大模型赋能钢铁行业解决方案

钢铁企业基于Alaya NeW智算操作系统，利用大模型知识智能体降低技能传递成本，助力高效智能运维工作；利用大模型数据智能体进行例行巡检和统一支撑，降低数据操作成本，提高数据工程师的支持效能；并进行大模型风险控制。

钢铁企业大模型智能体高效运维高效低成本数据操作风险管控

行业挑战

在钢铁行业推进智慧制造的工作中，钢铁企业目前面临着系列挑战：

AI大模型使用门槛高

企业内IT人员缺乏对训练大模型所需的应用管理能力，缺乏一个弹性易用的应用环境以及在其之上的AI大模型训练、微调、推理、应用的工具链。

知识工程建设工作面临困境

钢铁行业往往有大量运维工程师，分别对应的运维近千种生产设备，整个运维知识技能的传递需要耗费大量的人力成本。为了减少知识传递的鸿沟，大数据部门为运维部门进行了传统知识工程建设，但是由于传统知识管理面临知识管理复杂、知识检索低效、知识碎片严重、价值挖掘不足的困境，希望能用AI新技术解决问题。

数据分析操作复杂、成本高

企业内部对于数据的使用较为复杂，需要经过审批然后由数据工程师进行ETL开发整合，然后封装成接口才能进行共享，如果需要对数据进行分析，还需要专业的数据分析人员进行协助。数据操作成本较高

大模型应用风险控制难

大模型规模庞大，参数众多，难以全面掌控潜在风险。随着模型复杂度的增加，风险点也相应增多，给风险控制带来极大挑战。

本方案介绍了钢铁企业基于Alaya NeW，利用大模型知识智能体降低技能传递成本，助力高效智能运维工作；利用大模型数据智能体进行例行巡检和统一支撑，降低数据操作成本，提高数据工程师的支持效能，并通过大模型风险管控构建大模型应用安全防线。

丰富易用的计算服务资源

充足的GPU资源，灵活弹性伸缩，Alaya NeW Cloud智算云服务提供“算力、数据、算法、调度”为一体的融合服务

显著降低技能传递和数据操作成本

提高运维和数据工程师的工作效率，实现成本优化。

简化操作流程，提升便捷性

简化数据分析流程，使业务人员能够直接进行数据操作，提高数据分析流程效率。

大模型风险管控保障

建立有效的风险管控模块，确保大模型应用的安全性，防范潜在风险。

大模型赋能生产提效

通过大模型赋能，显著提高钢铁企业的生产效率和业务处理速度。

智能化运维数据管理

推动企业向智能化运维和数据管理迈进，增强企业的技术竞争力。

快速准确的决策支持

优化数据操作流程，为企业决策提供快速、准确的数据支持。

控制风险

确保AI技术的稳定安全，为企业持续发展提供坚实的技术保障。