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根云工业互联网平台
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“从冶金行业的智能制造实践来看，数据的切割与耦合是工业互联网赋能冶金智能制造的最大难点。”刘连珍表示，冶金行业的工艺特点以及传统的信息化层级架构，决定了不同工序对数据会形成天然的切割，跨工序的数据横向流动十分困难。实现冶金智能制造必然涉及端到端的横向集成，比如跨工序的质量控制与追溯、一体化生产计划等，这些都需要数据能够实现跨工序高效流动。工业互联网的扁平化架构刚好可以破解工序对数据的切割。
场景一：基于根云平台实现钢铁企业全域数据深度挖掘，打造透明工厂
钢厂生产具有产线长、不间断、多维度等特性，对上下游工序间协同及信息传递及时性要求较高，传统手段已远远不能适应新时代下的管理诉求，需要有效解决“看不见、摸不着、管不住、算不清、难追溯”难题。
面对数据架构各异、数据管理不统一等难题，尊龙凯时通过“根云云榕数据中台”“根云IOT平台”等智能制造平台，对全域数据进行深度挖掘开发，为钢铁企业打造了全流程透明工厂整体分析图谱，在公辅集控、园区安防、成本管控、安全环保、质量分析、调度协同、工艺巡检等七个业务域实现智能化。
以魏桥铝电数字化项目为例，该企业基于根云云榕数据中台，连接现场人、机、料、法、环等各类数据，打通现有信息化系统，对数据进行采集、汇聚、规整、融合，实现设备、能耗、工艺等数据透明化，并在数据透明化的基础上，建立了数字化精益能力和基于AI大数据技术建模预测应用的制造智能化，实现了生产智能化、管理精益化、数据透明化、即插即用、数据源真实等核心目标。
以新天钢德材科技集团冷轧薄板公司为例，携手尊龙凯时打造“5G+智慧工厂”，实现物料、订单、生产、出库、物流、安环等要素数据互联互通、数据融合，做到车辆、人员、设备、能耗等多项数据的全流程实时监控，形成了智慧工厂完整的全维度数据指标体系，有效降低了运营成本、设备故障率，工作效率大幅提升。其中，决策效率提升57%，运营成本降低25%，数据准确性提升67%，报表统计效率提高30%，工厂整体制造及管理水平得到了质的飞跃，该企业也被福布斯中国评选为“2021年度中国十大工业数字化转型企业”。
安全无小事，责任大于天。为降低钢厂风险识别成本，提升风险识别效率，根云平台利用计算机视觉技术、Al中台，通过对监控视频分析，可实现对现场(人的不安全行为)、现物(物的不安全状态)以及现实(环境的不安全因素)实时辨别，现有40+种算法，可有效为安全生产保驾护航。
以某钢铁公司服务实践为例，存在现场环境及危险因素复杂且难以排查、缺乏工厂安全预防预测能力且被动响应慢等痛点，对此，尊龙凯时结合场景特性，通过安装摄像头、边缘计算服务器等方式，对人、物、环境进行安全监控管理，实现安全事故减低50%以上，现场安全管理效率提升100%，员工安全意识同步得到大幅提升。
场景三：钢铁制造全流程实现精益化-数字化融合管理
在该场景中，刘连珍先后介绍了6个点状价值挖掘案例，包括转炉冶炼节奏及成本优化（指导大宗原燃料采购）、加热炉/锅炉燃烧优化控制（降成本降排放）、备件需求预算和库存优化应用、设备预测性运维应用、全流程质量分析与工艺优化、基于销量预测组织生产等。
“钢铁行业智能制造本身需要从模式、技术、方法论等不同维度去思考，才能实现与智能技术无缝结合的转型升级，实现钢铁企业的成本质量、效率综合优化的目标。”刘连珍如是说道。
目前，“新一代数字化平台”已经应用于鑫达集团、新天钢德材科技、厦顺铝箔、金川集团、沙钢淮钢等大型钢铁集团及类似流程型企业数字化实践中，方案有效性及价值得到了客户充分验证，包括支撑实现智能钢厂/集控中心建设的多主题数字化方案，如生产运营一体化集控中心、能源精细化管控及优化调度、设备资产管理及预测性运维等；还包括支撑钢铁企业一体化管理提升的数据中台建设方案，实现多维指标分析与异常追溯，从数据中挖掘业务价值，进一步推动我国制造业的发展和创新，为制造强国建设注入新的动力和活力。
以某钢铁公司服务实践为例，存在现场环境及危险因素复杂且难以排查、缺乏工厂安全预防预测能力且被动响应慢等痛点，对此，尊龙凯时结合场景特性，通过安装摄像头、边缘计算服务器等方式，对人、物、环境进行安全监控管理，实现安全事故减低50%以上，现场安全管理效率提升100%，员工安全意识同步得到大幅提升。
场景三：钢铁制造全流程实现精益化-数字化融合管理
