Metallurgical Economics and Managemen
冶金经济与管理
张世恩, 霍咚梅
作为国民经济支柱型基础产业，钢铁行业产业链条长，涉及环保、安全、国际贸易等多个高风险领域，既要面对传统合规风险叠加压力，又需应对供应链准入门槛提升、数字化转型带来的新型合规挑战，合规管理能力面临严峻考验。在此情况下，我国等同采用ISO37301国际标准并出台相关政策，构建起全维度合规监管框架；国内龙头钢铁企业已率先开展合规体系认证。结合政策导向与行业特性，分析钢铁企业合规管理体系建设的核心要点，提出加快体系建设升级、强化核心领域合规能力、借助数字化提升效能的建议，旨在为钢铁企业防范合规风险、巩固供应链地位、实现高质量可持续发展提供实践指引。
张涛
在“双碳”目标与冶金行业低碳转型需求下，冶金企业碳数据管理存在效率低、“数据孤岛”等突出问题。结合新一代信息化技术与碳管理业务，设计多源数据融合驱动的碳管控平台数据架构，明确冶金企业碳数据核心类型，构建数据源、基础数据、业务数据、指标数据逐级处理流程及设备、工序、企业三级存证体系，阐述多源数据融合技术在碳管理平台的应用。研究表明，该架构可有效提升碳核算准确性与管控效率，实现碳数据精细化管理，为行业低碳数字化转型提供技术支撑。
王璇
当前，钢铁行业人工智能应用进入规模化推广关键期，数据质量是决定AI模型性能与落地效果的核心因素。依据国家数据标准化技术委员会规范及《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出了钢铁行业高质量数据集全链路闭环建设路径，涵盖数据采集、需求分析、加工处理、模型验证、智能应用与保障体系六大环节，构建三级数据集体系，形成“以数赋模、以模优数”的双向联动机制，为AI模型高效落地提供数据支撑，助力钢铁行业高质量转型。
李维
面对新质生产力的发展要求，首钢线下新产品开发过程存在管控欠缺、文档继承性差等诸多问题，因此亟需构建数字化钢铁新产品开发管理体系。该体系以APQP数字化管控平台为载体，整合内外部技术资源，嵌入数字化仿真与失效模式分析模块，再配合“分级分类立项管控、PDCA+FMEA风险防控、性能-技术-成本三维评价、全流程阶梯式激励”全流程管理机制，实现研发全周期的数字化赋能。该体系实施后成效显著：首钢在国际、国内首发新产品65项，年均经济效益增加1.1亿元，研发审核效率提升50%，汽车板IATF16949审核覆盖率提升60%，因而获评“中国卓越钢铁企业国际影响力品牌”，也当之无愧成为行业数字化研发标杆。
宋婉婉, 尼楚君, 洪欣语, 杜立辉
随着全球碳中和目标深化及ESG理念普及，钢铁行业作为高碳排放与资源密集型产业，亟须通过技术创新实现可持续发展。从AI技术赋能视角出发，探讨AI在钢铁企业ESG转型中的多维作用机制，发现存在减排压力与新增投资成本矛盾、生产工艺路径依赖与技术局限性、市场化激励机制有待完善等现实困境与压力，从数据驱动的精准治理、算法优化的动态决策、智能协同的治理效能3个维度分析AI技术促进ESG转型的理论基础，结合行业实践案例提出环境维度以AI驱动实现低碳转型与污染防控、社会维度以AI助力员工安全与供应链责任、治理维度以AI赋能数据治理与战略决策等路径，辅以技术融合、政策协同与生态共建的保障策略，为钢铁企业ESG转型发展提供理论依据与实践参考。
宋光辉
钢铁工程项目工序复杂、影响因素多、实施难度大，目前其进度管理多依赖个人经验，存在工程进展判断准确度低、对进度变化响应速度慢等问题，难以满足业主更高的要求。当前，人工智能(AI)技术快速兴起，可为工程的顺利实施提供重要的支撑。基于此，从管理流程视角，结合AI智能学习、仿真优化、多智能体3项技术，对钢铁工程项目进度的计划编制、监控、偏差处理、资源调度等4个环节进行梳理，指出AI赋能下进度管理将向着人机协同、趋势感知、模型辅助决策等方向发展。研究发现，AI技术将促进项目进度管理从经验依赖向智能增强方向转变。研究结果为钢铁工程建设提供了理论参考和实践指引，助力项目管理水平和工期保障能力提升。
周强
针对冶金电气设备工况恶劣、全生命周期可靠性管控不足的问题，构建可靠性评估体系，提出管理策略，旨在提升设备运行稳定性与生产连续性。首先，划分生命周期阶段，明确影响因素；其次，建立含4类核心指标的评估体系与威布尔分布可靠性模型；最后，结合实验与仿真，验证模型有效性，提出分阶段管理策略。经3台冶金高压异步电动机数据验证，该模型预测误差小于5%，精度较传统方法提升12%～18%；管理策略实施后，设备平均无故障工作时间延长23%。研究表明，所建评估体系精度较高，分阶段管理策略可有效提升设备可靠性，可为冶金企业设备管理提供技术支撑。
刘希望
冶金行业作为劳动密集型行业，是安全生产管理的重点。目前，很多企业已基本实现生产全流程自动化操作，冶金行业的事故数与死亡人数总体呈下降态势，但在安全管理“最后一公里”的落实上仍存在较大改进空间。立足邯钢新区，放眼全国冶金企业，着重阐述生产过程的动态风险辨识与管控、维检作业和外包管理等；结合“互联网+安全生产”工作实践，论述如何构建集感知、监测、预警、处置、评估于一体的全时段、全链条数字化安全管理模型；重点对动火作业的“赋码加芯”进行详细论述，并提出焊工全生命周期动态评价、动火票证电子化互联、焊工黑名单建立和系统预警弹窗功能优化等建议。
李银银
在“双碳”目标下，精准的碳排放数据是碳交易、碳税及绿色金融的基石。钢铁企业作为碳排放大户，减碳压力尤为突出，准确掌握碳排放情况是实现精准减排的前提。当前，我国碳排放监测工作形成了以核算法为主、实测法逐步推广的“双轨并行”格局。核算法应用成熟，但存在失真风险；实测法数据实时精准，但监测点位受限。对钢铁企业而言，2种方法互补共生，共同构成完整的监测核算体系。为了破解当前碳监测领域数据可信度不足、监测方案单一、数据一致性差等关键瓶颈，创新性地提出企业层级核算法与工序层级实测法相结合的碳排放监测方案，为推动钢铁企业碳管理从被动核算向主动监测转型提供可落地的技术路径。
林辉, 田军利, 肖峰
为实现产线绿色制造，武钢高速棒材生产线结合自身工艺特点，应用了大量绿色制造新工艺、新技术和新装备，实现生产过程的节能环保和降耗减排目标；为了满足市场对低碳钢筋的需求，积极开展低碳排钢筋研究，通过采用大废钢比(高炉加废钢、转炉多点加废钢)+配额绿电，实现减碳达30%～55%；通过对高强度、长寿命、耐腐蚀、轻量化、绿色化产品的开发与应用，尤其是在大跨度桥梁、超高层建筑等工程上进行轻量化应用和推广，达到减重、减量、减排的目的。