钢铁2026-07

某钢铁企业：远程监控与自动化调度

面向钢铁生产现场构建数智化运营体系，融合设备健康度、预测性维护、远程监控、AI 问数与跨系统调度能力，将分散的设备、工艺与运维信息转化为可预警、可分析、可执行的运营闭环。

服务范围

覆盖生产运行、设备运维与调度协同场景

01 / 项目背景

面向复杂生产现场的运营视图

钢铁生产设备、工艺参数、告警与运维记录分布在不同系统中，现场管理需要在设备稳定运行、风险及时处置和调度协同之间保持平衡。项目以数智化底座统一连接多源数据与业务流程，为生产运营建立全局、实时且可追溯的管理视图。

02 / 业务挑战

需要优先解决的业务问题

设备、工艺、告警和运维数据分散，缺少统一运行视图
异常依赖人工发现与经验判断，风险识别和响应不够及时
预警、诊断、派单与现场处置跨多个系统协作，响应链路长
设备健康与维护策略缺少持续量化评估和预测支持
高风险控制动作需要同时满足自动化效率、权限边界和人工安全把控

03 / 解决方案

数智底座与智能协同方案

以数智底座汇聚设备、工艺参数、告警、工单和知识资料；使用 PHM 健康度模型与预测性维护算法识别风险趋势；采用本体图谱、行业化 Skill 库、工具库与多模态知识库支撑 AI 推理；通过 Harness 与 ReAct 范式完成分析、工具调用和复核；对跨系统控制和调度操作设置 Human in the Loop 风险确认。

全厂问数：用自然语言查询设备健康、生产进度、预警和运营状态

设备健康度管理：通过 PHM 模型形成设备与产线的健康画像

预测性维护：结合实时参数、历史案例和故障模式识别风险趋势

远程监控与风险预警：统一呈现产线运行、关键告警与事件处置状态

AI 分析：基于本体图谱、行业化 Skill 库和多模态知识库输出分析建议

跨系统调度：调用业务工具完成派单、巡检等操作，并保留人工风险确认