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华尔网山东普源金属材料有限公司近日，华尔网无缝方矩管，华尔网异型方矩管陕钢方管公司检验计量中心通过“每日一抄”“每周一测”“每月一行”等方式，促使学习党的二十大精神活动多出成果、快速见效。“我们要坚持每天早上将党的二十大报告部分内容上传至支部工作 群，发动全体党员干部每日手抄一段党的二十大报告内容，让每名党员都能深入学习，将其作为理论学习武装的‘加油站’，补足精神之钙。”该中心计量党支部书记王知远在支部会上说道。为进一步推动党的二十大精神深入人心，营造浓厚的学习氛围，该支部还积极开展党的二十大精神知识要点理论考试，通过随机提问、模拟考试两种模式，深抓内容精髓，每周结合抄写内容，设置周考模块，开展测试，以测促学、以测促行，切实把党的二十大精神学深悟透，感悟思想精神，汲取智慧力量。此外，该支部深入开展“每月一行”党员志愿者服务活动，利用主题党日活动，组织党员干部关爱、探访抗战老兵，及时将抗战老兵协会提供的具有纪念意义的军号、军毯等慰问品及米、面、油等食品送至抗战老兵手中，并为他们送上祝福和问候。“老兵们为国浴血奋战、为民牺牲，我们应该感恩抗战老兵，铭记抗战历史……”该支部党员、中心总支委员田晋斌如是说。据悉，该支部今后还将组织“学习党的二十大，落实各级‘三会’精神，党员有话说”主题党日活动，届时全体党员将结合岗位实际，谈落实会议精神措施，力促每名党员把精神感悟贯彻落实到检验计量工作中。
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华尔网山东普源金属材料有限公司，方管近年来，华尔网矩形管，热镀锌方管，非标方管，无缝方管Q345B方管，Q235B方管，华尔网合金方管方管丛力群提出，要真正数据要素潜能，赋能行业转型发展，工业企业还需重点关注以下几方面问题。工业数据生态环境建设的瓶颈问题。丛力群认为，瓶颈主要体现在管理意识和技术瓶颈两方面。关于管理意识，丛力群提醒道，方管工业企业应明确数据治理的目的，是在确保的前提下让数据发挥价值。“强烈的数据保护意识和垄断数据的潜在冲动，或将被‘伪装’成‘合情合理’的诉求被接纳进入企业的数据治理体系中，缩减数据作为新生产要素应有的作用空间。”他说。对于技术瓶颈，他认为，工业企业迫切需要找到有效的技术方法，既对敏感数据的担忧，又强化数据赋能业务价值的预期，个这是实现数据交互、增加数据样本、扩大数据适用范围、融合长链多维数据的重要手段。“消费互联网数据生态环境的构建方法和过程不能照搬，工业需要找到适合自己的有效路径和方法。”丛力群特别强调。数据应用中价值权益的界定问题。“这主要要求界定好数据应用中的两个经济权益事项，既要保护数据权属方的利益，又要避免这种主张无边界扩大化。”丛力群指出。方管首先是数据权属方的权益，这是要优先保证的。丛力群表示，没有这一权益的充分保证，就不能激发权属方对数据应用的兴趣，就免谈后面的一切价值挖掘工作。其次是数据挖掘产生额外价值的权益归属问题——增值权益。“各企业要科学地界定数据的初始产权与增值产权，平等保护数据流通不同环节各类产权的合理权益，才是充分发挥数据价值的有效途径。”他强调。方管如何“让专业的人干专业的事”的问题。“数据应用不是‘个人全能’赛。”在丛力群看来，熟悉业务和精通IT（信息技术）的人员相互结合，虽然快速应对了具体问题，但全局效率不高。分工是现代社会之必然，专业人要干专业的事，IT人员不能总是“不懂业务”的“背锅侠”。“数据服务者和使用者的角色定位关乎企业数据应用的水平乃至成败。”他强调。
华尔网山东普源金属材料有限公司，方管近年来，华尔网方管，矩形管，热镀锌方管，非标方管，华尔网无缝方管Q345B方管，Q235B方管，合金方管方管进阶“会分析的钢厂”须模式创新丛力群表示，当前，企业数据应用存在缺少工具和方法、难以形成完整数据样本、使用者对数据结果体验不佳、使用者获取数据渠道不畅、数据价值挖掘不满足需求等现状，导致数据不能协同工作，无法产生期望的价值。“一方面，大量已有制造过程数据被闲置甚至放弃；方管另一方面，又缺少基本的数据环境来解决企业所存在的问题。”他说道。回归到钢企智能化问题，丛力群表示，当前的现状其实是一个必经的过程。“我们必须从‘会管控的钢厂’发展到‘会分析的钢厂’，方管再发展到‘会思考的钢厂’，我们目前正处于向‘会分析的钢厂’进化的‘焦虑’阶段。”他进一步解释道，“会分析的钢厂”即从流程中提取数据，再通过数据分析，改进和优化流程。在丛力群看来，要通过大数据应用成为“会分析的钢厂”，钢企必须进行模式创新。，要利用好存量数据，这是成本较低、速度较快的工作。第二，要让产品产生数据，这是扩大数据规模、快速兑现价值有效的办法。第三，要推进数据资产数字化，这意味着通过数字孪生空间的构建、方管实物资产的虚拟描述，实现在虚拟环境中利用软件工具、基于数据开展各项工作，从根本上不确定性带来的风险和成本。第四，要整合更大范围数据。即追求全样本、全周期数据的融合集成，流程越长、要素越多，数据所承载的内在价值就越高。第五，进行数据交互，这是在更高层面统筹数据质和量的重要方法。第六，数据服务的产品化，这是大数据应用的更高阶段，方管即在业务数据化基础上形成更高的数据应用专业能力，将数据服务能力产品化、差异化变成一种独特的能力。
