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钢铁制造企业多元化发展实践范例——基于蒂森克虏伯的业务经营分析

在全球工业发展浪潮中,蒂森克虏伯作为一家拥有百年历史的钢铁制造企业,面对市场变化和挑战,通过业务结构升级、聚焦高端制造、强化技术壁垒、布局新兴业务和绿色低碳领域等举措,成功实现了业务多元化与可持续发展;同时,为应对多元化发展带来的资源配置效率降低、管理难度加大、市场响应滞后等挑战,企业通过业务重组、战略调整、业务板块分拆与独立运营等措施,推动旗下各业务板块自主经营并引入外部资本,逐步向战略控股型集团转型。蒂森克虏伯多元化发展之路为相关企业推进多元化转型提供了重要借鉴。总体看,多元化转型是工业企业的生存策略,但长期保持竞争力仍需依赖技术深耕、战略聚焦与灵活调整,方能最终实现“有限多元”下的可持续发展。

作者:郑跃飞、刘彬、王瑞、田鑫悦
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关键词:钢铁企业多元化发展业务经营战略控股
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钢铁行业高质量数据集建设研究

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。

作者:王璇
被引量 0
关键词:钢铁行业高质量数据集AI模型以数赋模以模优数
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钢铁行业合规管理体系建设的思考

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。

作者:张世恩、霍咚梅
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关键词:合规管理体系钢铁行业品牌
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多措并举力保原料稳供,确保钢铁行业中国式现代化发展

<正>进入工业时代以来,钢铁始终是一国的“立国之本”,是一国工业化进程发展的基础,更是一国经济现代化发展的里程碑标志。纵观美、日、欧等发达国家或经济体,其发展的历史轨迹无一不建立在钢铁工业高度发展的基础之上。即便在已完成工业化的现阶段,钢铁工业依旧是这些国家或经济体高度保护的行业之一。同时,这些国家或经济体至今依旧不惜利用关税、反倾销、碳税乃至排他性合并等强制行政手段保护其国(经济体)内钢铁公司的发展,维持其行业、企业的区域竞争优势。我国

作者:左更
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关键词:
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强基以固本 聚势而发轫——2025年中国经济回顾及2026年展望

2025年,中国经济在内需消费结构升级与制造业投资支撑下,保持了内需主导的稳定态势;同时,凭借产业链优势,外需有效发挥了稳增长的支撑作用。展望2026年,经济再平衡进程加速,新旧动能转换进入关键期,高质量发展将向更深层次推进。这为钢铁行业的结构性破局提供了宏观基础。面对行业发展瓶颈,2026年钢铁行业将着力推进供给侧结构性改革与需求侧牵引,实现供需双向发力。供给端通过“反内卷”、产能精准调控、构建长效治理机制,重塑良性竞争秩序;需求端则对接新能源、高端制造等结构性机遇,通过产品升级满足新需求。此举旨在打破低效循环,推动行业在供需新均衡中修复价值链,实现从规模扩张向价值创造的根本性转变。

作者:王晶莹
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关键词:经济再平衡供给侧创新钢铁反内卷
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人工智能在钢铁企业的应用研究

在人工智能技术快速发展并成为产业升级关键驱动力的背景下,深入分析人工智能在钢铁企业多环节的应用现状与所面临的挑战。系统阐述人工智能在经营决策、生产计划与调度、过程控制、质量检测、智能设备、环境与安全、能源优化及物流智能化等方面的具体应用与成效,例如智能算法优化排产、机器视觉提升质检精度、数据模型驱动节能降耗等。研究认为,尽管人工智能应用已取得显著效益,但在设备智能运维、环境安全协同管控等领域的智能化水平仍有待提升。未来,应着力构建覆盖全流程的“物联网+AI”智能管控体系,深化人工智能在预测维护、环保监控与安全预警等方面的应用,以推动钢铁行业实现更高效、绿色、安全的高质量发展与智能化转型。

作者:陈世佳、靳凯、张志杰、王蕾、荀志伟
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关键词:人工智能钢铁高质量发展
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大型集团化钢铁企业数据管理体系的构建与实施路径探索

数字经济时代,钢铁行业面临产能过剩、成本压力与绿色低碳转型等多重挑战。研究发现,集团化钢铁企业普遍在数据战略与治理体系、标准体系、共享机制、质量管理机制及应用分析机制方面存在不完善之处,导致数据价值难以释放,全局决策缺乏数据支撑,制约运营效率与战略协同。为解决以上问题,聚焦大型集团化钢铁企业数据管理需求,构建了一套契合多组织、跨基地运营特点的数据管理体系框架,目的是推动数据的有效整合与规范治理,为提升钢铁企业数据驱动能力提供方法参考与实践指引。

作者:贺佳、徐侃、陆晨曦、沈彦超、刘海
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关键词:集团化钢铁企业数据管理体系数据治理数据资产
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新能源光伏产业发展现状及板带材产品开发进展

近几年我国光伏行业在装机规模、产业布局及应用场景方面,得到了良性发展与提升。重点介绍了近年来国内光伏领域发展特点,阐述了光伏支架装机市场规模、下游企业产品布局、光伏装机地域性分布、光伏应用场景等方面的发展特点。研究发现,2022—2024年国内光伏装机量呈现翻倍增长,光伏装机方式仍以集中式为主,装机量排名前三的省份为新疆、云南、江苏;分布式装机虽规模低于集中式,却在东部沿海、工业发达地区得到推广应用。此外,围绕光伏支架用钢需求,对国内重点钢企开发的板带材产品种类等进行了分析,特别是针对目前研发关注热点,如光伏支架用耐候钢、热浸镀锌铝镁用钢、光伏支架用热成型钢等品种,对于研发人员厘清技术创新方向具有重要借鉴意义。

作者:朱宁芳
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关键词:光伏支架耐候钢热浸锌铝镁
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纳米比亚铀矿投资开发前景分析

铀是核能发电的关键原料,我国铀资源禀赋较差,难以满足核工业发展需求,亟需加强海外铀资源投资开发。纳米比亚作为全球铀资源储量第五、非洲第一的铀生产国,不仅资源丰富、矿床规模大、开采条件优越,而且政治环境相对稳定,与我国长期保持友好外交关系,已成为我国在非洲开展铀资源投资合作的重要目标国。系统梳理纳米比亚主要铀矿资源分布、勘查历史、开采工艺、生产成本及矿业政策,重点分析中资企业在该国已投资项目的运营现状与发展潜力,并对未来投资前景提出建议,以期为我国构建安全稳定的海外铀资源供应体系提供参考。

作者:张煜晖、秦旭忠、宋继叶、张德全
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关键词:纳米比亚铀矿铀资源铀生产
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数字时代赋能钢铁行业降碳提效的设计与开发

通过对国内外数字化碳排放管控政策分析及对数字化赋能在工业领域碳排放中应用的调研,提出了基于政策要求与企业实际需求的钢铁行业碳排放管理平台架构及其需要具备的功能,解决了在钢铁行业碳排放管理方面因缺乏覆盖全流程的碳排放监测与计量技术而难以实现准确在线监测、水平评估与潜力挖掘等问题。基于钢铁行业被纳入碳市场的背景,建议有关企业加快推进碳排放全过程智能管控与评估平台的部署建设,推动企业降碳增效协同,切实减少二氧化碳排放。

作者:蔡盛佳、王浩磊
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关键词:数字化钢铁行业碳管理平台降碳
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