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　湖南株洲山东普源金属材料有限公司，方管近年来，湖南株洲矩形管，热镀锌方管，非标方管，无缝方管Q345B方管，Q235B方管，湖南株洲合金方管方管丛力群提出，要真正数据要素潜能，赋能行业转型发展，工业企业还需重点关注以下几方面问题。工业数据生态环境建设的瓶颈问题。丛力群认为，瓶颈主要体现在管理意识和技术瓶颈两方面。关于管理意识，丛力群提醒道，方管工业企业应明确数据治理的目的，是在确保的前提下让数据发挥价值。“强烈的数据保护意识和垄断数据的潜在冲动，或将被‘伪装’成‘合情合理’的诉求被接纳进入企业的数据治理体系中，缩减数据作为新生产要素应有的作用空间。”他说。对于技术瓶颈，他认为，工业企业迫切需要找到有效的技术方法，既对敏感数据的担忧，又强化数据赋能业务价值的预期，个这是实现数据交互、增加数据样本、扩大数据适用范围、融合长链多维数据的重要手段。“消费互联网数据生态环境的构建方法和过程不能照搬，工业需要找到适合自己的有效路径和方法。”丛力群特别强调。数据应用中价值权益的界定问题。“这主要要求界定好数据应用中的两个经济权益事项，既要保护数据权属方的利益，又要避免这种主张无边界扩大化。”丛力群指出。方管首先是数据权属方的权益，这是要优先保证的。丛力群表示，没有这一权益的充分保证，就不能激发权属方对数据应用的兴趣，就免谈后面的一切价值挖掘工作。其次是数据挖掘产生额外价值的权益归属问题——增值权益。“各企业要科学地界定数据的初始产权与增值产权，平等保护数据流通不同环节各类产权的合理权益，才是充分发挥数据价值的有效途径。”他强调。方管如何“让专业的人干专业的事”的问题。“数据应用不是‘个人全能’赛。”在丛力群看来，熟悉业务和精通IT（信息技术）的人员相互结合，虽然快速应对了具体问题，但全局效率不高。分工是现代社会之必然，专业人要干专业的事，IT人员不能总是“不懂业务”的“背锅侠”。“数据服务者和使用者的角色定位关乎企业数据应用的水平乃至成败。”他强调。

湖南株洲山东普源金属材料有限公司，方管近年来，湖南株洲非标方管，无缝方管Q345B方管，Q235B方管，湖南株洲合金方管方管全球的废钢资源不足以满足社会发展的需要，以铁矿石为基础生产钢铁仍然是未来相当长时间的主流。大力发展绿色低碳钢铁产品，不仅是当前的资源、能源条件决定的，也能为后人有更多的循环材料打下基础，这是我们这一代钢铁科技工作者的历史责任。近年来，中国宝武在富氢碳循环氧气高炉技术领域积极探索、方管勇闯“无人区”，先后投入超过10亿元研发费用，历经7年技术攻关，解决了冶金煤气低成本二氧化碳脱除、高温煤气-纯氧-煤粉复合喷吹、全氧冶炼煤气循环下合理的煤气分布等主要技术难题。2022年7月，全球400立方米工业级别的富氢碳循环氧气高炉在新疆的八一钢铁点火投运。经过3个月的工业试验，HyCROF（富氢碳循环氧气高炉）固体燃料消耗降低30%，方管碳减排超20%。HyCROF新工艺的成功，代表着中国宝武引领世界钢铁行业长流程冶炼高炉的低碳转型迈出坚实的一步。未来将把现有的千立方米以上规模传统高炉改造为HyCROF商业化装置，为全球绿色低碳冶炼提供宝武方案。第三，“速度”是钢铁企业低碳转型面临的巨大挑战。当今世界经济形势风云变幻，全球钢铁业正处于一个极具挑战的发展环境之中，理性与智慧、危机感与乐观精神的完美结合将激发我们创造新技术、构建新格局、迎接新时代的无限创造力。这也是举办研讨会的价值所在，通过相互学习、相互交流，将激励更多钢铁企业技术创新，方管推动钢铁工业的碳减排事业不断取得新成就。

湖南株洲山东普源金属材料有限公司，方管近年来，湖南株洲方管，矩形管，热镀锌方管，非标方管，湖南株洲无缝方管Q345B方管，Q235B方管，合金方管方管进阶“会分析的钢厂”须模式创新丛力群表示，当前，企业数据应用存在缺少工具和方法、难以形成完整数据样本、使用者对数据结果体验不佳、使用者获取数据渠道不畅、数据价值挖掘不满足需求等现状，导致数据不能协同工作，无法产生期望的价值。“一方面，大量已有制造过程数据被闲置甚至放弃；方管另一方面，又缺少基本的数据环境来解决企业所存在的问题。”他说道。回归到钢企智能化问题，丛力群表示，当前的现状其实是一个必经的过程。“我们必须从‘会管控的钢厂’发展到‘会分析的钢厂’，方管再发展到‘会思考的钢厂’，我们目前正处于向‘会分析的钢厂’进化的‘焦虑’阶段。”他进一步解释道，“会分析的钢厂”即从流程中提取数据，再通过数据分析，改进和优化流程。在丛力群看来，要通过大数据应用成为“会分析的钢厂”，钢企必须进行模式创新。，要利用好存量数据，这是成本较低、速度较快的工作。第二，要让产品产生数据，这是扩大数据规模、快速兑现价值有效的办法。第三，要推进数据资产数字化，这意味着通过数字孪生空间的构建、方管实物资产的虚拟描述，实现在虚拟环境中利用软件工具、基于数据开展各项工作，从根本上不确定性带来的风险和成本。第四，要整合更大范围数据。即追求全样本、全周期数据的融合集成，流程越长、要素越多，数据所承载的内在价值就越高。第五，进行数据交互，这是在更高层面统筹数据质和量的重要方法。第六，数据服务的产品化，这是大数据应用的更高阶段，方管即在业务数据化基础上形成更高的数据应用专业能力，将数据服务能力产品化、差异化变成一种独特的能力。