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安徽池州山东普源金属材料有限公司,方管近年来,安徽池州矩形管,热镀锌方管,非标方管,安徽池州无缝方管Q345B方管,Q235B方管,合金方管本次合同对钢板的屈强比和抗拉强度都提出了很高的要求,因此控轧温度和控冷温度的工艺窗口特别“窄”。团队紧密围绕性能需求,积极总结历年桥梁钢生产的经验,探索新工艺,边查验、边对比、边改进,边突破,通过优化出钢记号化学成分、加热、冷却、矫直工艺;优化精轧机轧制工艺,在保证板形的前提下大幅度提高了轧制速度,达到了合同对钢板性能的要求,解决强度高韧性倾向不好等难题,方管钢板性能取得了稳定的平衡。在团队不懈努力下,历时一个多月,共12次紧张调试和小批量生产验证后,钢板各方面的性能满足大桥的特殊要求。一鼓作气,迎难直上。在生产过程中,各工序按照调试后确定的工艺正常执行,性能整体稳定,但批量生产过程中出现了薄规格钢板在冷床反弹边部浪形的情况。在解决钢板性能问题后,团队又紧锣密鼓地投入到解决钢板板形问题当中。经过多次现场跟踪和讨论,团队创新性提出新策略,转变冷却模式,采用快冷模式代替“快冷+慢冷”的模式,并对设备结构和工艺参数进行了逐步优化,终攻克了MULPIC冷却均匀性的难题。方管在反复试制20mm钢板过程中,团队终于取得了较好的效果,性能稳定性保持良好,

方管-热镀锌H型钢对质量负责



 安徽池州山东普源金属材料有限公司,方管近年来,安徽池州矩形管,热镀锌方管,非标方管,无缝方管Q345B方管,Q235B方管,安徽池州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。




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安徽池州山东普源金属材料有限公司,方管近年来,安徽池州方管,矩形管,热镀锌方管,非标方管,安徽池州无缝方管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。




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