PMO会议活动|青岛特钢成功举办PMO月度总结会议

青岛特钢召开PMO项目月度汇报会,强调了各项目团队在优化运营、降本增效方面的成果。孙广亿总经理肯定了成绩,要求各级领导亲力亲为,持续学习,目标成为行业典范。铁前、一炼钢和二炼钢团队分别展示了各自的降本和优化项目进展,共计降本约23.73元/吨。

PMO项目是以优化运营体系、提升管理水平、解决关键难题、促进极致降本等为出发点,结合企业发展战略和年度经营目标而制定的一系列攻关项目。

近日,青岛特钢召开PMO项目月度汇报会,青岛特钢党委书记、总经理孙广亿出席会议并讲话,总经理助理陈玉辉、总经理助理林永兴、各生产厂和工艺所的部门负责人及生产骨干代表参会。本次会议由运营改进部部长王蒙主持,会议的主要内容包括铁前PMO项目、一炼钢PMO项目以及二炼钢PMO项目的阶段成果汇报。

党委书记、总经理孙广亿作重要讲话

党委书记、总经理孙广亿对各PMO项目取得的成绩做出了肯定,对PMO队伍的扩大和PMO团队展现出的良好精神风貌表达了欣喜之情,鼓励大家保持必胜的信心,坚持不懈地将项目推动下去,力争成为集团内的先行者。孙总指出,PMO项目工作要久久为功,分厂一把手要亲自带头、亲自参与,项目成员要努力通过对标和研究发现差距,一如既往地保持不断学习、勇往直前的状态,相信一定能够取得更好的成绩,成为行业的标杆。

孙宝芳 仲常维 罗剑冰作铁前优化降本复

铁前团队的汇报从项目收益、项目复盘、工作计划以及成果展示四个方面展开,通过从优化配矿结构、优化高炉工艺和优化烧结工艺三个维度挖掘降本潜力,用PDCA循环改进的方式落实项目进度,强化复盘管理机制,本月较上月降本6.94元/吨。

贺旭杨 于天明 王伟 马振刚作

一炼钢降本攻关及管理巩固提升汇报

一炼钢团队分别对项目的总体情况和《提高钢水收得率》《提高中包连浇炉数》《降低分厂总电耗》三个单项目的进展情况作了详细介绍。并结合前期与麦肯锡联合攻关的经验,积极应用新思路、新方法,本月合计降本8.65元/吨。

杨波 马少青 姜忠杰作

二炼钢提产降耗进展汇报

二炼钢团队对《提高单炉产量》《降低精炼电耗》《缩短转炉冶炼周期》三个新增项目作了详细介绍。二炼钢团队在持续攻关原有项目的基础上,新增了三个攻关项目。通过问题树分解、根因分析、针对性改善,本月实现降本8.14元/吨。(来源:青岛特殊钢铁有限公司)

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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