在本钢，AI+铁成本寻优跟踪预测场景贯通出产、采购、治理等多个关键环节，工作人员通过AI系统可实现对铁前各工序的成本动态预测和对比，推算出各工序、出产线、班组以及各产品的能源亏损和产出，并通过与系统的“智能对话”，实现出产数据查问、深度分析及资产检索。

为答好传统产业转型的时期命题，本钢将数字化转型作为产业升级的主题抓手，聚焦以效益为中心，积极推动AI+出产造作落地。在现实工作中，本钢数智化部牵头，组织有关部门和单元缜密共同，发展结合开发，本信公司作为技术集成与解决规划提供者，整合多方资源，阐扬专业技术团队作用，为场景实现不变运行提供全方位的技术支持与服务保险。

“在本钢AI+铁成本寻优跟踪预测场景利用开发过程中，我们发展了具体的现场调研，网络到大量业务需要，逐一分析用户在现实操作中的难点问题。在法式开发和系统测试阶段，我们依照测试案例和现实数据进行了多轮测试，确保逻辑的齐全性和正确性。”本信公司数字化事业部主任工程师艾启东说。

目前，本钢AI+铁成本寻优跟踪预测场景涵盖大量原燃料采购资源池、物料性价比排序、亏损资源池、配料模型及成本结构模型等多个关键职能，支持企业从采购物料治理、配煤配矿治理到成本预测治理的全流程业务，实现了对成本的节造和优化。