数字化咨询

如今，金属生产商面临的主要痛点是设备状况无法访问，导致逐步或临时的生产缺陷，最糟糕的情况是设备故障和计划外的生产停机。

我们帮助客户识别关键设备和工艺步骤，并从制定基于时间或周期的维护策略到基于状态的机器故障预测提供建议。我们的咨询服务重点在于识别异常、故障预测、因果调查以及改进维护操作程序的相关建议。

通过充分利用预测性资产健康的潜力，我们的客户能够节省10%到25%的维护成本，并减少15%到25%的停机时间。

工艺偏差和工厂条件对产品质量有着决定性的影响。虽然所有客户的目标都是达到不降级、不报废的生产标准，但只有少数客户能实现最高质量等级的目标。由于热轧过程中的产品质量受到大约 300 个因素的影响，因此很难实现连续、可持续的优质生产。

作为咨询服务的一部分，我们能够对各种质量缺陷（如纵向表面裂纹或蜘蛛网裂纹、机械性能偏差或从铸造到处理线的几何形状差异）进行基准测试和原因分析。我们对工艺偏差提供近乎实时的反应，以实时反应率为目标，减少质量偏差，最大限度地提高主要产量。

最近的咨询和实施项目表明，质量成本有可能降低 6% 至 8%。

基于相关绩效指标（如产量、交货时间和交付可靠性）的生产计划。所有这些成功规划的关键因素都受到设备状况和相应质量规范的强烈影响。基于对资产健康和设备可用性的改进预测，甚至是更长时间的预测，我们预见到一种从“销售管理生产”到“生产可用性管理销售”的范式转变。这为长期（最长六个月）和短期（最短至60分钟）的计划在需求预测、优化订单预分组、生产排序和短期重新排程方面提供了显著的成本节约潜力。我们为客户提供咨询服务，优化他们的总体规划策略、底层的可靠计算和产能规划。

改进的交付可靠性、产量和交货时间改善可以使成材率增加2%到3%。

现代综合钢厂拥有超过700个可以视为高能耗的资产。天然气、工艺气体或电力的消耗是最显著的运营支出（OPEX）驱动因素之一。

因此，我们认为将能源消耗分解到钢种、热处理、生产批次或其他相关上下游变量，是影响全厂能源性能的关键因素。这对于交互过程尤为重要，例如在加热炉中同时处理不同质量和尺寸的多个板坯。

作为我们咨询服务的一部分，我们通过双重方法识别节能潜力。首先，我们提供能源审计，评估设备级别、操作程序和能源管理标准，以识别和量化整个工艺路线中的成本节约潜力。其次，我们提供基于人工智能（AI）和机器学习算法的咨询服务，以改进能源管理操作。这些服务包括基于AI的大型水泵站操作指南的定义到脱磷工艺的节能批处理。

通过实施综合能源管理系统，天然气和电力消耗的可减少高达25%。

我们大多数客户工厂的内部物流都非常复杂。从供应到交付给客户的物料流往往面临紧迫的时间压力。在这种情况下，即使是相同的钢种或批次，交货时间和计划偏差也很大。为了保证 "及时、全面 "地处理客户订单，大多数金属生产商在生产过程中都会大幅提高库存水平。这些增加的 "在制品 "水平导致了绑定资本水平的增加。特别是在库存存货比率较高的情况下，降低 "在制品 "和库存水平具有显著的成本节约潜力。我们为客户提供咨询，帮助他们从管理和运营层面分析和优化生产物流。通过对产品组合进行战略重组、对工厂区域进行物流细分以及制定合适的生产战略，可以在管理层面实现战略改进。运营方面的改进则基于销售和生产计划之间的协调改进、基于人工智能的堆场物流和存储时间优化。

生产物流方面的改进表明，物流性能（交货可靠性）可提高 40%，物流成本可降低 30%。

信息和数据的可用性达到了前所未有的规模。即使是产能为150万吨/年的小型连铸连轧产线，也配备了约 50,000 个传感器和 2,700 个感应器，每月产生三兆字节的数据。这些海量数据具有非凡的改进潜力，但由于数据存储在各种孤岛中，并以非标准化的形式存储，使用各种名称和不同单位表示相同类型的信号，因此无法充分利用。

我们为客户提供咨询服务，以评估其数据的全部潜力。我们在定义适合客户数字战略的个性化数据架构方面提供建议，可根据需要选择本地、混合或完全基于云的架构。我们在运营和数据访问的网络安全政策方面提供咨询。我们与客户共同评估当前的IT运营状况以及如何从机器级别（L1）到企业级别（L4）访问自动化系统和数据源。

通过咨询服务，我们支持客户建立自己的数据架构，并为访问、构建和利用现有的生产、流程和企业数据奠定基础。