外盘配资公司鞍山钢铁：以数据+AI筑牢央国企穿透式管理，答好“新考卷”做好'必答题”

摘要：AI不是选择题，是必答题。制造业AI落地的“鞍钢方案”

在数字经济与人工智能深度融合的今天，央国企数字化转型早已告别单纯的技术建设与系统上线，转向更务实的价值创造；从单点试点探索，走向全流程、全层级的全域穿透。真正决定转型成败的，不再是投入多少算力、引进多少模型，而是能否用数据与AI解决真问题、创造新价值。

近日，鞍山钢铁集团数智发展部以《看破AI 落场景找价值》为主题，分享以数据+AI支撑央国企穿透式管理的实践经验，把一年来的探索、方法与成果和盘托出，为传统制造业智能化转型提供了一套可落地、可复制、可推广的“钢铁方案”。

从信息化到智能化,螺旋上升的价值闭环

鞍山钢铁的数字化转型，始终沿着清晰的路径稳步升级，并在持续循环中不断增值。从早期以流程为核心的信息化阶段，实现业务线上化运行；到流程与数据双轮驱动的数字化阶段，全面推进业务数字化改造；再到如今数据与AI深度融合的智能化阶段，构建高效协同的数字化业务体系，三个阶段环环相扣、螺旋上升，共同构成数字化转型的核心闭环。

围绕国家与国资委对央国企数字化、智能化发展的要求，鞍山钢铁明确以“转意识、转组织、转模式、转文化、转方法”为实施路径，聚焦高端化、智能化、绿色化方向，推动研发、生产、经营、服务全链条升级。整个过程坚守一个核心原则：一切从业务价值出发，坚决拒绝脱离场景的技术堆砌，让数字化真正服务于企业高质量发展。

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AI不仅是上机器人,而是全链条智能革命

国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》早已指明方向：工业领域的智能化升级，绝不仅是简单采购一批机器人、上线几套智能装备，而是要在设计、生产、服务全环节实现系统性智能升级。文件明确目标，到2027年新一代智能终端与智能体应用普及率超过70%，到2030年AI全面赋能高质量发展，普及率进一步提升。

从行业实践来看，全国百家央企中已有超过六成部署大模型平台，但在制造领域，真正用起来、见实效、持续产生价值的案例仍然不多。鞍山钢铁在分享中强调，AI转型早已不是“转不转”的问题，而是“如何转、如何转好”的必答题。得益于互联网普及与多年数据积累，AI带来的变革速度远超前两次转型，而“场景落地”，正是AI发挥价值的核心与关键。

基于这一判断，鞍山钢铁形成了清晰的实践思路：以AI深度结合业务与流程，推动企业从变革走向转型、再迈向高质量发展。通过数据解耦传统业务单元，用AI重构业务架构，实现数据穿透与模式创新，彻底打破业务与IT长期“两层皮”的困境。

四大方向17类场景,员工自主造AI

在AI场景落地过程中，鞍山钢铁坚持先易后难、逐级拔高的原则，围绕业务提效、服务能力提升、制造过程管控、班组及安全管理四大方向，系统布局17类AI应用场景，覆盖从后台办公到生产一线、从经营决策到现场安全的全维度场景。无论是日常办公、知识问答、政策解读、供应链协同，还是生产质量、能源物流、设备运维、现场风险辨识，AI都深度融入经营与生产的每一个环节。

鞍山钢铁AI应用落地四大方向17类场景

更具特色的是，鞍山钢铁走出了一条“员工自主创新”的道路。从最初由外部团队支撑少量应用开发，到逐步把低门槛、易使用的AI平台交给一线员工，让最懂业务的人来建设最贴合需求的AI工具。截至目前，鞍山钢铁企业员工基于用友BIP，已自主开发智能体超过100个，其中53个正式上线运行，广泛覆盖运营决策、垂直业务、通用知识等各类工作场景，让AI真正扎根业务、服务业务。

在落地节奏上，鞍山钢铁遵循循序渐进的进阶路径：从模型辅助实现单点赋能，到流程智能化让AI嵌入业务自动闭环，再到智能体与数字员工具备感知、判断、行动能力，实现24小时不间断处理业务，数智化价值持续释放。

数据+AI重构企业运行逻辑,实现穿透式管理

鞍山钢铁AI实践最核心的突破，在于打造了以数据为纽带、以AI为引擎的“穿透式管理”模式，打通系统壁垒、层级壁垒、数据壁垒，实现企业全流程、全价值链的可视、可析、可控。

这一模式彻底改变了传统的数据使用方式，告别跨系统找数、手动搭建看板的繁琐流程，实现一屏看数、语音问数、AI解数的便捷体验，将数据工作从被动查询转变为主动赋能、动态对标、智能预警。在财务管控、成本分析、能耗优化、设备停机管理、采购拓源、生产调度等关键领域，AI都能提供实时、多维度的科学决策支撑。以财务管控为例，AI打通行业数据与内部数据，实现单价、单耗、单位成本等多维度穿透分析，同比、环比、预算、预测等数据随时可查、随叫随到，为经营决策提供坚实可靠的数据依据。

“私有数据 +AI订阅”组合架构，安全可靠更高效

工业场景对AI应用有着高实时性、高可靠性、高安全性、高价值性的刚性要求，面对行业普遍存在的痛点，鞍山钢铁走出了一条差异化的技术创新路线。

在技术路径上，以神经-机理融合建模实现模型轻量化，更好适配工业场景的严苛标准；在数据范式上，主动打破数据壁垒，构建高质量企业知识库，为AI应用筑牢数据根基；在部署模式上，采用私有数据平台加基于用友BIP公有云部署的大模型能力，形成AI平台的双架构模式，兼顾算力、成本、扩展性与数据安全。

这一创新模式带来三重优势：一是强大的集成能力，能够兼容不同年代、不同技术路线的新旧系统，实现数据平台与业务系统无缝衔接；二是灵活的性能支撑，AI能力可按需扩展，新算法、新技术能够快速迭代共享；三是严密的安全保障，通过云上防护、独立认证、全链路加密，确保数据安全可控。这套方案有效破解了认知误区、投入产出失衡、数据短板、人才短缺、合规风险五大行业共性难题。

AI落地的“鞍山钢铁心法”，智能体=大模型×好数据×强场景

鞍山钢铁总结了推进AI落地的核心心法，为行业提供了极具参考价值的实践遵循。他提出，“智能体=大模型×好数据×强场景”，这是AI真正落地见效的三大核心要素，缺一不可。

同时，鞍山钢铁也提醒行业避开转型误区：不要在老旧系统之上强行搭建“智能大厦”，先夯实ERP、MES等基础系统；不盲目追逐技术风口，不做好看却无用的“盆景式”示范；不重技术轻业务，也不重业务轻技术，始终坚持技术与业务双视角协同推进。

数智化转型的最终目标，是以AI提升企业全局运营能力与盈利水平。企业要结合自身实际、因企施策、自主创新，走出一条适合自己的数字化转型道路。

AI的尽头从来不是技术炫技，而是场景落地；数字化的核心从来不是系统建设，而是价值兑现。鞍山钢铁以“看破AI、落场景、找价值”的务实思路，用数据+AI打通穿透式管理的最后一公里，为央国企与制造业智能化转型树立了可落地、可复制、可推广的实践标杆。

未来外盘配资公司，以智能体与数字员工为代表的新型生产力，将持续驱动传统产业向高端化、智能化、绿色化不断迈进。

发布于：江西省

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