波士顿：人工智能促进钢铁产业发展报告（英文版）（12页）.pdf

上传人：国***

编号：56128

2021-11-26

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1、为了抓住这个机会，钢铁公司不需要自己发明解决方案。相反，他们可以将在其他行业学到的经验用于克服组织文化和数据等领域的挑战。此外，企业需要认识到，实施人工智能是一个过程，在这个过程中，能力和能力经验是随着时间积累的。钢铁行业在很大程度上仍是模拟行业，但具有前瞻性的组织可以采取措施改变这一现状，并使自己脱颖而出。文化和数据方面的挑战钢铁行业对人工智能的缓慢采用是可以理解的，因为一些钢铁厂已经运营了一个多世纪，导致了根深蒂固的文化和流程。钢铁公司的人才仍然由设备操作员和冶金专家组成，他们根据经验和反复试验来开发配方。数据也是一个挑战。旧的工厂设备可能无法捕捉到正确的数据，或者根本无法捕捉到。较新的机

2、器可能不会以使组织在整个过程中准确和一致地跟踪数据。一些前端流程，如熔化、铣削和退火，可以在不连接数据的情况下进行分析和改进，但这样做是为了后端精加工操作可能特别棘手。大多数资本投资都没有考虑到数据收集，而且大多数工厂甚至是新建的工厂都没有全面收集战略数据，也没有包括有效管理和部署这些数据的必要治理。这两个问题文化和数据都因钢铁制造涉及一系列复杂的步骤而加剧，这些步骤很少是完美的一致的。许多批次被分割成不同的部分，使得很难追踪任何单个部分的血统。然而，这些挑战并非不可克服。事实上，到目前为止，人工智能方面进展相对缓慢，这意味着钢铁制造商有一个良好的开端产生成本和产量方面的收益。所需要的只是一种尝试的心态，从小处着手的承诺，以及改变的意愿。

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