将以研发人员的角度，转变原有的单点过程检验检测思路，面向研究课题，以研究目标为导向，建立记录科研开发全过程的研发数据库和材料应用基础数据库。同时提升检验表征的数据自动化采集能力，建设仿真模拟计算平台和材料集成计算平台，为科研人员的数字化开发建立平台。
产品性能改进成本高周期长
未部署材料热力学、动力学及相场计算软件，新产品设计和产品工艺及性能改进主要依靠经验，未实现通过计算辅助研发。
研发效率较低
未建立材料集成计算平台，计算软件的上手门槛高，现有硬件计算能力低，降低了研发效率。
关联工作流弱化
未建立面向产品开发全生命周期的工艺与数字化表征的强关联工作流，不能实现原型产品开发、产品认证检测、产品质量提升等数据流的管理。
结果采集能力弱
未建立完善的结果采集能力，也没有样品的流转管理机制，影响实验室检测效率提高。
提供决策支持
建立多种形式、维度的数据可视化看板，包括研发成果看板、研发项目总体看板等，汇集全面的研发数据信息，输出横向、纵向对比分析，为决策者提供必要的支持，提升研发系统整体管理水平。
积累研发数据“资产”，辅助集团经营
数据的核心是能为企业所用。冶金研发大数据平台通过对研发项目的数据管理形成数据积累，提供科学、准确、合理的数据依据，帮助各级领导班子提高决策水平，使决策更有效、效益更显著。
形成数据驱动研发的研发模式
冶金工业流程优化和结果全部基于数据，通过数据分析来加速技术研发
建立数据标准体系
梳理鞍钢原型钢开发数据流、工艺研发数据流、产品认证数据流、产品质量提升数据流、竞品数据分析数据流、技术开发与技术合作数据流中产生的重要数据，根据数据特点，建立数据标准体系。
避免研发数据丢失
研发数字化流程管理平台提供灵活的图形化数据库和数据表设计工具，实现数据库结构和数据表结构进行灵活设计和自定义多层级扩展，满足海量复杂材料数据的储存、管理需求，实现数据的统一结构化储存和智能管理。
提高数据分析能力
研发人员可通过数据筛选，先筛选出自己想要的数据，再结合钢种研发分析应用系统，进行材料性能对比分析、工艺性能对比分析、材料服役条件分析、产品认证统计以及质量报表统计等，大大提高数据分析应用能力。