報(bào)道，鋼鐵產(chǎn)業(yè)必須了解如何做到實(shí)時(shí)交貨，還要符合成本效益，并管理從原物料到成品的供應(yīng)鏈。 業(yè)者必須利用工業(yè)4.0、電子商務(wù)交易平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和研發(fā)，來縮短產(chǎn)品周期;如何管理這些流程，將大幅影響其未來。

　　此外，必須掌握公司內(nèi)部大數(shù)據(jù)與應(yīng)用分析工具，利用相關(guān)數(shù)據(jù)來降低成本、減少生產(chǎn)流程的偏差、并讓流程標(biāo)準(zhǔn)化。 Zoryk指出，無形數(shù)據(jù)難以搜集，這是機(jī)器學(xué)習(xí)與認(rèn)知學(xué)習(xí)必須處理的領(lǐng)域。 他建議，鋼鐵公司必須透過合作平臺(tái)，開發(fā)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的洞見，進(jìn)而預(yù)測(cè)自己的事業(yè)。

　　voestalpine AG在奧地利的智能工廠，就是很好的例子。 他們的生產(chǎn)線是由超過2，000個(gè)數(shù)據(jù)搜集傳感器、以及超過1.5萬個(gè)連續(xù)記錄的參數(shù)而成，可以持續(xù)改善流程，提供客戶更高質(zhì)量的產(chǎn)品。

　　德國SAP的全球主管Stefan Koch也同意這個(gè)觀點(diǎn)，目前全球鋼鐵產(chǎn)業(yè)有30%的產(chǎn)能過剩，為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，業(yè)者必須擴(kuò)大使用分析工具，包括財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)，來了解新科技的投資效益。 在業(yè)務(wù)端，透過大數(shù)據(jù)可以讓了解對(duì)的產(chǎn)品組合。

　　Outokumpu Americas從2014年開始在Calvert生產(chǎn)，透過SAP的系統(tǒng)來提升質(zhì)量與降低成本。 在Calvert工廠使用預(yù)測(cè)性數(shù)字檢測(cè)系統(tǒng)，希望減少重工，并提高最好的質(zhì)量。 許多影像儲(chǔ)存在大型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，了解熱軋鋼鐵的質(zhì)量如何、以及是否需要重工。

　　Calvert工廠并透過無人機(jī)與相機(jī)，來了解設(shè)備的狀況;未來還計(jì)劃導(dǎo)入機(jī)器人，來改善內(nèi)部的供應(yīng)鏈管理，并提高產(chǎn)能利用率。