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钢铁是我国经济支柱产业，占全国GDP总值的8%左右，行业上下游关联产业多，在整个经济布局中占有举足轻重的地位。在政策和市场双轮驱动下，钢铁企业总数处于下行周期，大部分企业快速兼并和重组，向超大型钢企、集中化方向转移。18年钢铁企业总数达到了5000家以上，其中粗钢产能在100万吨以上的企业有76家，大量钢铁及周边产业产能规模仍非常分散。钢铁企业普遍存在高能耗、高污染、粗放式管理、产品偏中低端、人力资源短缺等问题，成本和质量是企业关注的核心。
钢铁行业数字化转型-下钢铁是我国经济支柱产业，占全国GDP总值的8%左右，行业上下游关联产业多，在整个经济布局中占有举足轻重的地位。在政策和市场双轮驱动下，钢铁企业总数处于下行周期，大部分企业快速兼并和重组，向超大型钢企、集中化方向转移。18年钢铁企业总数达到了5000家以上，其中粗钢产能在100万吨以上的企业有76家，大量钢铁及周边产业产能规模仍非常分散。钢铁企业普遍存在高能耗、高污染、粗放式管理、产品偏中低端、人力资源短缺等问题，成本和质量是企业关注的核心。
设备的智能化工业企业重要设备故障发生后的分析处置需求，利用NLP、知识图谱等人工智能技术对 设备台账、检修规程导则、故障案例报告等等，以知识图谱三元组的形式进行碎片化入库管理，然后开发基于图谱的故障推理研判引擎，以故障发生时传入的监测数据和历史数据为输入，通过设备知识库的分析研判，为故障抢修人员输出实时、有依据、引导式的实验排查处置、故障原因研判、故障处置修复方案、故障状态评估和相似案例推送等辅助决策服务，提供故障处置能力。
