数字钢铁

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目录

1 数字经济时代来临数字经济方兴未艾

1.1 数字经济时代来临数据成为重要生产要素

1.2 数字经济、数字技术与数字产业化

1.3 大数据生态体系形成

1.4 数据科学成为重要的认识世界的分析方法

1.5 数字技术、数据经济在各领域中应用的关键发展态势

2 数据时代钢铁行业面临的机遇与挑战

2.1 钢铁行业是距“数字化”最近的行业

2.2 钢铁行业是对数字技术需求最迫切的行业

2.3 钢铁行业有丰富的数字资源和应用场景资源

2.4 钢铁行业具有直接反馈赋能物料的优势

2.5 钢铁行业数字技术应用的推进步骤

3 信息物理系统

3.1 信息物理系统概述

3.2 数据自动流动的四个过程

3.3 信息物理系统的六个特征

3.4 数据驱动的原位分析系统

4 钢铁材料创新基础设施

4.1 传统工业互联网平台架构

4.2 钢铁材料创新基础设施的体系架构

4.3 钢铁材料创新基础设施的主要组成部分

4.4 网络与安全

4.5 钢铁材料创新基础设施的特点

4.6 钢铁材料创新基础设施建设

5 数据治理

5.1 数据抽取

5.2 数据清洗与转换

5.3 数据加载

6 机器学习

6.1 线性模型

6.2 局部加权回归

6.3 人工神经网络

6.4 RBF神经网络

6.5 支持向量机

6.6 决策树和随机森林

6.7 遗传算法

6.8 主成分分析

6.9 深度神经网络

6.10 卷积神经网络

6.11 循环神经网络和LSTM神经网络

6.12 图神经网络

7 多目标智能优化决策算法

7.1 多目标优化问题

7.2 多目标优化算法综述及典型算法

8 主流程边缘区域的数据分析和信息物理系统化

8.1 铁前与高炉炼铁

8.2 炼钢与精炼

8.3 连铸

8.4 板带材与长型材热轧

8.5 冷轧带材与热处理、涂镀

8.6 短流程生产工艺

8.7 基于5G软件定义钢铁工业控制系统的设计与实现

9 云端资源与配置管理区域的优化与管理

9.1 生产计划调度管理

9.2 装备运维管理

9.3 物流管理

9.4 环境管理

参考文献

结语