有色金属行业数字化转型实施指南

　　原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026 年）　　原材料工业是国民经济的基础性产业，具有资源能源密集、过程机理复杂、生产连续性强等流程性工业突出特点。近年来，我国原材料工业数字化转型不断走向纵深，部分行业龙头企业达到国际领先水平，但仍面临对数字化转型认识不够、数字化转型基础差异大、建模仿真难度高、人工智能等数字技术融合应用不深入、复合型人才紧缺等问题。为推动原材料工业数字化转型，加快推进新型工业化、建设制造强国，制定本方案。　　一、总体要求　　（一）指导思想　　以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大精神，认真落实全国新型工业化推进大会部署，完整、准确、全面贯彻新发展理念，坚持规划引领、问题导向、系统部署、分类推进，以提质升级、降本增效、绿色安全为最终目的，着力夯实数字化转型基础，深化数字技术赋能应用，强化软硬协同，完善支撑保障体系，以产业数字化驱动全产业链业务变革，加快推进原材料工业高端化、绿色化、安全化、高效化发展，全面提升行业核心竞争力，构筑国际竞争新优势。　　（二）主要目标　　原材料工业数字化转型取得重要进展，重点企业完成数字化转型诊断评估，数字技术在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节实现深度应用，生产要素泛在感知、制造过程自主调控、运营管理最优决策水平大幅提高，为行业高质量发展提供有力支撑。　　应用水平明显提升。打造 120 个以上数字化转型典型场景，培育 60 个以上数字化转型标杆工厂，形成一批数字化转型标杆企业。重点行业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等指标显著提升，数字化转型成熟度 3 级及以上企业提升至 20%以上。　　支撑能力显著增强。突破一批数字化转型急需的关键核心技术，制修订一批先进适用的数字化转型标准规范。推广应用 100款以上数字化装备、智能仪器仪表、工业软件等优秀产品，培育100家以上专业水平高、服务能力强的优秀系统解决方案提供商。服务体系更加完善。建设 1 个新材料大数据中心、4 个重点行业数字化转型推进中心、4 个重点行业制造业创新中心、5 个以上工业互联网标识解析二级节点、6 个以上行业级工业互联网平台。　　二、主要任务　　（一）强化基础能力　　1.夯实数字化基础。加强企业数字化基础设施建设，提升数据采集、数据汇聚和数据质量管理等能力。开展基础自动化、管理信息化升级改造，提高研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等环节的数据采集能力，重点围绕高温高压、多介质、多粉尘、高噪声、强干扰、密闭等复杂工况和特殊装备，科学合理布设高清摄像、高精度传感、高性能定位模组等采集设备，推广应用可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）、安全仪表系统（SIS）等工业控制系统，加强实验开发、制造执行、分析测试、采购销售等信息化系统部署。规范数据接口、数据结构，加强全链条数据的集成汇聚和存储管理，构建统一数据湖。建立健全数据质量管理机制，强化数据清洗、数据加工、数据审计等能力，提高数据完整性、准确性、一致性、及时性、可用性。　　2.完善网络化基础。引导企业构建泛在感知网络环境，支撑数据要素流动传输，实现设备互联、业务互联及产业互联。开展内网改造，加快 5G、工业光网、Wi-Fi 6、工业以太网、北斗导航等新型网络通信技术在车间、工厂、矿山的广泛覆盖，打通研发、生产、管理、服务等不同环节“数据孤岛”，提高企业内部业务数据集成与协同水平。基于 IPv6、软件定义网络、网络虚拟化等技术打造高质量外网，支撑产业链上下游企业间的物流、产能、金融等产业资源数据开放共享，实现跨地域、跨行业的资源配置。持续推进重点行业工业互联网标识解析二级节点建设和应用，开展关键装备、核心模型、重要产品、关键原辅料等要素的全网注册和数据解析，提升人、机、料、法、环互联互通水平。　　3.强化智能化基础。加强重点行业智能装备、算力设施、模型算法的建设部署和推广普及，为数字化转型应用提供关键智能化支撑。加快无人运输车辆、作业机器人、巡检机器人、智能检测装备等新型智能装备部署应用，推进催化、裂化、冶炼、熔铸、均化等重大工艺装备智能化改造升级，显著提升生产过程感知、决策和执行能力。加强企业高性能算力供给，促进智能算力与通用算力协同，满足不同类型算力的业务需求，为海量工业数据实时分析提供高效经济的算力支持。提升流程模拟、工艺仿真以及基础物性数据库等工业软件普及程度，推动各行业内生产调度、工艺控制、设备管理、能源管理等经验知识转化为模型算法，形成可在行业复制推广的模型库、算法库和知识库，加速工业技术软件化。　　（二）深化赋能应用　　4.助力高端化升级。加快产品高端创新，鼓励行业领军企业、科研院所、高校基于人工智能、高通量计算等技术开展材料成分设计、结构优化和性能预测，推动材料研发模式变革，强化关键战略材料供给，加速前沿材料创新和产业化应用。推动生产过程高端升级，综合应用机器视觉质检装备、智能化在线监测分析仪器仪表、质量管控系统等加强生产过程质量管控，开展先进过程控制、计划调度一体化、质量在线监测、设备全生命周期管理等集成应用，提高生产管控的精准性和效率效益。提升服务高端化水平，推广汽车钢、电工钢等供应商早期介入（EVI）“精品+服务”模式，研发应用预测式销售智能决策系统，打造协同共享的智能物流服务体系。　　5.支撑绿色化发展。基于数字技术开展装备及工艺流程优化升级改造，促进减污降碳、节能增效。推动企业建设碳排放管控平台和重点产品碳足迹基础数据库，综合运用物联网、人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术开展碳排放计算与碳足迹追溯，促进低碳发展。推动企业和园区加强数字化能源管控，开展重点用能环节的在线监测、运行优化与系统平衡，促进新能源应用和化石能源减量。鼓励建设环境管控平台，基于 5G、无人机、遥感、自动监控、机器视觉等技术，对生产、原燃料和产成品运输、治污设施运行、污染物有组织和无组织排放、厂区环境质量等数据进行采集、分析和预警，实现环境智能化管理。推广低噪声工艺和智能化装备，涉异味园区及企业加强恶臭自动监测和风险防控。鼓励建设面向行业的循环再生资源交易平台，促进工业固废与各类副产品的交易流通与综合利用。　　6.保障安全化生产。加快在线分析仪器仪表、智能传感器等技术产品和巡检机器人、消防机器人等安全应急装备的应用，提升面向高温、易燃、易爆、有毒、有害等原材料生产工序车间、设备设施、库区罐区的快速感知能力。鼓励企业建设数字化安全管控平台，建立风险特征库、失效数据库及故障预测分析模型，开展关键设备、关键软件、系统运行故障及其衍生安全风险的实时监测和分析预测，打造超前预警预防能力。建设安全生产案例库、应急演练情景库等知识库，开展风险仿真、应急演练和隐患排查，强化应急处置能力。基于评估模型和工具集，开展安全处置措施评价评估与安全事故追溯分析，增强系统评估能力。　　7.实现高效化运营。推动企业从传统经验型决策管理向数据驱动的智能决策管理模式转变，面向市场需求预测、销售产品组合调配、采购配料优化、业财一体化管理等建立业务模型，提升企业经营分析、全过程预测以及市场快速响应能力，打造销售、采购、生产、仓储、物流等全链条一体化管理模式，实现供产销全流程高效运营。推进产业链上下游企业间的业务协同和资源优化，支持重点行业龙头企业及第三方机构基于人工智能、区块链、工业互联网标识解析等技术，打造面向企业全价值链、全资产要素和产品全生命周期的协同制造平台，实现制造能力、技术、知识、金融等共享、调度和优化，提高产业链供应链资源配置效率。　　（三）加强主体培育　　8.培育数字化转型标杆。依托智能制造典型应用场景和示范工厂、工业互联网、中小企业数字化转型城市、新一代信息技术与制造业融合发展等现有试点示范工作基础，立足原材料工业特点和数字化转型需求，开展原材料工业数字化转型标杆选树行动。面向研发设计、制造执行、质量控制、设备运维、仓储物流、能源环保、安全管理等环节，打造一批数字化转型典型场景。围绕数字技术在提升产品合格率、资源综合利用效率、全员劳动生产率和节能减排水平等方面的融合应用，打造一批“5G+工业互联网”融合应用成效显著、实现制造过程数字孪生的数字化转型标杆工厂。面向资源勘探、采矿选矿、矿石运输、经营决策等全过程，建设一批资源管理数字化、生产管控智能化、生产流程少人无人化、安全管理集成化的智能矿山。围绕技术能力提升、业务流程再造、经营管理决策优化、提质降本增效，打造一批制造、管理、服务全流程自感知、自学习、自决策、自执行、自适应的数字化转型标杆企业。　　9.推动大中小企业融通发展。支持原材料行业龙头企业和“链主”企业建设数据驱动、可信交互的产业链协作平台，与配套中小企业共享智能设备、智能仪器、智能仪表、数字化软件、工业 APP 等数字技术产品，向中小企业开放市场、平台、物流等资源。引导行业领军企业分享智能场景、智能工厂建设经验，为中小企业在绿色冶炼、精密加工、高效热处理等环节数字化转型升级提供技术支持和一体化解决方案。培育一批专注细分领域、数字化水平较高的专精特新“小巨人”企业和单项冠军企业，强化与大型企业的专业化协作，加强数字技术、产品、装备供应链配套支撑。开展中小企业数字化转型城市试点，促进原材料工业中小企业转型升级。　　10.推进产业园区智慧化建设。充分运用 5G、标识解析、大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等技术，加强化工、有色金属等重点行业园区数字化基础能力升级和公共服务平台建设，推动园区数据互联互通，实现基础设施、资源能源、技术人才等要素共享共用。引导园区将数字技术与现代化管理深度融合，开展安全生产、风险防范、环境管理、能源管理、应急管理、物流管理等重点环节的智能预警与分析评价，推进行业耦合发展，提升园区发展与管理水平。推动数字化协同制造、共享制造在原材料工业集聚地区规模化发展，构建数实结合的产业集群发展新生态。　　（四）完善支撑服务　　11.加强技术创新供给。支持企业、科研院所、高校等相关单位组建创新联合体，聚焦高效合成分离、纯净化冶炼、近净成形等典型应用场景，围绕数据挖掘、工艺仿真、过程模拟、数字孪生等关键技术开展理论、模型、算法攻关，加速技术创新突破。研制一批技术领先、性能优良的大型 PLC、智能化仪器仪表、智能阀门等标准化产品，开发一批先进适用可靠的工程数字化设计与交付、高级计划调度排产、智能化过程控制等高端工业软件和工业 APP，依托智能制造系统解决方案揭榜挂帅等工作，面向重点行业培育一批产品和系统解决方案。加快原材料智能制造领域全国重点实验室、工程（技术）中心的整合优化重组。分行业建设原材料工业制造业创新中心，整合各类创新资源，开展数字化转型关键共性技术攻关，打通技术开发、转移扩散到商业化应用的创新链条。　　12.强化人工智能驱动。探索建立原材料企业与人工智能企业之间的需求匹配和创新协同机制，加快推进人工智能技术赋能原材料工业。推动将成熟人工智能技术引入生产调度优化、过程模拟仿真、运营管理决策、安全管控等典型场景，催化一批低成本、高价值人工智能产品和解决方案，培育若干技术能力强、服务品质优的人工智能技术提供商。建设适用于生成式人工智能的行业数据集，基于现有通用大模型技术底座进行定制化开发训练，构建细分行业大模型，面向新材料研发、供应链优化、大宗商品价格预测等应用需求，加快大模型技术深度创新。　　13.增强公共服务支撑。聚焦行业数字化转型需求，重点打造涵盖技术创新转化、产业生态建设和数据要素赋能的公共服务支撑体系。在重点行业建设一批工业互联网数字化转型促进中心，培育一批数字化转型服务机构，开展系统性解决方案及轻量化工业 APP 等技术产品研发及测试验证、解决方案供需对接、数字化诊断咨询等，推动智能制造发展水平和效能评估、进园区和专家行等公益服务，助力企业数字化转型。建设新材料大数据中心，构筑多层次、相互协同的新材料数据资源体系，形成数据驱动的研发模式、生产组织模式、产用衔接模式。建设国家工业互联网大数据中心原材料行业分中心，围绕行业核心业务汇数用数和赋能服务。推进建材、有色金属等行业工业互联网平台建设，持续提升石化化工、钢铁等行业重点工业互联网平台能力，支持有条件平台向跨行业跨领域工业互联网平台转化升级，重点面向中小企业提供运行优化、能源管理、设备运维、环境保护、安全管控等领域数字化转型服务支撑。　　14.加强网络与数据安全治理。落实工业互联网安全分类分级管理要求，建立完善分类分级管理制度，科学识别和判定企业网络安全级别，落实适合自身发展实际的安全防护措施，持续开展网络安全演练，实战化检验提升重大风险防御和处置能力。持续完善全流程数据安全工作机制，研制细分行业重要和核心数据识别细则等标准规范，加强宣贯培训，落实重要数据识别备案、安全防护、风险评估、监测预警和应急处置等要求，全面提升数据安全保护能力。鼓励研究机构、数据交易所、重点企业合作建设面向细分行业的可信数据空间，保障企业间数据流通的安全、可信、可控。推动企业建立工控安全管理制度，强化技管结合，切实提升工控安全防护水平，落实工控安全主体责任。　　三、保障措施　　（一）加强组织实施。工业和信息化部等相关部门按照职责分工抓好落实，各地区加强与本工作方案的政策衔接，推动实施企业数字化转型“一把手工程”。加强原材料行业数字化转型监测，组织定期开展评估。成立原材料工业数字化转型专家委员会，强化对“智改数转网联”重大问题和决策的智库支撑。成立 4 个重点行业数字化转型推进中心，落实相关重点任务，开展数字化转型诊断、咨询、评估等服务。征集遴选原材料工业数字化转型标杆企业、典型场景、解决方案，探索形成可复制、可推广的新业态、新模式、新路径。　　（二）加强政策支持。研究制定原材料工业数字化转型关键技术和重点产品清单，用好现有专项资金渠道，统筹支持原材料工业数字化转型基础研究、技术创新和应用开发。围绕原材料工业数字化转型需求，遴选一批优秀系统解决方案提供商。发挥国家产融合作平台作用，将先进适用技术纳入支持范围，通过实行差别化信贷政策、创新金融产品等方式，强化金融机构对数字化转型的支持。　　（三）加强标准建设。围绕研发设计、生产制造、经营管理、绿色安全等，持续完善石化化工、钢铁、有色金属、建材等行业智能制造标准体系。推动面向行业特色需求的新型工业网络、人工智能、工业互联网平台等技术标准制修订，打造一批覆盖智能采选、无人浇铸、管网优化、窑炉控制等典型场景的应用标准，制定重点行业的数字化转型水平与成效评估标准。强化标准体系与计量测试、认证认可、检验检测体系的衔接，加大标准宣贯力度，促进成熟标准落地应用。　　（四）加强人才引育。开展原材料工业数字化领域重点人才需求摸底，推动建立重点人才和专家信息库。加强人才培养规划布局，支持企业设立“数字化转型首席设计师”“首席数据官”，依托国家相关人才培养工程和攻关项目，加快培育一批科技领军人才、青年骨干人才，以及一批既懂原材料工业又懂数字技术的复合型人才。依托职业教育提质培优行动计划，加速培育数字化转型急需紧缺的工程师和技术技能人才。支持引进数字化转型海外高端人才。　　（五）加强宣传引导。支持地方举办重点行业数字化转型大会，发布重大技术成果和典型案例。加强行业数字化转型学习培训和对标引导，提升企业数字化转型认知水平，推动经营管理理念和转型发展理念变革。鼓励行业协会学会举办原材料工业数字化转型技术创新应用大赛，评选表彰优秀人才和团队。充分发挥主流媒体、官方门户网站、行业协会、专业智库等渠道作用，强化对原材料工业数字化转型经验和成效的宣传报道。　　有色金属行业数字化转型实施指南　　一、发展目标　　到 2026 年，有色金属行业数字化基础和网络化支撑明显增强、智能化应用水平显著提高，绿色发展与安全生产水平大幅提升、技术供给与公共服务持续强化，初步建成技术先进、体系完备、安全高效的数字化转型生态。关键工序数控化率达到 70%以上，关键业务环节全面数字化比例达到 53%；数字化转型成熟度水平 3 级及以上的企业比例提升至 10%以上，4 级及以上的企业比例提升至 5%以上；打造 30 个以上数字化转型典型场景，培育 15 个以上数字化转型标杆工厂和 5 家左右标杆 5G 工厂；建设 1 个有色金属领域制造业创新中心，2 个面向行业的特色工业互联网平台，上线 1 个以上有色金属行业标识解析二级节点；制修订 30 项以上有色金属行业数字化转型相关标准，突破一批工业软件、基础元器件、智能设备等关键技术，培育一批数字化转型解决方案提供商。　　二、重点任务　　（一）对标找差，开展数字化转型评估诊断　　基于有色金属细分品种多、工艺差异大等特点，分步实施、有序推进评估诊断，在规模效应明显的铜、铝、铅、锌、锡、镍、钼、钨等品种先行开展试点，逐步覆盖稀有、稀散金属等品种。　　建立科学落地的有色金属行业数字化转型评价指标体系和评估方法，组织各省开展转型评估活动，并提出合理可行的数字化转型改造建议和方案。　　专栏 1 数字化转型评估诊断工程　　组建评估专业团队。充分发挥行业协会、骨干企业、科研院所、数字化转型服务商等各方面作用，组织起草数字化转型评价指标体系、开展专家培训、设立自评估自诊断平台、提供咨询诊断评估服务、打造数字化转型服务商资源池等。　　开展评估诊断。围绕研发、设计、生产、管理、营销、供应链等核心业务环节，全面评估诊断数字化转型现状，出具评估报告，找准痛点难点，明确开展数字化改造的方向和着力点，为企业数字化改造提供依据。　　强化评估结果应用。制定“一企一策”改进提升方案，加速企业数字化转型，总结企业评估实践案例，提供交流共享平台，推动建立“以评促改、以评促建”的数字化转型评估评价体系。 （二）夯实基础，促进行业智能化改造提升　　1.夯实数字化基础。推进数据标准化和数据治理体系建设，提高数字化交付能力，支持龙头企业建立有色金属行业工业互联网标识解析二级节点，确保数据的准确性、可用性、规范性，为工业互联网融合应用平台建设提供数据基础。研发有色金属工业物联技术，实现人、机、物互联，突破数据传输易受复杂恶劣环境影响的难题，实现对数据全生命周期信息的及时掌握，支撑数据稳定可靠的共享与交互。　　专栏 2 数字化基础提升重点方向　　有色金属网络化协同体系。支持龙头企业按照国家工业互联网大数据中心的统一布局，打造有色金属行业分中心，通过分中心汇聚上中游勘探设计、装备制造、矿山开采、洗选、冶炼、加工、设计、贸易、运销以及下游消费用户，推动关键数据共享和生产资源优化配置，实现跨企业、跨地区、跨行业的研发协同、生产协同、供应协同，以数据网络推动产业链延伸与价值链升级。　　有色金属数据标准体系。支持龙头企业评估存量数据标准对全产业链的影响，以国家相关数据标准为基础，从提高数据共享性、稳定性、可扩展性、前沿性、使用可行性和数据生命周期管理的角度，建立全面覆盖地质、采矿、选矿、冶炼、加工的数据标准体系，规范数据分类、数据仓库分层与元数据、表与字段定义、数据字典、统计维度、计算方式、分析规则等方面的管理，确保内外部数据使用和交换的唯一性、准确性、规范性，并在铝、铜、铅、锌、钼、钨等行业形成应用示范。　　有色金属行业工业标识解析二级节点。支持龙头企业按照国家标识解析节点的统一布局，规划矿山、冶炼、加工、设计、生产服务的标识解析系统架构，建立有色金属行业工业二级标识解析节点、企业标识解析节点、公共递归解析节点，并纳入国家根节点、顶级节点标识解析体系，对设备和物品等一切生产要素进行管理，建立机器、物品标识编码，形成产品、设备、车间、工厂、平台纵向连接，上下游企业或集团内企业之间横向连接，设计、生产、物流、应用端到端连接，实现对数据全生命周期信息的及时掌握和工业标识数据管理，实现跨企业、跨行业、跨地区的数据共享和生产系统的精准对接、产品的全生命周期管理和智能化服务。　　有色金属工业物联技术。针对有色金属工业典型应用场景，研究多物理场耦合与恶劣生产环境条件下的物联技术，开发或验证适应特定生产环境的物联技术及装备、边缘网关，突破信号传输易受复杂空间干扰、强磁和高温环境影响物联设备成本与安装、粉尘影响物联设备寿命等瓶颈，低成本、易安装、高可靠、高精度实现人、机、物互联。　　数字化交付。支持 CAD、CAE 等平台软件企业与设计研究、施工单位深度合作，推动跨设计平台的数据接口开发和数据资源、图形模型的共享，实现跨平台的数据、文档、三维模型以及与工厂对象的关联关系交互，提高数字化交付能力，促进协同设计和创新效率提升，支撑企业的数字化管理和数字孪生管控、协同创新、运维优化。　　2.开展技术改造。通过现有资金和政策渠道支持有色金属行业加快“智改数转网联”，推动企业特别是稀有、稀散等小品种金属生产加工企业，根据自身条件开展基础网络、基础自动化、管理信息化改造升级，加快高端可编辑逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）、安全仪表系统（SIS）等成熟技术“应用尽用”，实现全方位实时感知和数据采集。　　专栏 3 数字化技术改造提升重点方向　　矿山企业。完善矿山基础网络建设，整体规划部署矿山工控网、管理网、视频网等网络，建设矿山资源数字化管理系统和综合生产管控平台；对矿用卡车、钻机、凿岩台车、铲运机、电机车、磨机、加药机、浮选机、砂泵等采选设备及其他基础设施进行数字化改造，实现固定设施自动化系统无人值守、无轨装备和有轨运输系统远程遥控作业、选矿生产系统智能化运行；建设以行为管理系统、地压监测系统、尾矿库安全监测系统、边坡安全监测系统为代表的安全管理信息化系统。　　冶炼企业。针对铜、铅、锌、钼等冶炼厂，加快实施配料、熔炼、吹炼、精炼、电解等重点工序的自动化改造，实现数据实时监测感知和统一采集管理，建设生产控制系统，完善自动控制、生产管理、设备管理、安全环保管理等智能管理功能。针对铝冶炼厂，重点推进多物理场耦合和恶劣生产环境条件下的在线检测，构建多源异构数据融合与管理平台，实现生产过程监视与数据分析。针对其它小品种有色金属冶炼厂，参考较大规模冶炼企业自动化改造方案，根据工艺条件实现关键设备智能化、关键工序智能化升级。　　加工企业。针对铜、铝、铅、锌、钼、钨等加工工厂，加快熔炼、铸造、轧制、挤压、退火、精整等重点工序的自动化改造，实现生产、质量、设备、能源、物流、安全环保等实时监测感知和数据采集，构建集自动化、信息化和集中管理模式于一体的集控中心，实现生产运营集控、产线集控、公辅集控。统筹考虑工艺流程、前后工序衔接、产品质量设计管控等方面，打通工序间信息孤岛，提高产品质量稳定性和成材率。 （三）标杆引领，建设一批智能化标杆场景和工厂依托铜、铝、铅、锌、钼等行业龙头企业以及稀有稀散品种的专精特新中小企业，围绕工艺指标优化、质量效率提升、安全环保低碳、供应链协同优化等重点场景，选树一批有色金属行业数字化转型标杆工厂和优秀场景，打造一批分类分级、特色鲜明的标杆 5G 工厂。鼓励标杆企业发挥先进典型带动作用，加速新技术、新装备、新模式推广应用。　　专栏 4 智能矿山/冶炼/加工场景和工厂标杆　　智能矿山。完善矿山网络建设，推动矿用卡车、钻机、凿岩台车、铲运机、电机车等装备的数字化升级改造和固定设施自动化系统无人值守、无轨装备与有轨运输系统远程遥控作业，重点建设高可靠、高性能、支持“一网多用、数据融合”服务的多元数据融合网络和矿山生产一体化管控平台，部署三维矿业建模、采矿设计和排产配矿、矿石质量跟踪等软件，实现矿山环境、装备状态、工况参数、移动巡检等生产数据的全面实时系统化采集，智能装药车、智能铲运机、无人驾驶电机车等智能化装备一体化管控，以人员定位系统、地压监测系统、尾矿库安全监测系统、边坡安全监测系统为代表的安全管理，建成少人无人、本质安全、资源集约、绿色高效的有色金属智能矿山。　　智能选厂。建设包含基础自动化监控系统、选矿专家智能控制系统、管控平台、生产信息管理系统及移动巡检管理系统，部署浮选、加药、浓密、排尾及尾矿综合利用等先进过程控制软件，保障工艺流程、设备稳定运转，提高生产系统的抗干扰能力及自适应能力，提高回选率，建成厂房内操作无人化、中控室内监控少人化、生产区内无人值守的智能化选矿厂。　　智能冶炼厂。针对不同冶炼场景部署关键在线检测装置，全面感知生产过程和关键设备运行数据和状态，推动配料、熔炼、吹炼、精炼、电解等重点工序的先进过程控制和智能装备的应用，建设工控网、管理网、视频网等一体化融合网络，实现生产控制、生产管理、安防管理等数据的集成与共享，提高精准控制、敏捷制造、供应链协同和计划管理、设备管理、能源管理、质量与计量管理、安全环保管理、职业健康管理等能力，建成低耗、节能、高效、少人、本质安全的智能冶炼厂，促进“双碳”运行。重点推动铝电解阳极电流分布、“三钢”温度、电解质/铝液水平等在线检测技术应用，开发新一代槽控系统；推动氧化铝生产原料制备、溶出、分解、沉降、焙烧、蒸发的先进过程控制与生产线全流程能量与物料平衡一体化控制；推动铜冶炼侧吹熔炼、顶吹熔炼、阳极炉先进过程控制和堆取料机、渣包缓冷、电解行车等的无人化。　　智能加工厂。针对不同类型加工产线需求，推动熔炼炉、铸轧机、等静压机、线切割机等加工设备实现传感、测量、检测、控制等实时监测和数据感知采集，完善工控网络和办公网络，构建集自动化、信息化和集中管理模式于一体的集控中心，重点解决高频数据采集和多源异构数据融合与管理问题，实现生产、质量、设备、能源、物流、公辅设施、安全等实时数据采集和集中统一控制。重点围绕熔炼、挤压、铸造、轧制、退火等产线开展数字化应用，推进生产设备自动化及智能物流设备应用，提高生产管控、工艺优化、质量管理、物流管理、设备管理、能源管理、安全生产管控等能力，达到设备自动化智能化、控制模型智能化、生产操作少人化集中化、计划管理协同集成化、生产过程透明可视化、质量管控一贯化、成本控制精细化、绿色安全化等目标。　　（四）创新突破，推动人工智能技术融合应用　　1.关键核心技术创新。依托龙头企业、科研院所等组建创新联合体，建设有色金属领域制造业创新中心，聚焦关键软件、基础元器件、智能设备、先进控制系统等薄弱环节，开展联合技术攻关。突破有色金属冶炼加工关键环节在线检测技术瓶颈，推动构建采选、冶炼、加工生产全流程数字机理模型和数字孪生等前沿技术体系。聚焦铝等重点品种，开发基于数据与模型驱动的先进过程控制系统，提升有色金属行业生产一体化管控水平。　　专栏 5 数字化转型关键核心技术攻关方向　　基础元器件。重点突破凿岩台车、铲运机、破碎机、磨机、浮选机、熔池熔炼炉、闪速炉、回转窑、沸腾炉、电解槽、铸造机、轧机、挤压机、退火炉等行业专用典型设备的智能传感器与边缘计算单元，铲运机、卡车等矿用车辆无人驾驶控制器；突破一批冶炼加工在线检测仪器仪表，包括铝电解阳极电流分布、“三钢”温度、电解质/铝液水平等在线检测，氧化铝 Nk、原矿粒度与成分、泥层等在线检测，铜铝加工产品表面缺陷检测、产品轮廓检测、冷却强度检测、组织缺陷检测、涡流探伤仪等在线检测以及浮选泡沫图像检测等仪器仪表。　　关键软件。重点突破三维矿业建模软件、设计和排产配矿软件、质量跟踪系统软件、工业自动化控制软件、专家系统软件、生产管控平台软件、原料配方管理软件、生产流程仿真建模软件、产品碳足迹建模软件、有色金属行业通用大模型软件、产品研发及设计协同软件等。　　智能设备。重点突破智能装药车、智能锚杆台车、智能破碎机、智能钻机等采选设备，数字电解槽、电解铝特种机器人、转炉自动捅风眼机、自动浇铸机、熔体自动取样机等冶炼设备，以及智能熔炼、智能挤压机、智能轧制机组、智能退火炉等加工设备研发。研究复杂空间位置精准识别与精准定位技术，开发多自由度换极、吊装等执行机构，研制铝电解和炭素智能多功能机组。　　先进过程控制系统。研究铝电解浓度、效应预报、稳定性和安全生产等控制与管理模型，开发基于数据与模型驱动的新一代槽控系统；研究粒度、成分、加药、浓度、温度等控制模型，开发氧化铝原料、溶出、沉降、分解、蒸发、焙烧工序先进过程控制系统；研究氧化铝全流程物料平衡与能量平衡模型，开发氧化铝生产一体化管控系统，实现生产过程一键式作业；研究精炼自动控制系统、轧机自动穿带（管）控制系统、一键轧制自动控制系统、轧机厚度控制系统、板型控制系统、热处理控制系统等。　　2.“人工智能+”创新应用。大力推动人工智能（AI）技术与有色金属行业的融合应用，将生产技术、专业知识、经验积累等沉淀为行业机理模型，依托行业技术领军企业搭建覆盖全行业的人工智能赋能平台，探索构建有色金属行业人工智能通用大模型，打造人工智能数据采集、模型训练、测试验证场景，加快设备运行、工艺参数、生产调度、质量管理、安全防控、经营决策等人工智能解决方案研发和应用推广，提升企业生产运行效率和决策智能化水平。　　专栏 6 有色金属行业“人工智能”创新应用场景　　材料智能加工。研究材料内部结构、晶相组织、力学性能等，建立基于工业大数据的高精度组织—性能预测方法和适应大规模定制的工艺模型库，并通过在线检测数据进行数据匹配、模型训练，揭示产品性能与质量的变化规律性，推动加工参数动态调整，提升材料性能和加工质量。　　关键设备运行状态监视与预测性维护。实时监测穿爆装备、铲装装备、运输装备、回转窑、粉煤喷吹装置、压滤机、轧机、挤压机、退火炉等有色金属行业主体设备的运行状态数据；研究基于数据分析的设备健康预测模型及其决策支持策略，构建面向关键设备故障解决的 AI 大模型系统，通过 AI 视觉及机理模型融合应用，结合设备运行参数及运行状态，实现设备异常分析和预测；构建设备故障与设备运维关系图谱，基于知识推理技术预警设备故障，根据设备故障类型，寻找最优的运维方案，助力企业制定设备维修维护计划，避免设备故障引发停产，实现设备智能运维，提升设备稳定性和使用效率。　　生产智能控制。针对工艺参数难检测和非线性、多变量、大时滞生产过程，运用机器学习、神经网络等技术，研究生产过程多维度的 AI 控制模型，丰富智能控制模型库，解决采矿、破碎、尾矿充填、熔炼、溶出、浸出、萃取、电解、铸造、挤压、轧制、退火等关键工序的智能控制难题，推动矿山资源数字化管控、采矿智能作业与协同、采选生产智能协同、铜酸生产智能协同、铜渣生产智能协同等多工序智能创新应用。重点建立铝电解浓度控制、效应控制、出铝换极热量损失与施加补偿电压、物料和能量平衡与生产稳定性的关系等模型；氧化铝矿石粒度与加球、原矿粒度和成分对氧化铝溶出率影响、产线能量平衡与物料平衡等控制模型；铜铝加工产品质量与轧机工艺参数调整、板形控制等模型；选矿矿石粒度和成分与加药、矿石粒度与加球等模型。　　生产过程仿真与智能排产。以全局运行最优为目标，研究人员、产线、库存、物流、交货期等能力约束条件下的成本最优、效率最大、库存最少动态规划模型和求解方法，开发智能排产软件，并进行可视化仿真，持续推动模型迭代升级，解决计划调度长期依靠人工不精准、不合理的难题，实现人、原材料、产品、备品备件、物流车辆等生产资源的优化调度，提升企业生产运行效率和决策智能化水平。如，通过矿山资源大数据与价值模型实现中短期智能排产，实现配矿优化管理；建立矿用车联网平台，通过智能调度系统、智能驾驶系统、智能运维系统的应用，实现人、车、路、矿的最优化管控。　　智能质量分析。完善生产全流程数据采集系统，建立生产质量数据库，研究设备判级、质量判级、缺陷致因等分析模型，开发产品质量全生命周期追溯与基于知识推理的质量分析系统，挖掘引发质量问题的原因，获得产品质量各维度数据的分布和变化，以及各维度数据间的相互影响因子，及时甄别关键质量问题，实现实时质量监测和异常分析，提升生产稳定性和产品质量，降低产品不良率。安全环保智能管理。研究有色金属行业安全与环保典型案例，分析在采选、冶炼、加工过程中音视频异常、运行数据越限、地质条件变化等对生产的影响，挖掘导致安全隐患发生的致因规律，开发安全环保的 AI 大模型系统，并运用语义分析、知识图谱等技术，进行危险源辨识和风险评估，编制应急预案与演练方案，实现基于知识推理的安全环保预警与问题处置。如，通过视觉 AI 技术，判断不同的车辆是否在规定区域按照规定行驶，检测矿山、厂区内人员行为是否规范（是否有穿戴安全防护等），违规作业告警和启动录像；对矿山、厂区内危险作业区等人员禁入区域设立电子围栏，通过 AI 视觉分析，识别人员非法入侵等；建立全厂环境管控平台，通过相关数据采集、传输、统计分析、预警等功能，实现环境智能化管理。 （五）强化供给，培育数字化系统解决方案提供商鼓励行业骨干企业、研究院、设计院及数字化转型服务商等开展联合创新，打造产学研数字化转型生态，研究开发智能仪表、设备远程运维、质量在线检测、能源智能优化等专业化解决方案，集采集销、供应链金融、智能物流服务等区域化解决方案，集成式、一站式的数字化系统解决方案。聚焦有色金属行业中小企业特点和需求，开发采购、销售、财务、生产等环节轻量化、易维护、低成本的解决方案。　　（六）平台赋能，强化工业互联网平台支撑服务作用在铝、铜行业建设特色型工业互联网平台，构建场景、设备和作业流程等数字孪生模型，实现各业务系统监测实时化、知识模型化、控制决策智能化。定制开发一批行业专用的先进过程控制、设备运维、生产管理、运营决策、仓储物流等专用 APP，提高企业纵向立体管理和横向业务联动能力。鼓励龙头企业搭建企业级工业互联网平台，与配套中小企业共享智能设备、仪器仪表、软件、工业 APP 等数字技术产品，实现多层级企业之间数据融合互通和应用管理共享。建立有色金属行业再生资源回收利用数字化平台，推动数字化交易和智能化服务。　　专栏 7 “工业互联网+生产”平台重点领域　　工业互联网+矿山安全。加强卫星遥感、无人机航拍、地测传感器、GIS 等技术和多模态、多时序、多粒度数据融合技术的应用，规划矿山地质环境监测体系，研发地质灾害预警报警、地质灾害应急处置、综合风险评估、灾害态势分析、灾害预警发布等模型，构建地质灾害大数据中心、预测预警信息服务平台、应急指挥调度平台，提高天空地宏观与微观数据综合与分析能力，实现地质矿产与资源环境一张图管理，提升全向互联、全域协同预测预警地质灾害和应急指挥调度及演练方案优化水平。　　工业互联网+产业链协同。针对有色金属行业集团型企业制造基地多、管理模式多元、产能负荷和工艺差异大等特点，建立多基地协同制造平台，实现供应链协同和制造协同。重点发挥铝工业龙头企业的影响力，聚集矿山—氧化铝—电解铝—粗加工—精深加工—阳极与阴极等产业链企业，推动跨区域、跨系统的网络互联，构建基于区块链和分布式数据空间的铝工业产业互联网，推动全产业链上下游企业跨区域、跨系统的网络互联和生产计划、能源供给、物流运输、进销存、共享设备等一体化协同管理，实现全产业链资源优化配置、产能平衡、制造协同、物流优化，提高运行效率，降低运行成本。　　工业互联网+设备健康诊断与远程运维。建设铜、铝、铅、锌、钼、钨工业互联网设备健康诊断与远程运维平台，集成矿山、冶炼、加工生产过程关键设备运行数据，形成生产、装备制造企业以及研究设计单位等多方参与的协同工作环境，推动面向设备安全连续运行的机理模型、经验模型、数字模型应用研究，实时监视设备运行状况，并对异常进行预警报警，提供设备综合效率管理和故障分析，提高生产企业运行维护和装备制造企业线上线下维护维修能力，减少设备停机时间。工业互联网+产业集群数字化服务平台。面向铜、铝、铅、锌等产业集群，引导集群大中小企业数字协同，大企业基于工业互联网平台等与中小企业实现数据联通，带动中小企业“云上”融入产业链和大企业生产运营体系，强化对中小企业在工艺技术、质量管理、标准体系等方面的带动提升，引导集群内中小企业以网络化协作弥补单个企业资源和能力不足，实现技术、产能、订单、劳动力共享。 （七）筑牢防线，推进网络与数据安全治理强化政策标准宣贯，指导行业企业开展工业互联网安全分类分级管理。围绕采矿与矿石处理、有色金属冶炼、材料制备加工等业务场景，聚焦矿产资源信息、原辅料及产品库存量、关键工艺过程等数据，深入开展重要数据识别备案和数据安全防护工作。 (责任编辑：静水)