为进一步落实党中央、国务院关于发展新质生产力、打造数字经济新优势等决策部署，坚定实施数字化转型任务，推动数字经济发展，中国上市公司协会开展了上市公司数字化转型最佳实践案例征集活动，并从技术领先、场景创新、社会价值贡献、产业链建设四个维度遴选出了40个优秀、69个典型案例入选《上市公司数字化转型典型案例》，这些案例集中反映了上市公司在数字化转型过程中的实践、挑战与成功经验，为上市公司开展数字化转型提供参考和借鉴。
一、案例简述
案例以国家级绿色工厂建设标准为参照，通过采集设备、传感器、网关、通讯设备等多种硬件设备的全厂覆盖性建设，借助智能传感与数据采集、数字孪生、大数据等新一代信息技术，同时应用智能体验设计、能源管控优化、“三流一态”等管理模块内容，经过系统分析与对比，及时预警、指导能源生产及系统平衡，有效衔接产销系统的生产计划，指导能源生产组织及供应，动态跟踪能源在生产过程中的使用情况，多层级，多角度，多粒度地反映能源概况。实现了重要设备能效的跟踪、监控、统计与分析；分析重点能耗源的投入产出，并与重点用能设备信息集成，实现能源配置和结构优化，有效降低成本，实现由能耗管理向能源价值管理的跨越。
1、能源数据中心的建设，可以实时监控企业的能源消耗情况，及时发现能源消耗异常和浪费现象，单位产品综合能耗降低6%。
2、通过对能源消耗的全面监控和优化，帮助企业合理调整能源使用模式和设备运行参数，单位产品二氧化碳排放量减少8%。
二、转型工作情况
（一）战略规划
长江钢铁智能制造建设以“绿色、低碳、智能、高端”为核心思想。以数据标准化为基础、以信息共享为平台，实现关键业务的协同高效。通过数据挖掘，应用人工智能、智能模型等，反馈、优化核心业务流程，达到GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》标准中“优先级”标准。逐步建成长江钢铁的工业大脑，通过打造集约化的智控中心，从质量、成本、效率、安全、服务等方面带来良好的收益，推动企业商业模式变更，促成从制造型企业向服务型制造企业迈进。
（二）业务模式
针对能源管理，将从重点用能设备到全厂设备的智能化管控，实现更大范围更深层次的能效优化。通过建立能源数据中心，实现能源精细化动态分析与优化，企业能够更加有效管理和控制能源消耗，实现经济效益提升和环境可持续发展。随着能源问题日益重要，该项目已成为长江钢铁能源管理的重要工具和战略选择，同时也为高能耗行业的能源管理，提供高价值借鉴模板，具有显著的可推广性。
（三）技术架构
技术架构：建立能源数据中心，实施能源动态管理系统，系统功能模块如下：
1、能源实绩：动态跟踪能源使用情况，按能源流程进行能源实绩分类展示。
2、能源计划：制定能源计划，通过能源产供预测，确定各工序能源的消耗量，合理分配。
3、能源指标：通过能源指标制定下发、对比和考核，实现能源消耗和运行异常情况预警、分析和处理。
4、能源成本：以成本最优化指标指导生产，与产销、生产系统进行信息交互，完成能源价值管理。
5、能源采购销售：对水电气等采购需求、计划、执行、结算报支等业务进行全流程管理。
6、碳排放：对历史数据排放趋势分析，按月进行排放对比分析，核算碳排放量形成统计分析。
7、产品标准能耗设计及实际分析：通过产品能耗跟踪，得出产品能耗水平，实现精细化管理。
图1系统架构三、转型成效
长江钢铁能源动态与精细化管理平台聚焦能源动态管控的核心业务流程，以能源计量及统计结算为基础，以能耗双控及双碳管控为原则，以基于能源流、制造流、价值流、设备状态的日管控为核心，以提高能源综合使用效率、实现系统整体节能降碳为方向，运用能源平衡和PDCA持续改进的体系管理理念，将能源管理与生产、设备、用能过程、碳排放相融合，打造能碳数据中心，做到“数出一源、数据不落地”。
以下痛点问题得以解决：
1、能源设备、技术水平较低，企业能源管理粗放，无法达到精细化管理目标，管理人员的管控能力和水平不够。
2、能耗高，能源用量不透明，使用效率不高，能源的综合利用率较低。
3、能源平衡调度手段单一，缺乏科学有效的调度方法。
4、无法为公司管理层生产运营决定提供有效、可靠的能源数据支撑。
（一）企业价值
通过该场景建设，在降低产品综合能耗、减少二氧化碳排放量等方面实现优化提升，具体如下：
1、能源数据中心的建设，通过数据采集传感器技术，平台实时收集和分析各个能源设备的能耗数据，如电力、水、气等。企业随时掌握能源使用情况，并及时发现能源消耗异常和浪费现象，实现节能减排的目标。单位产品综合能耗降低6%。
2、通过对能源消耗的全面监控和优化，帮助企业识别出潜在节能机会和改进空间。中心提供实时的节能建议警示，可合理调整能源使用模式和设备运行参数，减少能源消耗降低碳排放。单位产品二氧化碳排放量减少8%。
（二）社会价值：
1、经济性指导
建立长钢能源数据中心，通过顶层设计和强化过程管控和事前预测分析，以平衡、动态管控技术为基础，深度融合能源数据，构建智慧大脑，深度分析数据，提高能源使用效率，实现经济和环境的双重收益。项目投入370万元，实际每年为企业在节能降耗减排等方面降低成本2000万元，具有可观的经济性。
2、可推广性
通过建立能源数据中心，实现能源精细化动态分析与优化，企业能够更加有效管理和控制能源消耗，实现经济效益提升和环境可持续发展。随着能源问题日益重要，该项目也为高能耗行业的能源管理，提供高价值借鉴模板，具有显著的可推广性。
四、面临的痛点难点及建议
随着钢铁工业的发展，钢铁制造模式在近20年以来已经趋于模式化，推进流程优化、体制变革，打造极致高效、安全的智慧钢厂，推动行业转型升级，实现钢铁行业高质量发展，智能制造是必由之路。但是存在很多痛点和难点，例如：旧设备自动化水平落后，大量不具有自动接收作业指令进行过程控制、可以自适应工况变化的设备有待更新；虽然在工厂级过程控制、生产控制、制造管理中应用了一些机理模型，但欠缺自适应、自学习功能的智能模型；对于转型的规划及实施需要大量的资金投入，目前钢铁行业进入冰河期，资金投入也是难点之一。建议国家加大政策扶持，进行专业性培训和指导，数字化转型从必需成为趋势，跨越企业界限和传统系统，实现生态圈业务协同，转变核心企业运营手段和应用，提高综合生产力、效率和可持续性。
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