有色金屬行業數字化轉型實施指南
原材料工業數字化轉型工作方案（2024—2026 年）
原材料工業是國民經濟的基礎性產業，具有資源能源密集、過程機理復雜、生產連續性強等流程性工業突出特點。近年來，我國原材料工業數字化轉型不斷走向縱深，部分行業龍頭企業達到國際領先水平，但仍面臨對數字化轉型認識不夠、數字化轉型基礎差異大、建模倣真難度高、人工智能等數字技術融合應用不深入、復合型人才緊缺等問題。為推動原材料工業數字化轉型，加快推進新型工業化、建設制造強國，制定本方案。
一、總體要求
（一）指導思想
以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大精神，認真落實全國新型工業化推進大會部署，完整、準確、全面貫徹新發展理念，堅持規劃引領、問題導向、係統部署、分類推進，以提質升級、降本增效、綠色安全為最終目的，著力夯實數字化轉型基礎，深化數字技術賦能應用，強化軟硬協同，完善支撐保障體係，以產業數字化驅動全產業鏈業務變革，加快推進原材料工業高端化、綠色化、安全化、高效化發展，全面提升行業核心競爭力，構築國際競爭新優勢。
（二）主要目標
原材料工業數字化轉型取得重要進展，重點企業完成數字化轉型診斷評估，數字技術在研發設計、生產制造、經營管理、市場服務等環節實現深度應用，生產要素泛在感知、制造過程自主調控、運營管理最優決策水平大幅提高，為行業高質量發展提供有力支撐。
應用水平明顯提升。打造 120 個以上數字化轉型典型場景，培育 60 個以上數字化轉型標桿工廠，形成一批數字化轉型標桿企業。重點行業關鍵工序數控化率、數字化研發設計工具普及率等指標顯著提升，數字化轉型成熟度 3 級及以上企業提升至 20%以上。
支撐能力顯著增強。突破一批數字化轉型急需的關鍵核心技術，制修訂一批先進適用的數字化轉型標準規範。推廣應用 100款以上數字化裝備、智能儀器儀表、工業軟件等優秀產品，培育100家以上專業水平高、服務能力強的優秀係統解決方案提供商。服務體係更加完善。建設 1 個新材料大數據中心、4 個重點行業數字化轉型推進中心、4 個重點行業制造業創新中心、5 個以上工業互聯網標識解析二級節點、6 個以上行業級工業互聯網平臺。
二、主要任務
（一）強化基礎能力
1.夯實數字化基礎。加強企業數字化基礎設施建設，提升數據採集、數據匯聚和數據質量管理等能力。開展基礎自動化、管理信息化升級改造，提高研發設計、生產制造、經營管理、市場服務等環節的數據採集能力，重點圍繞高溫高壓、多介質、多粉塵、高噪聲、強幹擾、密閉等復雜工況和特殊裝備，科學合理布設高清攝像、高精度傳感、高性能定位模組等採集設備，推廣應用可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制係統（DCS）、安全儀表係統（SIS）等工業控制係統，加強實驗開發、制造執行、分析測試、採購銷售等信息化係統部署。規範數據接口、數據結構，加強全鏈條數據的集成匯聚和存儲管理，構建統一數據湖。建立健全數據質量管理機制，強化數據清洗、數據加工、數據審計等能力，提高數據完整性、準確性、一致性、及時性、可用性。
2.完善網絡化基礎。引導企業構建泛在感知網絡環境，支撐數據要素流動傳輸，實現設備互聯、業務互聯及產業互聯。開展內網改造，加快 5G、工業光網、Wi-Fi 6、工業以太網、北鬥導航等新型網絡通信技術在車間、工廠、礦山的廣泛覆蓋，打通研發、生產、管理、服務等不同環節“數據孤島”，提高企業內部業務數據集成與協同水平。基於 IPv6、軟件定義網絡、網絡虛擬化等技術打造高質量外網，支撐產業鏈上下遊企業間的物流、產能、金融等產業資源數據開放共享，實現跨地域、跨行業的資源配置。持續推進重點行業工業互聯網標識解析二級節點建設和應用，開展關鍵裝備、核心模型、重要產品、關鍵原輔料等要素的全網注冊和數據解析，提升人、機、料、法、環互聯互通水平。
3.強化智能化基礎。加強重點行業智能裝備、算力設施、模型算法的建設部署和推廣普及，為數字化轉型應用提供關鍵智能化支撐。加快無人運輸車輛、作業機器人、巡檢機器人、智能檢測裝備等新型智能裝備部署應用，推進催化、裂化、冶煉、熔鑄、均化等重大工藝裝備智能化改造升級，顯著提升生產過程感知、決策和執行能力。加強企業高性能算力供給，促進智能算力與通用算力協同，滿足不同類型算力的業務需求，為海量工業數據實時分析提供高效經濟的算力支持。提升流程模擬、工藝倣真以及基礎物性數據庫等工業軟件普及程度，推動各行業內生產調度、工藝控制、設備管理、能源管理等經驗知識轉化為模型算法，形成可在行業復制推廣的模型庫、算法庫和知識庫，加速工業技術軟件化。
（二）深化賦能應用
4.助力高端化升級。加快產品高端創新，鼓勵行業領軍企業、科研院所、高校基於人工智能、高通量計算等技術開展材料成分設計、結構優化和性能預測，推動材料研發模式變革，強化關鍵戰略材料供給，加速前沿材料創新和產業化應用。推動生產過程高端升級，綜合應用機器視覺質檢裝備、智能化在線監測分析儀器儀表、質量管控係統等加強生產過程質量管控，開展先進過程控制、計劃調度一體化、質量在線監測、設備全生命周期管理等集成應用，提高生產管控的精準性和效率效益。提升服務高端化水平，推廣汽車鋼、電工鋼等供應商早期介入（EVI）“精品+服務”模式，研發應用預測式銷售智能決策係統，打造協同共享的智能物流服務體係。
5.支撐綠色化發展。基於數字技術開展裝備及工藝流程優化升級改造，促進減污降碳、節能增效。推動企業建設碳排放管控平臺和重點產品碳足跡基礎數據庫，綜合運用物聯網、人工智能、區塊鏈、工業互聯網標識解析等技術開展碳排放計算與碳足跡追溯，促進低碳發展。推動企業和園區加強數字化能源管控，開展重點用能環節的在線監測、運行優化與係統平衡，促進新能源應用和化石能源減量。鼓勵建設環境管控平臺，基於 5G、無人機、遙感、自動監控、機器視覺等技術，對生產、原燃料和產成品運輸、治污設施運行、污染物有組織和無組織排放、廠區環境質量等數據進行採集、分析和預警，實現環境智能化管理。推廣低噪聲工藝和智能化裝備，涉異味園區及企業加強惡臭自動監測和風險防控。鼓勵建設面向行業的循環再生資源交易平臺，促進工業固廢與各類副產品的交易流通與綜合利用。
6.保障安全化生產。加快在線分析儀器儀表、智能傳感器等技術產品和巡檢機器人、消防機器人等安全應急裝備的應用，提升面向高溫、易燃、易爆、有毒、有害等原材料生產工序車間、設備設施、庫區罐區的快速感知能力。鼓勵企業建設數字化安全管控平臺，建立風險特徵庫、失效數據庫及故障預測分析模型，開展關鍵設備、關鍵軟件、係統運行故障及其衍生安全風險的實時監測和分析預測，打造超前預警預防能力。建設安全生產案例庫、應急演練情景庫等知識庫，開展風險倣真、應急演練和隱患排查，強化應急處置能力。基於評估模型和工具集，開展安全處置措施評價評估與安全事故追溯分析，增強係統評估能力。
7.實現高效化運營。推動企業從傳統經驗型決策管理向數據驅動的智能決策管理模式轉變，面向市場需求預測、銷售產品組合調配、採購配料優化、業財一體化管理等建立業務模型，提升企業經營分析、全過程預測以及市場快速響應能力，打造銷售、採購、生產、倉儲、物流等全鏈條一體化管理模式，實現供產銷全流程高效運營。推進產業鏈上下遊企業間的業務協同和資源優化，支持重點行業龍頭企業及第三方機構基於人工智能、區塊鏈、工業互聯網標識解析等技術，打造面向企業全價值鏈、全資產要素和產品全生命周期的協同制造平臺，實現制造能力、技術、知識、金融等共享、調度和優化，提高產業鏈供應鏈資源配置效率。
（三）加強主體培育
8.培育數字化轉型標桿。依托智能制造典型應用場景和示範工廠、工業互聯網、中小企業數字化轉型城市、新一代信息技術與制造業融合發展等現有試點示範工作基礎，立足原材料工業特點和數字化轉型需求，開展原材料工業數字化轉型標桿選樹行動。面向研發設計、制造執行、質量控制、設備運維、倉儲物流、能源環保、安全管理等環節，打造一批數字化轉型典型場景。圍繞數字技術在提升產品合格率、資源綜合利用效率、全員勞動生產率和節能減排水平等方面的融合應用，打造一批“5G+工業互聯網”融合應用成效顯著、實現制造過程數字孿生的數字化轉型標桿工廠。面向資源勘探、採礦選礦、礦石運輸、經營決策等全過程，建設一批資源管理數字化、生產管控智能化、生產流程少人無人化、安全管理集成化的智能礦山。圍繞技術能力提升、業務流程再造、經營管理決策優化、提質降本增效，打造一批制造、管理、服務全流程自感知、自學習、自決策、自執行、自適應的數字化轉型標桿企業。
9.推動大中小企業融通發展。支持原材料行業龍頭企業和“鏈主”企業建設數據驅動、可信交互的產業鏈協作平臺，與配套中小企業共享智能設備、智能儀器、智能儀表、數字化軟件、工業 APP 等數字技術產品，向中小企業開放市場、平臺、物流等資源。引導行業領軍企業分享智能場景、智能工廠建設經驗，為中小企業在綠色冶煉、精密加工、高效熱處理等環節數字化轉型升級提供技術支持和一體化解決方案。培育一批專注細分領域、數字化水平較高的專精特新“小巨人”企業和單項冠軍企業，強化與大型企業的專業化協作，加強數字技術、產品、裝備供應鏈配套支撐。開展中小企業數字化轉型城市試點，促進原材料工業中小企業轉型升級。
10.推進產業園區智慧化建設。充分運用 5G、標識解析、大數據、人工智能、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術，加強化工、有色金屬等重點行業園區數字化基礎能力升級和公共服務平臺建設，推動園區數據互聯互通，實現基礎設施、資源能源、技術人才等要素共享共用。引導園區將數字技術與現代化管理深度融合，開展安全生產、風險防範、環境管理、能源管理、應急管理、物流管理等重點環節的智能預警與分析評價，推進行業耦合發展，提升園區發展與管理水平。推動數字化協同制造、共享制造在原材料工業集聚地區規模化發展，構建數實結合的產業集群發展新生態。
（四）完善支撐服務
11.加強技術創新供給。支持企業、科研院所、高校等相關單位組建創新聯合體，聚焦高效合成分離、純凈化冶煉、近凈成形等典型應用場景，圍繞數據挖掘、工藝倣真、過程模擬、數字孿生等關鍵技術開展理論、模型、算法攻關，加速技術創新突破。研制一批技術領先、性能優良的大型 PLC、智能化儀器儀表、智能閥門等標準化產品，開發一批先進適用可靠的工程數字化設計與交付、高級計劃調度排產、智能化過程控制等高端工業軟件和工業 APP，依托智能制造係統解決方案揭榜挂帥等工作，面向重點行業培育一批產品和係統解決方案。加快原材料智能制造領域全國重點實驗室、工程（技術）中心的整合優化重組。分行業建設原材料工業制造業創新中心，整合各類創新資源，開展數字化轉型關鍵共性技術攻關，打通技術開發、轉移擴散到商業化應用的創新鏈條。
12.強化人工智能驅動。探索建立原材料企業與人工智能企業之間的需求匹配和創新協同機制，加快推進人工智能技術賦能原材料工業。推動將成熟人工智能技術引入生產調度優化、過程模擬倣真、運營管理決策、安全管控等典型場景，催化一批低成本、高價值人工智能產品和解決方案，培育若幹技術能力強、服務品質優的人工智能技術提供商。建設適用於生成式人工智能的行業數據集，基於現有通用大模型技術底座進行定制化開發訓練，構建細分行業大模型，面向新材料研發、供應鏈優化、大宗商品價格預測等應用需求，加快大模型技術深度創新。
13.增強公共服務支撐。聚焦行業數字化轉型需求，重點打造涵蓋技術創新轉化、產業生態建設和數據要素賦能的公共服務支撐體係。在重點行業建設一批工業互聯網數字化轉型促進中心，培育一批數字化轉型服務機構，開展係統性解決方案及輕量化工業 APP 等技術產品研發及測試驗證、解決方案供需對接、數字化診斷咨詢等，推動智能制造發展水平和效能評估、進園區和專家行等公益服務，助力企業數字化轉型。建設新材料大數據中心，構築多層次、相互協同的新材料數據資源體係，形成數據驅動的研發模式、生產組織模式、產用銜接模式。建設國家工業互聯網大數據中心原材料行業分中心，圍繞行業核心業務匯數用數和賦能服務。推進建材、有色金屬等行業工業互聯網平臺建設，持續提升石化化工、鋼鐵等行業重點工業互聯網平臺能力，支持有條件平臺向跨行業跨領域工業互聯網平臺轉化升級，重點面向中小企業提供運行優化、能源管理、設備運維、環境保護、安全管控等領域數字化轉型服務支撐。
14.加強網絡與數據安全治理。落實工業互聯網安全分類分級管理要求，建立完善分類分級管理制度，科學識別和判定企業網絡安全級別，落實適合自身發展實際的安全防護措施，持續開展網絡安全演練，實戰化檢驗提升重大風險防禦和處置能力。持續完善全流程數據安全工作機制，研制細分行業重要和核心數據識別細則等標準規範，加強宣貫培訓，落實重要數據識別備案、安全防護、風險評估、監測預警和應急處置等要求，全面提升數據安全保護能力。鼓勵研究機構、數據交易所、重點企業合作建設面向細分行業的可信數據空間，保障企業間數據流通的安全、可信、可控。推動企業建立工控安全管理制度，強化技管結合，切實提升工控安全防護水平，落實工控安全主體責任。
三、保障措施
（一）加強組織實施。工業和信息化部等相關部門按照職責分工抓好落實，各地區加強與本工作方案的政策銜接，推動實施企業數字化轉型“一把手工程”。加強原材料行業數字化轉型監測，組織定期開展評估。成立原材料工業數字化轉型專家委員會，強化對“智改數轉網聯”重大問題和決策的智庫支撐。成立 4 個重點行業數字化轉型推進中心，落實相關重點任務，開展數字化轉型診斷、咨詢、評估等服務。徵集遴選原材料工業數字化轉型標桿企業、典型場景、解決方案，探索形成可復制、可推廣的新業態、新模式、新路徑。
（二）加強政策支持。研究制定原材料工業數字化轉型關鍵技術和重點產品清單，用好現有專項資金渠道，統籌支持原材料工業數字化轉型基礎研究、技術創新和應用開發。圍繞原材料工業數字化轉型需求，遴選一批優秀係統解決方案提供商。發揮國家產融合作平臺作用，將先進適用技術納入支持範圍，通過實行差別化信貸政策、創新金融產品等方式，強化金融機構對數字化轉型的支持。
（三）加強標準建設。圍繞研發設計、生產制造、經營管理、綠色安全等，持續完善石化化工、鋼鐵、有色金屬、建材等行業智能制造標準體係。推動面向行業特色需求的新型工業網絡、人工智能、工業互聯網平臺等技術標準制修訂，打造一批覆蓋智能採選、無人澆鑄、管網優化、窯爐控制等典型場景的應用標準，制定重點行業的數字化轉型水平與成效評估標準。強化標準體係與計量測試、認證認可、檢驗檢測體係的銜接，加大標準宣貫力度，促進成熟標準落地應用。
（四）加強人才引育。開展原材料工業數字化領域重點人才需求摸底，推動建立重點人才和專家信息庫。加強人才培養規劃布局，支持企業設立“數字化轉型首席設計師”“首席數據官”，依托國家相關人才培養工程和攻關項目，加快培育一批科技領軍人才、青年骨幹人才，以及一批既懂原材料工業又懂數字技術的復合型人才。依托職業教育提質培優行動計劃，加速培育數字化轉型急需緊缺的工程師和技術技能人才。支持引進數字化轉型海外高端人才。
（五）加強宣傳引導。支持地方舉辦重點行業數字化轉型大會，發布重大技術成果和典型案例。加強行業數字化轉型學習培訓和對標引導，提升企業數字化轉型認知水平，推動經營管理理念和轉型發展理念變革。鼓勵行業協會學會舉辦原材料工業數字化轉型技術創新應用大賽，評選表彰優秀人才和團隊。充分發揮主流媒體、官方門戶網站、行業協會、專業智庫等渠道作用，強化對原材料工業數字化轉型經驗和成效的宣傳報道。
有色金屬行業數字化轉型實施指南
一、發展目標
到 2026 年，有色金屬行業數字化基礎和網絡化支撐明顯增強、智能化應用水平顯著提高，綠色發展與安全生產水平大幅提升、技術供給與公共服務持續強化，初步建成技術先進、體係完備、安全高效的數字化轉型生態。關鍵工序數控化率達到 70%以上，關鍵業務環節全面數字化比例達到 53%；數字化轉型成熟度水平 3 級及以上的企業比例提升至 10%以上，4 級及以上的企業比例提升至 5%以上；打造 30 個以上數字化轉型典型場景，培育 15 個以上數字化轉型標桿工廠和 5 家左右標桿 5G 工廠；建設 1 個有色金屬領域制造業創新中心，2 個面向行業的特色工業互聯網平臺，上線 1 個以上有色金屬行業標識解析二級節點；制修訂 30 項以上有色金屬行業數字化轉型相關標準，突破一批工業軟件、基礎元器件、智能設備等關鍵技術，培育一批數字化轉型解決方案提供商。
二、重點任務
（一）對標找差，開展數字化轉型評估診斷
基於有色金屬細分品種多、工藝差異大等特點，分步實施、有序推進評估診斷，在規模效應明顯的銅、鋁、鉛、鋅、錫、鎳、鉬、鎢等品種先行開展試點，逐步覆蓋稀有、稀散金屬等品種。
建立科學落地的有色金屬行業數字化轉型評價指標體係和評估方法，組織各省開展轉型評估活動，並提出合理可行的數字化轉型改造建議和方案。
專欄 1 數字化轉型評估診斷工程
組建評估專業團隊。充分發揮行業協會、骨幹企業、科研院所、數字化轉型服務商等各方面作用，組織起草數字化轉型評價指標體係、開展專家培訓、設立自評估自診斷平臺、提供咨詢診斷評估服務、打造數字化轉型服務商資源池等。
開展評估診斷。圍繞研發、設計、生產、管理、營銷、供應鏈等核心業務環節，全面評估診斷數字化轉型現狀，出具評估報告，找準痛點難點，明確開展數字化改造的方向和著力點，為企業數字化改造提供依據。
強化評估結果應用。制定“一企一策”改進提升方案，加速企業數字化轉型，總結企業評估實踐案例，提供交流共享平臺，推動建立“以評促改、以評促建”的數字化轉型評估評價體係。
（二）夯實基礎，促進行業智能化改造提升
1.夯實數字化基礎。推進數據標準化和數據治理體係建設，提高數字化交付能力，支持龍頭企業建立有色金屬行業工業互聯網標識解析二級節點，確保數據的準確性、可用性、規範性，為工業互聯網融合應用平臺建設提供數據基礎。研發有色金屬工業物聯技術，實現人、機、物互聯，突破數據傳輸易受復雜惡劣環境影響的難題，實現對數據全生命周期信息的及時掌握，支撐數據穩定可靠的共享與交互。
專欄 2 數字化基礎提升重點方向
有色金屬網絡化協同體係。支持龍頭企業按照國家工業互聯網大數據中心的統一布局，打造有色金屬行業分中心，通過分中心匯聚上中遊勘探設計、裝備制造、礦山開採、洗選、冶煉、加工、設計、貿易、運銷以及下遊消費用戶，推動關鍵數據共享和生產資源優化配置，實現跨企業、跨地區、跨行業的研發協同、生產協同、供應協同，以數據網絡推動產業鏈延伸與價值鏈升級。
有色金屬數據標準體係。支持龍頭企業評估存量數據標準對全產業鏈的影響，以國家相關數據標準為基礎，從提高數據共享性、穩定性、可擴展性、前沿性、使用可行性和數據生命周期管理的角度，建立全面覆蓋地質、採礦、選礦、冶煉、加工的數據標準體係，規範數據分類、數據倉庫分層與元數據、表與字段定義、數據字典、統計維度、計算方式、分析規則等方面的管理，確保內外部數據使用和交換的唯一性、準確性、規範性，並在鋁、銅、鉛、鋅、鉬、鎢等行業形成應用示範。
有色金屬行業工業標識解析二級節點。支持龍頭企業按照國家標識解析節點的統一布局，規劃礦山、冶煉、加工、設計、生產服務的標識解析係統架構，建立有色金屬行業工業二級標識解析節點、企業標識解析節點、公共遞歸解析節點，並納入國家根節點、頂級節點標識解析體係，對設備和物品等一切生產要素進行管理，建立機器、物品標識編碼，形成產品、設備、車間、工廠、平臺縱向連接，上下遊企業或集團內企業之間橫向連接，設計、生產、物流、應用端到端連接，實現對數據全生命周期信息的及時掌握和工業標識數據管理，實現跨企業、跨行業、跨地區的數據共享和生產係統的精準對接、產品的全生命周期管理和智能化服務。
有色金屬工業物聯技術。針對有色金屬工業典型應用場景，研究多物理場耦合與惡劣生產環境條件下的物聯技術，開發或驗證適應特定生產環境的物聯技術及裝備、邊緣網關，突破信號傳輸易受復雜空間幹擾、強磁和高溫環境影響物聯設備成本與安裝、粉塵影響物聯設備壽命等瓶頸，低成本、易安裝、高可靠、高精度實現人、機、物互聯。
數字化交付。支持 CAD、CAE 等平臺軟件企業與設計研究、施工單位深度合作，推動跨設計平臺的數據接口開發和數據資源、圖形模型的共享，實現跨平臺的數據、文檔、三維模型以及與工廠對象的關聯關係交互，提高數字化交付能力，促進協同設計和創新效率提升，支撐企業的數字化管理和數字孿生管控、協同創新、運維優化。
2.開展技術改造。通過現有資金和政策渠道支持有色金屬行業加快“智改數轉網聯”，推動企業特別是稀有、稀散等小品種金屬生產加工企業，根據自身條件開展基礎網絡、基礎自動化、管理信息化改造升級，加快高端可編輯邏輯控制器（PLC）、分布式控制係統（DCS）、安全儀表係統（SIS）等成熟技術“應用盡用”，實現全方位實時感知和數據採集。
專欄 3 數字化技術改造提升重點方向
礦山企業。完善礦山基礎網絡建設，整體規劃部署礦山工控網、管理網、視頻網等網絡，建設礦山資源數字化管理係統和綜合生產管控平臺；對礦用卡車、鑽機、鑿岩臺車、鏟運機、電機車、磨機、加藥機、浮選機、砂泵等採選設備及其他基礎設施進行數字化改造，實現固定設施自動化係統無人值守、無軌裝備和有軌運輸係統遠程遙控作業、選礦生產係統智能化運行；建設以行為管理係統、地壓監測係統、尾礦庫安全監測係統、邊坡安全監測係統為代表的安全管理信息化係統。
冶煉企業。針對銅、鉛、鋅、鉬等冶煉廠，加快實施配料、熔煉、吹煉、精煉、電解等重點工序的自動化改造，實現數據實時監測感知和統一採集管理，建設生產控制係統，完善自動控制、生產管理、設備管理、安全環保管理等智能管理功能。針對鋁冶煉廠，重點推進多物理場耦合和惡劣生產環境條件下的在線檢測，構建多源異構數據融合與管理平臺，實現生產過程監視與數據分析。針對其它小品種有色金屬冶煉廠，參考較大規模冶煉企業自動化改造方案，根據工藝條件實現關鍵設備智能化、關鍵工序智能化升級。
加工企業。針對銅、鋁、鉛、鋅、鉬、鎢等加工工廠，加快熔煉、鑄造、軋制、擠壓、退火、精整等重點工序的自動化改造，實現生產、質量、設備、能源、物流、安全環保等實時監測感知和數據採集，構建集自動化、信息化和集中管理模式於一體的集控中心，實現生產運營集控、產線集控、公輔集控。統籌考慮工藝流程、前後工序銜接、產品質量設計管控等方面，打通工序間信息孤島，提高產品質量穩定性和成材率。
（三）標桿引領，建設一批智能化標桿場景和工廠依托銅、鋁、鉛、鋅、鉬等行業龍頭企業以及稀有稀散品種的專精特新中小企業，圍繞工藝指標優化、質量效率提升、安全環保低碳、供應鏈協同優化等重點場景，選樹一批有色金屬行業數字化轉型標桿工廠和優秀場景，打造一批分類分級、特色鮮明的標桿 5G 工廠。鼓勵標桿企業發揮先進典型帶動作用，加速新技術、新裝備、新模式推廣應用。
專欄 4 智能礦山/冶煉/加工場景和工廠標桿
智能礦山。完善礦山網絡建設，推動礦用卡車、鑽機、鑿岩臺車、鏟運機、電機車等裝備的數字化升級改造和固定設施自動化係統無人值守、無軌裝備與有軌運輸係統遠程遙控作業，重點建設高可靠、高性能、支持“一網多用、數據融合”服務的多元數據融合網絡和礦山生產一體化管控平臺，部署三維礦業建模、採礦設計和排產配礦、礦石質量跟蹤等軟件，實現礦山環境、裝備狀態、工況參數、移動巡檢等生產數據的全面實時係統化採集，智能裝藥車、智能鏟運機、無人駕駛電機車等智能化裝備一體化管控，以人員定位係統、地壓監測係統、尾礦庫安全監測係統、邊坡安全監測係統為代表的安全管理，建成少人無人、本質安全、資源集約、綠色高效的有色金屬智能礦山。
智能選廠。建設包含基礎自動化監控係統、選礦專家智能控制係統、管控平臺、生產信息管理係統及移動巡檢管理係統，部署浮選、加藥、濃密、排尾及尾礦綜合利用等先進過程控制軟件，保障工藝流程、設備穩定運轉，提高生產係統的抗幹擾能力及自適應能力，提高回選率，建成廠房內操作無人化、中控室內監控少人化、生產區內無人值守的智能化選礦廠。
智能冶煉廠。針對不同冶煉場景部署關鍵在線檢測裝置，全面感知生產過程和關鍵設備運行數據和狀態，推動配料、熔煉、吹煉、精煉、電解等重點工序的先進過程控制和智能裝備的應用，建設工控網、管理網、視頻網等一體化融合網絡，實現生產控制、生產管理、安防管理等數據的集成與共享，提高精準控制、敏捷制造、供應鏈協同和計劃管理、設備管理、能源管理、質量與計量管理、安全環保管理、職業健康管理等能力，建成低耗、節能、高效、少人、本質安全的智能冶煉廠，促進“雙碳”運行。重點推動鋁電解陽極電流分布、“三鋼”溫度、電解質/鋁液水平等在線檢測技術應用，開發新一代槽控係統；推動氧化鋁生產原料制備、溶出、分解、沉降、焙燒、蒸發的先進過程控制與生產線全流程能量與物料平衡一體化控制；推動銅冶煉側吹熔煉、頂吹熔煉、陽極爐先進過程控制和堆取料機、渣包緩冷、電解行車等的無人化。
智能加工廠。針對不同類型加工產線需求，推動熔煉爐、鑄軋機、等靜壓機、線切割機等加工設備實現傳感、測量、檢測、控制等實時監測和數據感知採集，完善工控網絡和辦公網絡，構建集自動化、信息化和集中管理模式於一體的集控中心，重點解決高頻數據採集和多源異構數據融合與管理問題，實現生產、質量、設備、能源、物流、公輔設施、安全等實時數據採集和集中統一控制。重點圍繞熔煉、擠壓、鑄造、軋制、退火等產線開展數字化應用，推進生產設備自動化及智能物流設備應用，提高生產管控、工藝優化、質量管理、物流管理、設備管理、能源管理、安全生產管控等能力，達到設備自動化智能化、控制模型智能化、生產操作少人化集中化、計劃管理協同集成化、生產過程透明可視化、質量管控一貫化、成本控制精細化、綠色安全化等目標。
（四）創新突破，推動人工智能技術融合應用
1.關鍵核心技術創新。依托龍頭企業、科研院所等組建創新聯合體，建設有色金屬領域制造業創新中心，聚焦關鍵軟件、基礎元器件、智能設備、先進控制係統等薄弱環節，開展聯合技術攻關。突破有色金屬冶煉加工關鍵環節在線檢測技術瓶頸，推動構建採選、冶煉、加工生產全流程數字機理模型和數字孿生等前沿技術體係。聚焦鋁等重點品種，開發基於數據與模型驅動的先進過程控制係統，提升有色金屬行業生產一體化管控水平。
專欄 5 數字化轉型關鍵核心技術攻關方向
基礎元器件。重點突破鑿岩臺車、鏟運機、破碎機、磨機、浮選機、熔池熔煉爐、閃速爐、回轉窯、沸騰爐、電解槽、鑄造機、軋機、擠壓機、退火爐等行業專用典型設備的智能傳感器與邊緣計算單元，鏟運機、卡車等礦用車輛無人駕駛控制器；突破一批冶煉加工在線檢測儀器儀表，包括鋁電解陽極電流分布、“三鋼”溫度、電解質/鋁液水平等在線檢測，氧化鋁 Nk、原礦粒度與成分、泥層等在線檢測，銅鋁加工產品表面缺陷檢測、產品輪廓檢測、冷卻強度檢測、組織缺陷檢測、渦流探傷儀等在線檢測以及浮選泡沫圖像檢測等儀器儀表。
關鍵軟件。重點突破三維礦業建模軟件、設計和排產配礦軟件、質量跟蹤係統軟件、工業自動化控制軟件、專家係統軟件、生產管控平臺軟件、原料配方管理軟件、生產流程倣真建模軟件、產品碳足跡建模軟件、有色金屬行業通用大模型軟件、產品研發及設計協同軟件等。
智能設備。重點突破智能裝藥車、智能錨桿臺車、智能破碎機、智能鑽機等採選設備，數字電解槽、電解鋁特種機器人、轉爐自動捅風眼機、自動澆鑄機、熔體自動取樣機等冶煉設備，以及智能熔煉、智能擠壓機、智能軋制機組、智能退火爐等加工設備研發。研究復雜空間位置精準識別與精準定位技術，開發多自由度換極、吊裝等執行機構，研制鋁電解和炭素智能多功能機組。
先進過程控制係統。研究鋁電解濃度、效應預報、穩定性和安全生產等控制與管理模型，開發基於數據與模型驅動的新一代槽控係統；研究粒度、成分、加藥、濃度、溫度等控制模型，開發氧化鋁原料、溶出、沉降、分解、蒸發、焙燒工序先進過程控制係統；研究氧化鋁全流程物料平衡與能量平衡模型，開發氧化鋁生產一體化管控係統，實現生產過程一鍵式作業；研究精煉自動控制係統、軋機自動穿帶（管）控制係統、一鍵軋制自動控制係統、軋機厚度控制係統、板型控制係統、熱處理控制係統等。
2.“人工智能+”創新應用。大力推動人工智能（AI）技術與有色金屬行業的融合應用，將生產技術、專業知識、經驗積累等沉淀為行業機理模型，依托行業技術領軍企業搭建覆蓋全行業的人工智能賦能平臺，探索構建有色金屬行業人工智能通用大模型，打造人工智能數據採集、模型訓練、測試驗證場景，加快設備運行、工藝參數、生產調度、質量管理、安全防控、經營決策等人工智能解決方案研發和應用推廣，提升企業生產運行效率和決策智能化水平。
專欄 6 有色金屬行業“人工智能”創新應用場景
材料智能加工。研究材料內部結構、晶相組織、力學性能等，建立基於工業大數據的高精度組織—性能預測方法和適應大規模定制的工藝模型庫，並通過在線檢測數據進行數據匹配、模型訓練，揭示產品性能與質量的變化規律性，推動加工參數動態調整，提升材料性能和加工質量。
關鍵設備運行狀態監視與預測性維護。實時監測穿爆裝備、鏟裝裝備、運輸裝備、回轉窯、粉煤噴吹裝置、壓濾機、軋機、擠壓機、退火爐等有色金屬行業主體設備的運行狀態數據；研究基於數據分析的設備健康預測模型及其決策支持策略，構建面向關鍵設備故障解決的 AI 大模型係統，通過 AI 視覺及機理模型融合應用，結合設備運行參數及運行狀態，實現設備異常分析和預測；構建設備故障與設備運維關係圖譜，基於知識推理技術預警設備故障，根據設備故障類型，尋找最優的運維方案，助力企業制定設備維修維護計劃，避免設備故障引發停產，實現設備智能運維，提升設備穩定性和使用效率。
生產智能控制。針對工藝參數難檢測和非線性、多變量、大時滯生產過程，運用機器學習、神經網絡等技術，研究生產過程多維度的 AI 控制模型，豐富智能控制模型庫，解決採礦、破碎、尾礦充填、熔煉、溶出、浸出、萃取、電解、鑄造、擠壓、軋制、退火等關鍵工序的智能控制難題，推動礦山資源數字化管控、採礦智能作業與協同、採選生產智能協同、銅酸生產智能協同、銅渣生產智能協同等多工序智能創新應用。重點建立鋁電解濃度控制、效應控制、出鋁換極熱量損失與施加補償電壓、物料和能量平衡與生產穩定性的關係等模型；氧化鋁礦石粒度與加球、原礦粒度和成分對氧化鋁溶出率影響、產線能量平衡與物料平衡等控制模型；銅鋁加工產品質量與軋機工藝參數調整、板形控制等模型；選礦礦石粒度和成分與加藥、礦石粒度與加球等模型。
生產過程倣真與智能排產。以全局運行最優為目標，研究人員、產線、庫存、物流、交貨期等能力約束條件下的成本最優、效率最大、庫存最少動態規劃模型和求解方法，開發智能排產軟件，並進行可視化倣真，持續推動模型迭代升級，解決計劃調度長期依靠人工不精準、不合理的難題，實現人、原材料、產品、備品備件、物流車輛等生產資源的優化調度，提升企業生產運行效率和決策智能化水平。如，通過礦山資源大數據與價值模型實現中短期智能排產，實現配礦優化管理；建立礦用車聯網平臺，通過智能調度係統、智能駕駛係統、智能運維係統的應用，實現人、車、路、礦的最優化管控。
智能質量分析。完善生產全流程數據採集係統，建立生產質量數據庫，研究設備判級、質量判級、缺陷致因等分析模型，開發產品質量全生命周期追溯與基於知識推理的質量分析係統，挖掘引發質量問題的原因，獲得產品質量各維度數據的分布和變化，以及各維度數據間的相互影響因子，及時甄別關鍵質量問題，實現實時質量監測和異常分析，提升生產穩定性和產品質量，降低產品不良率。安全環保智能管理。研究有色金屬行業安全與環保典型案例，分析在採選、冶煉、加工過程中音視頻異常、運行數據越限、地質條件變化等對生產的影響，挖掘導致安全隱患發生的致因規律，開發安全環保的 AI 大模型係統，並運用語義分析、知識圖譜等技術，進行危險源辨識和風險評估，編制應急預案與演練方案，實現基於知識推理的安全環保預警與問題處置。如，通過視覺 AI 技術，判斷不同的車輛是否在規定區域按照規定行駛，檢測礦山、廠區內人員行為是否規範（是否有穿戴安全防護等），違規作業告警和啟動錄像；對礦山、廠區內危險作業區等人員禁入區域設立電子圍欄，通過 AI 視覺分析，識別人員非法入侵等；建立全廠環境管控平臺，通過相關數據採集、傳輸、統計分析、預警等功能，實現環境智能化管理。
（五）強化供給，培育數字化係統解決方案提供商鼓勵行業骨幹企業、研究院、設計院及數字化轉型服務商等開展聯合創新，打造產學研數字化轉型生態，研究開發智能儀表、設備遠程運維、質量在線檢測、能源智能優化等專業化解決方案，集採集銷、供應鏈金融、智能物流服務等區域化解決方案，集成式、一站式的數字化係統解決方案。聚焦有色金屬行業中小企業特點和需求，開發採購、銷售、財務、生產等環節輕量化、易維護、低成本的解決方案。
（六）平臺賦能，強化工業互聯網平臺支撐服務作用在鋁、銅行業建設特色型工業互聯網平臺，構建場景、設備和作業流程等數字孿生模型，實現各業務係統監測實時化、知識模型化、控制決策智能化。定制開發一批行業專用的先進過程控制、設備運維、生產管理、運營決策、倉儲物流等專用 APP，提高企業縱向立體管理和橫向業務聯動能力。鼓勵龍頭企業搭建企業級工業互聯網平臺，與配套中小企業共享智能設備、儀器儀表、軟件、工業 APP 等數字技術產品，實現多層級企業之間數據融合互通和應用管理共享。建立有色金屬行業再生資源回收利用數字化平臺，推動數字化交易和智能化服務。
專欄 7 “工業互聯網+生產”平臺重點領域
工業互聯網+礦山安全。加強衛星遙感、無人機航拍、地測傳感器、GIS 等技術和多模態、多時序、多粒度數據融合技術的應用，規劃礦山地質環境監測體係，研發地質災害預警報警、地質災害應急處置、綜合風險評估、災害態勢分析、災害預警發布等模型，構建地質災害大數據中心、預測預警信息服務平臺、應急指揮調度平臺，提高天空地宏觀與微觀數據綜合與分析能力，實現地質礦產與資源環境一張圖管理，提升全向互聯、全域協同預測預警地質災害和應急指揮調度及演練方案優化水平。
工業互聯網+產業鏈協同。針對有色金屬行業集團型企業制造基地多、管理模式多元、產能負荷和工藝差異大等特點，建立多基地協同制造平臺，實現供應鏈協同和制造協同。重點發揮鋁工業龍頭企業的影響力，聚集礦山—氧化鋁—電解鋁—粗加工—精深加工—陽極與陰極等產業鏈企業，推動跨區域、跨係統的網絡互聯，構建基於區塊鏈和分布式數據空間的鋁工業產業互聯網，推動全產業鏈上下遊企業跨區域、跨係統的網絡互聯和生產計劃、能源供給、物流運輸、進銷存、共享設備等一體化協同管理，實現全產業鏈資源優化配置、產能平衡、制造協同、物流優化，提高運行效率，降低運行成本。
工業互聯網+設備健康診斷與遠程運維。建設銅、鋁、鉛、鋅、鉬、鎢工業互聯網設備健康診斷與遠程運維平臺，集成礦山、冶煉、加工生產過程關鍵設備運行數據，形成生產、裝備制造企業以及研究設計單位等多方參與的協同工作環境，推動面向設備安全連續運行的機理模型、經驗模型、數字模型應用研究，實時監視設備運行狀況，並對異常進行預警報警，提供設備綜合效率管理和故障分析，提高生產企業運行維護和裝備制造企業線上線下維護維修能力，減少設備停機時間。工業互聯網+產業集群數字化服務平臺。面向銅、鋁、鉛、鋅等產業集群，引導集群大中小企業數字協同，大企業基於工業互聯網平臺等與中小企業實現數據聯通，帶動中小企業“雲上”融入產業鏈和大企業生產運營體係，強化對中小企業在工藝技術、質量管理、標準體係等方面的帶動提升，引導集群內中小企業以網絡化協作彌補單個企業資源和能力不足，實現技術、產能、訂單、勞動力共享。
（七）築牢防線，推進網絡與數據安全治理強化政策標準宣貫，指導行業企業開展工業互聯網安全分類分級管理。圍繞採礦與礦石處理、有色金屬冶煉、材料制備加工等業務場景，聚焦礦產資源信息、原輔料及產品庫存量、關鍵工藝過程等數據，深入開展重要數據識別備案和數據安全防護工作。
豫公安備 41010502000017號