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企业动态

数智赋能 | 与数同行,携手打造水泥企业数字化转型样板工程

来源:信云智联  宣布时间:2024-06-12

加速建设现代化工业体系,生长数字经济,提升高端化、智能化、绿色化水平,是高质量生长的一定要求 。数字化转型是必答题,而不是选择题 。“数智赋能”专栏,引导和泛起各企业加速推进数字化升级、智能化转型的生动实践和丰富效果 。

近年来,中国建材集团加速推进企业数字化转型,着力提升高端化、智能化、绿色化水平,增强“内功修炼”,实现了本钱更低、质量更好、效劳更优的显著效果 。集团内部企业不绝增强协同,本文通过浙江水泥与信云智联恒久的探索和实践案例,梳理了数字化转型生长的思考与启示 。

数字化转型的探索与实践

数字化转型是必答题 。浙江水泥与信云智联紧密携手,凭借卓越的运营治理体系与数字化技术实力,基于转型升级历程中对宁静可控、提质增效、节能降耗、多方位转型的迫切需求,展开了深度探索与实践 。

01 集团牵头顶层设计

“数字化转型”项目投入本钱高、周期长、涉及面广 。中国建材集团将数字化转型上升为公司战略,在企业高层内部形成共识,牵头建设数字化转型事情 。

02 打造样板工程

以中国建材集团1254数字化转型蓝图为指引,浙江水泥与信云智联强强联合,打造样板工程,孕育出了“云、边、端”协作的工业互联网平台,也率先在水泥行业实现了SaaS化的应用模式 。

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03 流程化、规范化固化治理经验

信云智联对浙江水泥的全业务链进行梳理,将其自己就比较先进的治理思想、流程体系和业务标准规范,用数字化手段固化到基于工业互联网平台的APP上 。

一是提高了集会、调理、决策效率 。二是实现了工艺巡检智能监测预警 。三是实现了宁静治理刚性执行 。四是实现了矿山精细化治理 。信云智联和浙江水泥借助浙江省自然资源厅的“164”体系,用地质模型模拟开采历程,通过优化开采计划和门路设计,实现矿山资源的最大化综合利用 。

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04 智能模型赋能实现智能控制

浙江水泥打造了硫氯图模型、KFUI模型、生产调理模型、设备能耗预测等多样化的智能化模型,进一步加速了治理体系的优化 。以硫氯图模型为例,硫氯监测预警后,使得非计划停窑次数下降幅度达80%以上 。

05 数字化转型使得事情方法厘革

一是事情模式由“人找事”变为“事找人” 。通过数字化平台将差别的流程、环节自动推送给具体的卖力人 。

二是治理模式由“人找数据”变为“数据找人” 。原来的报表思维转变为指标思维 。

三是治理由“流程驱动”转变为“数据驱动” 。通过创立数据剖析工具、培养数据剖析能力,形成依据数据进行决策和行动的文化,用数据支持决策 。

06 数字化转型实现经济效益和社会效益

浙江水泥通过数字化转型,实现本钱管控能力、运营管控能力、质量管控能力在中国建材集团内名列前茅,吨熟料综合电耗、吨水泥工序电耗、吨熟料维修本钱、熟料28天强度等指标均列榜首,熟料标准煤耗、熟料综合电耗、水泥粉磨电耗、吨熟料发电量等指标已经赶超了行业内更具有先天优势的其他企业 。

2023年,浙江水泥旗下的杭州山亚南方水泥有限公司,获得由建筑质料工业信息中心宣布的“2023年度建材行业工业互联网示范项目”;获得“水泥行业最高荣誉”,世界水泥协会2023年度“模范工厂奖” 。信云智联获得“2023年度建材行业智能制造数字转型优秀解决计划供应商”称呼 。

数字化转型的思考与启示

信云智联通过“固化”“赋能”和“转变”三部曲验证了“工业互联网平台+数据+应用”的数字化转型新范式,取得了令人瞩目的效果 ;谠谡憬嗟淖罴咽导,形成如下思考与启示 。

数字化转型是水泥企业面对逆境的良方,其真谛是治理体系厘革

浙江水泥通过数字化转型实现了提质、增效、降本、降耗,同时,通过沉淀下来的流程体系、业务规范、数据资产和数字化工具,让企颐魅真正完成了治理体系的厘革,也成为企业在海内市场“活下来”之后能够在全球市场“走出去”的要害 。

治理先行、流程先行,以提质增效、降本降耗为基础目标

数字化转型实际上是对治理体系的厘革和提升,要基于优秀的治理经验 。首先要甄选治理思想、凝练专家经验,流程驱动是基础,智能化妆备是工具,数据驱动是目标 。要以提质增效、降本降耗为建设原则,一切从业务需求出发 。

重视数据基础,将数据治理作为贯串转型始终的基本事情

数据是企业重要的资产,是技术治理和立异的基础 。水泥企业在数据治理方面应接纳需求驱动模式,凭据“搭架子”“理需求”“摸家底”“定标准”和“做实现”五步走的数据治理要领体系,将业务标准、数据标准和治理工具都沉淀在工业互联网平台上,释放数据价值 。

要有一个先进的相助模式

数字化转型历程中,数字化技术和应用场景缺一不可,需要赋能者与转型者并肩共研、共建、共创的相助模式,将转型者自身优秀的运营治理实践与赋能者深厚的数字技术有机结合,真正实现相互加持,才华沉淀出真正适用企业的数字化平台、 SaaS应用以及数据治理要领体系和经验 。

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