各个部门的运营经验和关键业务节点通过人工智能技术建立数字模型，同时将不同模型通过知识图谱联系成企业整体多维度业务模型，让每一个职能部门的数据在企业的全局视角发挥作用，形成全局优化；通过不断迭代的模型训练，提供辅助决策的量化分析和最优方案，形成精益管理。

 

1.业务管理

 

对该钢铁集团的数据、流程、信息化系统、业务活动进行摸底与梳理，根据调研结果并结合该钢铁集团信息化数据可用范围，进行落地实施。

 

2.主数据管理，建立统一的主数据资产管理平台

 

主数据资产管理平台包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术。完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、数据治理、数据分析、数据交换等功能。

 

实施方案包括：

 

梳理该钢铁集团主数据体系可行性实施方案（含数据采集、数据质量分析、数据源分析、数据资源普查、管理颗粒度等）。

主数据管理系统落地实施（基础环境部署、原型迭代与预览、主数据汇集、数据清洗、转换、数据映射、主数据质量管理实施、系统性能调优等）。

 

3.数据湖，建立统一的数据集成平台

 

实施方案包括：

 

梳理该钢铁集团信息化系统数据湖建设可行性实施方案（含数据基础设施、数据接入范围、模型和数据集成标准等，合理规划数据存储颗粒度，构建维度层次结构形成统一数据中心。通过多层级ETL的抽取、转换、清洗、加载功能，实现各类数据源的有机结合、确保数据来源质量，保证信息的完整性、一致性）。

数据湖管理系统落地实施（通过各信息化系统的前置数据抽取功能的配置管理，及时获取并整合各专业系统的管理数据）。

 

4.综合运营决策，建立统一展示平台

 

通过对关键指标的直观展示，使经营者能完整、及时、全局、高效地获取公司的经营信息，并达到业务信息穿透透明化的目的。

 

实施方案包括：

 

梳理该钢铁集团综合运营决策与业务经验固化相关内容（含指标体系、现有业务流程、ERP系统对接、CRM系统对接、成本分析与成本计算等，合理界定业务系统与经营分析系统功能划分）。

综合运营决策系统落地实施（主题数据归纳及处理、算法模型设计与开发、历史数据深度学习与模型优化、管理控制台定制、信息化系统互动对接定制等）。

 

5.采购库存优化，建立采购库存优化辅助决策服务与应用

 

考虑到该钢铁集团采购与原燃辅料库存优化是个重要且急需提升的部分，将单独规划和实施相应辅助模块。

 

通过对该钢铁集团铁前生产数据，铁前设备维保数据，采购数据，库存数据，钢铁原燃辅料采购价格指数、物流数据、配矿方案、铁前质量数据、成本计算模型、生产计划数据、生产实绩数据、产成品等其它数据进行综合建模分析与深度学习优化，形成动态智能推荐的原燃辅料采购优化辅助方案、库存动态最优方案、以及应付账款结构优化等方案。

 

 

3

转型价值

 

通过以上5个维度的建设，成功提升了该钢铁集团的经营决策能力：管理人员可以随时掌握公司的运营情况，为该钢铁集团公司高层领导和业务部门分析人员的日常数据分析与决策提供依据。同时可以降低用户操作难度，减少用户培训成本，为公司管理层提供快速且丰富的人、财、物等方面的统计分析数据和决策支持，使其能够更加着眼于业务优化和管理，以进一步提升该钢铁集团公司的业务运作效率和决策能力。

 

除提升了该钢铁集团的经营决策能力外，还实现了以下价值收益：

 

•公司经营管理的透明化与全局性业财融合分析。多角度对比年度目标和历史数据是否保持持续、稳健发展。

 

•公司经营决策的辅助支撑。效益的预测、模拟、以及辅助优化建议，市场波动影响分析等。

 

•合同订单生命周期的协同。以合同订单全生命周期为主线，拉通产供销协同以及问题发现。

 

• 产供销的决策辅助。在合理资金占用条件下的供产平稳、市场变化下的产销动态平衡等支撑。

 

作为大型复杂流程工业，钢企的全流程工序内部生产数据获取困难，绝大部分为过程不透明的“黑盒”。而基于傲林科技事件网络技术构建的企业级数字孪生体，使钢铁企业的采购、生产、销售等全流程都得以透明化，通过对企业数字孪生体的模拟仿真，使用人工智能模型获得优化策略，并把相关指令反馈到各生产经营部门去落地执行，形成了企业整体智能化优化的闭环。通过为该钢铁集团提供数字化决策和运营支撑能力，有效增强了企业软实力及全行业竞争力，打造了钢铁行业数字化转型标杆。

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