实力出圈!18项成果入选冶金企业管理现代化创新成果
11月29日,中国钢铁工业协会发布第二十二届(2024年)冶金企业管理现代化创新成果名单,出圈创新成果中信泰富特钢板块再次凭借卓越的项成选冶实力和创新精神共有18项成果上榜,在钢铁行业中一等成果数量最多。果入
一等成果(6项)
中信泰富特钢
中信泰富特钢集团股份有限公司
1.基于全域全员的风险合规文化生态圈建设与实践
江阴兴澄特种钢铁有限公司
1. 特钢企业打造“三高两低”智慧工厂的探索与实践
大冶特殊钢有限公司
1. 基于氢能全氧燃烧技术的低碳绿色管理创新与实践
南京钢铁
南京钢铁股份有限公司
1. 以实现高韧性发展为目标的智慧经营管理体系建设
2.以能效提升为目标的智能电网管理
3. 基于大数据分析的智慧交通管理体系建设
二等成果(4项)
中信泰富特钢
大冶特殊钢有限公司
1. 特钢企业能源系统一体化协同管理体系的构建与实践
青岛特殊钢铁有限公司
1. 基于项目管理中心(PMO)项目管理模式实现铁前系统极致成本的探索与实践
南京钢铁
南京钢铁股份有限公司
1.以“三造一变”和“三升一高”为核心的智慧财务管理体系建设
2. 基于全流程全要素的数字采购供应链建设
三等成果(8项)
中信泰富特钢
中信泰富特钢集团股份有限公司
1. 基于“流程重构+数据驱动”的大型集团化业财共享管理实践
江阴兴澄特种钢铁有限公司
1. 基于全局性、重大性和长效性的业管节能高效炼铁技术探索与实践
大冶特殊钢有限公司
1. 基于5G数字孪生技术的无人化料场建设与管理
2. 聚力“三联工艺”攻克二高一特“卡脖子”难题的实践
3. 基于钢铁企业智能运维的设备管理体系创新建设与实践
天津钢管制造有限公司
1. 构建基于生产大数据及产能平衡模型的整单精准交付体系
2. 基于全流程生产、质量控制的理现数字化管理体系的探索与实践
3. 基于“服务++”的能源用无缝管产品技术研究与设计开发管理及应用
一等奖项目介绍
中信泰富特钢基于全域全员的风险合规文化生态圈建设与实践
中信泰富特钢厘清风险合规文化生成机理,创新提出钢铁企业风险合规文化生态圈建设方法论,代化坚持全域全员、实力境内境外一体建设风险合规文化生态圈,出圈创新成果高级管理人员发挥表率作用,项成选冶全体员工共同参与,果入真正将风险管理意识转化为员工的金企共同认识和自觉行动。创新风险合规文化生态圈建设评价指标体系,业管明确可接受与不可接受的理现风险轮廓,有效传导风险战略和管控要求。创新推动风险合规文化生态圈建设智能化,积极充实风险合规文化生态圈建设工具箱,夯实风险管理客观条件。卓越风险合规管理能力已成为公司核心竞争力的有机组成,助力公司有效地抵御了市场和行业波动。
兴澄特钢特钢企业打造“三高两低”智慧工厂的探索与实践
兴澄特钢构建全面集成的“铁、钢、轧、能、环、研”智能制造体系,通过深度融合大数据分析与生产制造,深化业务场景应用,推动关键技术突破与整合,大规模部署超过一百个人工智能应用模型,攻关解决了铁钢轧流程长、黑箱制造环节多、复杂物理化学变化多、高保真数据难、模型开发验证难五大行业核心难题,打造五大典型创新性用例,实现“高定制、高品质、高效率、绿色低碳、低成本”的“三高两低”智慧运营模式,有效提升了公司高质量发展。
大冶特钢基于氢能全氧燃烧技术的低碳绿色管理创新与实践
大冶特钢响应符合国家低碳环保要求,进行钢铁加热方面的创新,创造性提出在特钢生产流程中通过以氢能能源的优势为突破口,氢能燃烧与纯氧燃烧技术相结合,应用实施富氢燃料全氧无焰燃烧系统,进行全国首例低碳加热炉应用实践。单台加热炉可降低CO₂排放80%,能耗减少20%,热周期缩短15.2%,氧化烧损降低0.15%,氮化物排放浓度降低15%,年度创效693.5万元。通过氢能全氧燃烧技术,以高水平、低难度、更环保的优势可在钢铁行业领域深度推广,可促成推动工业领域绿色低碳发展,推动钢铁行业碳达峰,深化钢铁行业供给侧结构性改革,赋能全流程钢铁制造深度脱碳,以实现钢铁行业碳中和目标。
南京钢铁以实现高韧性发展为目标的智慧经营管理体系建设
南钢借助大数据分析、AI和BI等信息化手段,创新搭建了黑色市场分析和智慧管理系统。围绕市场分析和智慧管理两个核心板块,建立了千人千面的管理驾驶舱、六大品种研判框架、智慧管理、数据中心、智能研报、产业链全景图等主要板块,全面监控宏观、金融、钢材、铁矿石、煤炭、焦炭、废钢、合金等方面的市场变化,采用“大数据智能模型+专家预测”双维度预测模式,强化“常规+突发事件”和内外多机构联动的市场研判机制,自动生成市场分析智能研报,为公司生产经营决策贡献重要力量,持续提升公司智慧运营水平。该系统具备可传承、可推广、可创效的特点,为行业智慧经营数字化转型树立标杆。
南京钢铁以能效提升为目标的智能电网管理
南钢通过应用统一物模型技术构建了电力生产、运维、管理方面的多参量模型,将相关的业务系统进行集成,打破信息孤岛,实现数据的共享与交互、智能运维、主动预警设备健康状态,并高效调度和精准控制电网。每年可“削峰填谷”转移高峰用电负荷约8000万千瓦时,创造效益4800万元。利用煤筒仓、职工食堂等区域,建设南钢光伏发电装机容量55兆瓦,一年增加光伏发电2300万千瓦时,减少二氧化碳排放约1.8万吨。通过南钢智能电网主辅一体化平台,降低线路能源损耗,月度平均功率因数长期保证在95%以上,实现企业电网一张图、一张网的智能管控目标。
南京钢铁基于大数据分析的智慧交通管理体系建设
南钢构建一套全方位覆盖、多维度分析、智能化管控的智慧交通管理体系,通过历史及实时静动态数据挖掘和运用,充分整合路况、人流、车流、门岗、铁路、收发货点、过磅点等静动态历史及实时信息,建设物流仓储一体化管理、人员车辆门禁管理、道路交通态势感知、全场景路况可视化、一体化交通管理、交通事件追溯与分析、交通教育多媒体融合、全方位驾驶员管理等交通场景智慧化应用,实现钢铁企业智慧交通管理统一规划、综合治理、智慧调度、敏捷响应,真正实现人、车、物的高效协同和资源的高效利用,大幅降低道路交通安全风险,有效提升物流运输效率,满足清洁物流要求。
中信泰富特钢、南京钢铁并肩屹立在科创最前沿,以卓越的创新能力和深厚的行业积淀,充分发挥行业领跑者作用和现代化平台优势,把握发展趋势,共同推动特钢技术的革新与突破,不断书写特钢板块辉煌篇章。
-
文章
1
-
浏览
23613
-
获赞
79446
热门推荐
-
玲珰时尚服装(玲铛的意思)
玲珰时尚服装玲铛的意思)来源:时尚服装网阅读:1309图标像一个小铜铃一样的服装品牌是什么牌子作为世界名牌“圣大保罗”服饰系列,源自1910年的美国加州圣塔芭芭拉马球俱乐部,以该俱乐部发展的“圣大保罗解密:聪明的刘伯温为何没有逃脱死亡的毒手?
中国古代人物,最聪明的莫过于诸葛亮和刘伯温,在老百姓的心目中,这二人能掐会算,前推八百年,后算八百载。不过这两个人又有所不同,一个是刘备的军师,被刘备奉为上宾,后来做了丞相;一个是大明朝的开国元勋,帮梦幻西游2017七夕祥瑞冰晶魅灵怎么得
梦幻西游2017七夕祥瑞冰晶魅灵怎么得_预售时间时间:2022-06-14 12:58:23 编辑:nvsheng 导读:梦幻西游又出七夕限量版礼品了,只需要打开情缘晶币,既=就有机会获得梦幻西游战国七雄是哪七国?为何魏国能排名第一
经历了春秋时期一系列的大筛选,各个诸侯相互厮杀 ,所以在弱肉强食的混战中,使得数量众多的诸侯国减少到了个位数。到了战国时期,只剩下了7个诸侯国,他们并称为战国七雄,分别是齐国,楚国,赵国,韩国,魏国,adidas BYW 系列全新 Crazy BYW 3 鞋款释出,新成员诞生
潮牌汇 / 潮流资讯 / adidas BYW 系列全新 Crazy BYW 3 鞋款释出,新成员诞生2019年06月29日浏览:6487 天足 BYW 系列,自去年被山东空管分局圆满完成菏泽机场气象机务帮扶工作
中国民用航空网通讯员张明报道:从开航前的3月31日到6月15日后的平稳运行,经过两个半月的时间,山东空管分局气象台圆满完成菏泽机场气象机务的帮扶工作。开航前及时发现观测时钟错误并完成系统时钟校对,保障棕榈油因竞争对手石油上涨和林吉特走弱而攀升
汇通财经APP讯——受林吉特走软和竞争对手食用油走强的支撑,马来西亚棕榈油期货周四连续第二个交易日上涨,尽管当地出口低迷限制了涨幅。马来西亚衍生品交易所1月份交割的基准棕榈油合约FCPOc3午盘上涨4三伏天出汗是排毒还是体虚?三伏天出汗多能减肥吗?
三伏天出汗是排毒还是体虚?三伏天出汗多能减肥吗?时间:2022-06-15 12:09:54 编辑:nvsheng 导读:三伏天气出门几分钟就会大汗淋漓,毕竟高温笼罩,室内都热的受不了,更何况室外Nike SB Team Classic 释出全新的主题配色鞋款,庆祝美国独立日
潮牌汇 / 潮流资讯 / Nike SB Team Classic 释出全新的主题配色鞋款,庆祝美国独立日2019年07月05日浏览:2890 几天前美国独立日主题的八月份有螃蟹吗?8月份有螃蟹吗?
八月份有螃蟹吗?8月份有螃蟹吗?时间:2022-06-13 12:11:15 编辑:nvsheng 导读:每年的八月份就已经开始立秋了,秋季正是吃海鲜的季节,但是吃的最多的还是九十月份。那么,八月一边泡脚一边敷面膜好吗 常泡脚有益健康
一边泡脚一边敷面膜好吗 常泡脚有益健康时间:2022-06-15 12:03:03 编辑:nvsheng 导读:一般来说洗脚与敷面膜都是晚上睡前之事,而有些美美为了节省时间,便一边泡脚一边做面膜,唐代宗李豫趣谈:唐代宗与独孤皇后的爱情故事
唐代宗李豫是唐肃宗的长子,也是唐朝第八位皇帝,于762-779年在位。唐代宗和独孤皇后有着怎样的感天动地的爱情故事呢?唐代宗李豫简介网络配图李豫于726年出生于东都,从小聪明好学,祖父唐玄宗十分喜欢他德赫亚已告别!罗马诺:曼联签奥纳纳预计下周100%完成
7月8日讯 门将德赫亚发文告别曼联,结束12年红魔生涯。名记罗马诺更新社媒,谈曼联签国米门将奥纳纳进展。罗马诺:“在德赫亚发布告别曼联信后,曼联最终报价签奥纳纳的一切都已准备好。“正如昨天报道的那样,著名将领拿破仑一生中最著名的战役是什么战役
拿破仑的一生经历了无数次的战争,大多数还是取得了比较辉煌的战绩的,而在这么多的战争中拿破仑著名战役还要数马伦哥战役了。马伦哥战役是法国和反法同盟的一场生死大战,这次战争不仅让法国安然无恙,同时也是拿破冬泳时间多长好 别超过半小时
冬泳时间多长好 别超过半小时时间:2022-06-13 12:09:22 编辑:nvsheng 导读:很多人不了解冬泳的时长要控制在多久好,其实这个是要有一个循序渐进的过程的,但是最长还是不要超过