9月16日，工业和信息化部印发《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，其附件中给出14个行业场景图谱（2025版）为各行业应用实践提供了核心指引。钢铁行业数字化转型场景图谱从铁前、炼铁、炼钢、轧钢、人力、业财、设备、环保、能源、安全、质量、采销、物流等13个关键环节、98个典型场景出发，横向展示产业链关键环节数字化协同水平，纵向体现各环节内“研-产-服-管-供”业务数字化集成程度，同时对多场景数字化现状、需求和痛点进行组合分析。现对钢铁行业的典型场景进行解读。

设备全生命周期管理场景：位于钢铁行业设备管理环节，属于设备运维类活动。

1-钢铁行业场景图谱

场景定义：本场景围绕钢铁生产核心设备，开展从采购入库、安装调试、日常运维、故障检修、升级到报废处置的全流程管理。

场景描述：通过设备管理软件、专用监测系统、PHM系统、设备运维平台、全周期数据追踪等系统，动态优化运维策略，改被动应对故障为主动预防风险，可最大限度减少非计划停机时长。

图2-设备全生命周期管理场景信息

工具软件应用方面：针对设备台账分散、运维被动的痛点，部署涵盖设备全生命周期管理系统，对接高炉、轧机等关键设备传感器，实现从采购到生产的全周期数字化管控。

数据要素开发方面：针对设备数据碎片化、标准不一的问题，制定设备数据采集标准，明确运行参数（温度、振动）、维护记录、故障数据的采集频率与格式，形成可复用的设备健康数据集，支撑运维优化。

知识模型部署方面：针对故障预警滞后、寿命预测难的痛点，开发设备故障诊断、维护周期优化模型，融合设备工艺机理与历史运行数据，提升模型预测的准确性。

人才技能提升方面：联合设备厂商开展软件操作、数据解读、模型运维培训，培育懂设备工艺、通数字管理的复合型运维人才。

案例：中冶赛迪信息全厂能源管理系统

中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司依托数十年深耕钢铁行业的技术与服务经验，针对钢铁行业设备管理中被动维修频发、数据碎片化、运维与管理脱节、成本高等痛点，汇聚工艺、设备、自动化、AI多领域专家力量，自主研发以“精益管理、智能运维”为核心的设备全生命周期管理系统，形成“控状态、抓运维、强管理”的一体化管维能力，为钢铁企业设备高效运转与成本优化提供全流程支撑。

图3-设备全生命周期档案

工具软件应用：依托设备管理系统为每台关键设备进行唯一标识，实现“物料码、设备码、位置码”三码合一；实现设备状态相关数据全面动态采集。

数据要素汇聚：全面采集设备状态数据（振动、温度、压力等）、生产工艺数据、运维管理数据，构建多维度数据融合体系，与行业知识深度融合，形成“状态-工艺-管理”三位一体的多模态数据集。

知识模型构建：以设备运行与工艺机理为核心，以AI模型为载体，建立状态监测与异常诊断模型集。采用聚类等算法提取设备运行与状态参数特征，精准识别轴承磨损、叶轮不平衡等早期异常，提前预警定位故障部位。

人员能力提升：以业务闭环为目标，为基层作业、中层管理、高层决策进行岗位赋能，助力实现智能决策。