在工业生产中，为了有效扩大生产规模并合理计划和利用能源，我们建立了一套信息化管控系统以降低单位产品能源消耗和提高经济效益，同时减少CO2排放量。这套系统的核心作用和特点体现在以下几个方面：

1. 完善能源信息的采集、存储和管理：

- 通过能源管理系统（EMS）对能源数据进行分析、处理和加工，使能源调度人员和专业管理人员能实时掌握系统状态。经过合理调整，确保系统处于*运行状态。

2. 能源系统的分散控制和集中管理：

- 在公司层面，EMS审视能源的基本管理需求，适应分散的能源工艺系统和集中管理的需求，以满足钢厂的战略发展需求。

3. 优化管理流程，建立客观能源消耗评价体系：

- 通过信息分析，优化能源监控和管理流程，实现自动化管理，如能源设备管理、运行管理等。建立基于数据的能源消耗评价体系，提高管理效益。

4. 降低能源系统运行成本，提高劳动生产率：

- EMS的建设简化了能源运行管理，减少了日常管理的人力投入，节约了人力资源成本，提高了生产效率。

5. 加快系统故障处理和提高对能源事故的反应能力：

- EMS能迅速了解系统的运行状况和故障影响程度，及时采取措施限制故障范围并恢复系统正常运行。

6. 节约能源和改善环境：

- 通过优化能源调度和平衡指挥系统，EMS实时了解钢厂的能源需求和消耗状况，减少能源浪费和环境影响。例如，减少高炉煤气的放散，提高转炉煤气的回收率。

针对钢铁企业的生产特点，还存在其他重要的管控方面，如：

1. 冶炼伤害及其控制：

- 冶炼过程中的灼伤是主要的职业伤害，来源于高温物质、喷溅的炉渣等。主要控制措施包括提供劳动保护用品、制定安全操作规程和加强设备探测等。

2. 机械伤害及其控制：

- 机械伤害主要来自各类机械设备，如轧机、焦炉车辆等。控制措施包括加强安全点检、保持设备状态良好和设置安全防护装置等。

3. 电气伤害及其控制：

- 电气伤害主要来自电器设备和电工作业。主要控制措施是防止触电和短路电弧灼伤，按安全规程操作。

4. 火灾和爆炸伤害及其控制：

- 火灾和爆炸伤害来源于多种因素，如钢水、易燃气体等。主要控制措施是采取防火、防爆和应急措施。

5. 中毒和窒息伤害及其控制：

- 中毒和窒息伤害主要来源于有毒物质。主要控制措施是采取防止泄漏、安全监控和急救等措施。

6. 起重运输伤害及其控制，以及锅炉压力容器伤害及其控制等：

- 这些方面的控制措施主要包括加强安全管理、实施标准化作业、使用专业设备和个人防护装备等。

7. 职业病伤害及其控制：

- 钢铁企业常见的职业病包括尘肺、职业中毒、中暑和噪声聋等。主要预防措施是定期体检、实行职业卫生监护和采取三级预防机制。

关于钢铁企业的质量管理方式，涉及到产品质量控制、生产过程控制等方面，需要结合具体的企业实践和研究进行详细的探讨和论述。中国钢铁行业面临的内外部环境变革与质量管理创新

一、行业背景

近年来，中国钢铁行业面临内外环境的巨大变革。随着用户对产品质量要求的提高，尤其是汽车工业和高端家电等行业对钢材产品的严苛质量要求，钢铁企业面临的行业竞争也日渐加剧。目前，大多数钢铁企业高度重视质量管理工作，但传统的质量管理方式已难以满足当前需求。充分利用大数据提高质量管理的效率，已成为钢铁企业管理者的共识。

二、当前钢铁企业质量管理面临的问题

国内钢铁企业的信息化系统多是分阶段、分产线和不同区域实施上线，存在功能不完善的问题。客户的个性化需求无法完全在质量设计中体现，生产质量数据分散，上下工序间的质量信息不贯通，对产品实现过程的信息和质量信息跟踪困难。对产品实现的过程质量控制缺乏有效监控，无法跨工序跟踪、传递、追溯和改进验证，过程发生异常时信息获取和应对措施不及时。

三、建立企业级的大数据管理应用平台

为了提升钢铁企业的竞争力，满足市场与用户的无缝衔接，有必要建立企业级的大数据管理应用平台，即工厂数据库。根据质量管理业务的要求，建立质量数据采集规则，将产品全生命周期内的所有质量信息采集到大数据管理平台上，进行集中统一管理。数据采集包括过程实时数据采集和产品质量数据采集，主要对包括企业信息化系统和现场检测仪表的数据进行自动采集。

四、大数据下的质量管理应用与创新

1. 基于大数据的质量设计：利用大数据管理应用平台建立产品规范数据库和冶金规范数据库，实现产品质量设计标准化和模块化。贯彻“产品质量是设计出来的”理念，基于历史数据开展产品质量设计。

2. 监控与评价过程质量：基于实时大数据平台，对重要工艺参数实施在线监控及预警，建立过程质量预警系统。开发产线质量评价模型，综合多项参数定期自动进行质量控制能力评价。

3. 质量自动判定：包括铸坯分级判定、过程产品判定及热轧、冷轧等产品的出厂检验判定。依据维护的判定规则对产品进行自动质量判定。

4. 工序质量追溯和表面缺陷跟踪：基于大数据管理应用平台，实现全流程工艺质量追溯和分析。可按多种条件进行追溯，获取多工序的过程参数、质量参数，定位问题原因。

5. 大数据基础上的质量持续改进：利用大数据进行质量控制、工艺优化和质量分析改进。通过质量管理应用软件和分析工具解决质量控制问题，实现质量的持续改进。运用大数据管理应用平台和统计分析工具，构建质量管理、设计以及工艺优化等为核心的质量数据分析平台，为工程技术人员的持续产品质量改进及新产品研发提供强有力的支持。借助大数据平台，实现对客户技术档案的全面管理，这些档案囊括了客户基本信息、原材料采购、产品信息、质量反馈以及特殊需求等各项关键信息。我们基于客户服务系统所建立的质量异议数据库，进行详尽的统计与分析工作，并对涉及质量异议的产品进行全程质量追溯。

我们引进高效便捷的数据分析工具及KPI报表生成系统，使得质量状况分析更为直观和便捷。无论是按班次、日、周、月还是年度，系统都能自动生成统计报表，极大地提升了工作效率。依托于大数据技术所实现的企业质量管理创新，使得质量管理更为精细化和高效化，显著提升了管理效率与水平。

大数据管理平台负责采集从原材料进厂至产品送达用户全过程的质量数据，确保质量数据的集中统一管理及其高效利用。在大数据平台上，我们能更为严谨、精准和实时地进行质量设计、监控、判定以及分析改进。这一切都有助于满足用户的个性化需求，并为品种结构的根本性转型升级打下坚实基础。

但在此需要特别强调的是，实时采集的数据与钢卷的准确匹配是核心中的核心。这种匹配的准确性直接关乎缺陷跟踪的*度，进而影响到质量追溯及处置的准确性，最终决定了产品质量分析与改进的效果。确保数据采集与钢卷匹配的精准性至关重要。