各省、自治区、直辖市及打算单列视注新疆出产建设兵团工业和信息化、发展鼎新、财政、天然资源、生态环境、国有资产、市场监管主管部门 ，各有关单元：
现将《原资料工业数字化转型工作规划（2024—2026年）》印发给你们 ，请结合现实当真贯彻落实。
工业和信息化部
国度发展和鼎新委员会
财政部
天然资源部
生态环境部
国务院国有资产监督治理委员会
国度市场监督治理总局
中国科学院
中国工程院
2024年1月16日
原资料工业数字化转型工作规划
（2024—2026年）
原资料工业是国民经济的基础性产业 ，拥有资源能源密集、过程机理复杂、出产陆续性强等流程性工业凸起特点。近年来 ，我国原资料工业数字化转型不休走向纵深 ，部门行业龙头企业达到国际当先水平 ，但仍面对对数字化转型意识不够、数字化转型基础差距大、建仿照真难度高、人为智能等数字技术融合利用不深刻、复合型人才紧缺等问题。为推动原资料工业数字化转型 ，加快推动新型工业化、建设造作强国 ，造订本规划。
一、总体要求
（一）领导思想
以习近平新时期中国特色社会主义思想为领导 ，深刻贯彻党的二十大心灵 ，当真落实全国新型工业化推动大会部署 ，齐全、正确、全面贯彻新发展理想 ，对峙规划引领、问题导向、系统部署、分类推动 ，以提质升级、降本增效、绿色安全为最终主张 ，着力夯实数字化转型基础 ，深入数字技术赋能利用 ，强化软硬协同 ，美满支持保险系统 ，以产业数字化驱动全产业链业务刷新 ，加快推动原资料工业高端化、绿色化、安全化、高效化发展 ，全面提升行业主题竞争力 ，构筑国际竞争新优势。
（二）重要指标
原资料工业数字化转型获得沉要进展 ，沉点企业实现数字化转型诊断评估 ，数字技术在研发设计、出产造作、经营治理、市场服务等环节实现深杜爪用 ，出产身分泛在感知、造作过程自主调控、运营治理最优决策水平大幅提高 ，为行业高质量发展提供有力支持。
利用水平显著提升。打造120个以上数字化转型典型场景 ，造就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。沉点行业关键工序数控化率、数字化研发设计工具遍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。
支持能力显著加强。突破一批数字化转型急需的关键主题技术 ，造订正一批先进合用的数字化转型尺度规范。推广利用100款以上数字化设备、智能仪器仪表、工业软件蹬着秀产品 ，造就100家以上专业水平高、服务能力强的优良系统解决规划提供商。
服务系统越发美满。建设1个新资料大数据中心、4个沉点行业数字化转型推动中心、4个沉点行业造作业创新中心、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、重要工作
（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治理等能力７⒄够∽远⒅卫硇畔⒒端⑿ ，提高研发设计、出产造作、经营治理、市场服务等环节的数据采集能力 ，沉点萦绕高温高压、多介质、多粉尘、高噪声、强滋扰、密关等复杂工况和特殊设备 ，科学合理布设高清摄像、高精度传赣注高机能定位模组等采集设备 ，推广利用可编程逻辑节造器（PLC）、散布式节造系统（DCS）、安全仪表系统（SIS）等工业节造系统 ，加强尝试开发、造作执杏注分析测试、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治理 ，构建统一数据湖。成立健全数据质量治理机造 ，强化数据洗濯、数据加工、数据审计等能力 ，提高数据齐全性、正确性、一致性、实时性、可用性。
2.美满网络化基础。疏导企业构建泛在感知网络环境 ，支持数据身分流动传输 ，实现设备互联、业务互联及产业互联７⒄鼓谕⑿ ，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讯技术在车间、工厂、矿山的宽泛覆盖 ，买通研发、出产、治理、服务等分歧环节“数据孤岛” ，提高企业内部业务数据集成与协同水平；贗Pv6、软件界说网络、网络虚构化等技术打造高质量表网 ，支持产业链高低游企业间的物流、产能、金融等产业资源数据盛开共享 ，实现跨地域、跨行业的资源配置。持续推动沉点行业工业互联网标识解析二级节点建设和利用 ，发展关键设备、主题模型、沉要产品、关键原辅料等身分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。加强沉点行业智能设备、算力设施、模型算法的建设部署和推广遍及 ，为数字化转型利用提供关键智能化支持。加快无人运输车辆、作业机械人、巡检机械人、智能检测设备等新型智能设备部署利用 ，推动催化、裂化、冶炼、熔铸、均化等沉大工艺设备智能化刷新升级 ，显著提升出产过程感知、决策和执行能力。加强企业高机能算力供给 ，推进智能算力与通用算力协同 ，满足分歧类型算力的业务需要 ，为海量工业数据实时辰析提供高效经济的算力支持。提升流程仿照、工艺仿真以及基础物性数据库等工业软件遍及水平 ，推动各行业内出产调度、工艺节造、设备治理、能源治理等经验知识转化为模型算法 ，形成可在行业复造推广的模型库、算法库和知识库 ，加快工业技术软件化。
（二）深入赋能利用
4.助力高端化升级。加快产品高端创新 ，激励行业领军企业、科研院所、高；谌宋悄堋⒏咄客扑愕燃际醴⒄棺柿铣煞稚杓啤⒔峁褂呕突茉げ ，推动资料研发模式刷新 ，强化关键战术资料供给 ，加快前沿资料创新和产业化利用。推动出产过程高端升级 ，综合利用机械视觉质检设备、智能化在线监测分析仪器仪表、质量管控系统等加强出产过程质量管控 ，发展先进过程节造、打算调度一体化、质量在线监测、设备全性命周期治理等集成利用 ，提逾越产管控的精准性和效能效益。提升服务高端化水平 ，推广汽车钢、电工钢等供给商早期染指（EVI）“精品+服务”模式 ，研发利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系统。
5.支持绿色化发展；谑旨际醴⒄股璞讣肮ひ樟鞒逃呕端⑿ ，推进减污降碳、节能增效。推动企业建设碳排放管控平台和沉点产品碳足；∈菘 ，综合使用物联网、人为智能、区块链、工业互联网标识解析等技术发展碳排放推算与碳足迹追忆 ，推进低碳发展。推动企业和园区加强数字化能源管控 ，发展沉点用能环节的在线监测、运行优化与系统平衡 ，推进新能源利用和化石能源减量。激励建设环境管控平台 ，基于5G、无人机、遥赣注自动监控、机械视觉等技术 ，对出产、原燃料和产制品运输、治污设施运杏注传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 ，实现环境智能化治理。推广低噪声工艺和智能化设备 ，涉异味园区及企业加强恶臭自动监测微风险防控。激励建设面向行业的循环再生资源买卖平台 ，推进工业固废与各类副产品的买卖流通与综合利用。
6.保险安全化出产。加快在线分析仪器仪表、智能传感器等技术产品和巡检机械人、消防机械人等安全应急设备的利用 ，提升面向高温、易燃、易爆、有毒、有害等原资料出产工序车间、设备设施、库区罐区的急剧感知能力。激励企业建设数字化安全管控平台 ，成立风险特点库、失效数据库及故障预测分析模型 ，发展关键设备、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。建设安全出产案例库、应急演练情景库等知识库 ，发展风险仿真、应急演练和隐患排查 ，强化应急措置能力；谄拦滥Ｐ秃凸ぞ呒 ，发展安全措置措施评价评估与安全变乱追忆分析 ，加强系统评估能力。
7.实现高效化运营。推动企业从传统经验型决策治理向数据驱动的智能决策治理模式转变 ，面向市场需要预测、销售产品组合调配、采购配料优化、业财一体化治理等成立业务模型 ，提升企业经营分析、全过程预测以及市场急剧响应能力 ，打造销售、采购、出产、仓储、物流等全链条一体化治理模式 ，实现供产销全流程高效运营。推动产业链高低游企业间的业务协同和资源优化 ，支持沉点行业龙头企业及第三方机构基于人为智能、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、全资产身分和产品全性命周期的协同造作平台 ，实现造作能力、技术、知识、金融等共享、调度和优化 ，提高产业链供给链资源配置效能。
（三）加强主体造就
8.造就数字化转型标杆。依附智能造作典型利用场景和示范工厂、工业互联网、中幼企业数字化转型城视注新一代信息技术与造作业融合发展等现有试点示范工作基础 ，安身原资料工业特点和数字化转型需要 ，发展原资料工业数字化转型标杆选树行动。面向研发设计、造作执杏注质量节造、设备运维、仓储物流、能源环保、安全治理等环节 ，打造一批数字化转型典型场景。萦绕数字技术在提升产品合格率、资源综合利用效能、全员劳动出产率和节能减排水平等方面的融合利用 ，打造一批“5G+工业互联网”融合利用功效显著、实现造作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 ，建设一批资源治理数字化、出产管控智能化、出产流程少人无人化、安全治理集成化的智能矿山。萦绕技术能力提升、业务流程再造、经营治理决策优化、提质降本增效 ，打造一批造作、治理、服务全流程自感知、自进建、自决策、自执杏注自适应的数字化转型标杆企业。
9.推动大中幼企业融通发展。支持原资料行业龙头企业和“链主”企业建设数据驱动、可信交互的产业链合作平台 ，与配套中幼企业共享智能设备、智能仪器、智能仪表、数字化软件、工业APP等数字技术产品 ，向中幼企业盛开市场、平台、物流等资源。疏导行业领军企业分享智能场景、智能工厂建设经验 ，为中幼企业在绿色冶炼、精密加工、高效热处置等环节数字化转型升级提供技术支持和一体化解决规划。造就一批专一细分领域、数字化水平较高的专精特新“幼巨人”企业和单项冠军企业 ，强化与大型企业的专业化合作 ，加强数字技术、产品、设备供给链配套支持７⒄怪杏灼笠凳只统鞘惺缘 ，推进原资料工业中幼企业转型升级。
10.推动产业园区智慧化建设。充分使用5G、标识解析、大数据、人为智能、云推算、物联网、区块链等技术 ，加强化工、有色金属等沉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、技术人才等身分共享共用。疏导园区将数字技术与现代化治理深度融合 ，发展安全出产、风险防备、环境治理、能源治理、应急治理、物流治理等沉点环节的智能预警与分析评价 ，推动行业耦合发展 ，提升园区发展与治理水平。推动数字化协同造作、共享造作在原资料工业集聚地域规；⒄ ，构建数实结合的产业集群发展新生态。
（四）美满支持服务
11.加强技术创新供给。支吃祗业、科研院所、高校等有关单元组建创新结合体 ，聚焦高效合成分离、纯净化冶炼、近净成形等典型利用场景 ，萦绕数据挖掘、工艺仿真、过程仿照、数字孪生等关键技术发展理论、模型、算法攻关 ，加快技术创新突破。研造一批技术当先、机能良好的大型PLC、智能化仪器仪表、智能阀门等尺度化产品 ，开发一批先进合用靠得住的工程数字化设计与交付、高级打算调度排产、智能化过程节造等高端工业软件和工业APP ，依附智能造作系统解决规划揭榜挂帅等工作 ，面向沉点行业造就一批产品和系统解决规划。加快原资料智能造作领域全国沉点尝试室、工程（技术）中心的整合优化沉组。分行业建设原资料工业造作业创新中心 ，整合各类创新资源 ，发展数字化转型关键共性技术攻关 ，买通技术开发、转移扩散到贸易化利用的创新链条。
12.强化人为智能驱动。索求成立原资料企业与人为智能企业之间的需要匹配和创新协同机造 ，加快推动人为智能技术赋能原资料工业。推动将成熟人为智能技术引入出产调杜着化、过程仿照仿真、运营治理决策、安全管控等典型场景 ，催化一批低成本、高价值人为智能产品和解决规划 ，造就若干技术能力强、服务品质优的人为智能技术提供商。建设合用于天生式人为智能的行业数据集 ，基于现有通用大模型技术底座进行定造化开发训练 ，构建细分行业大模型 ，面向新资料研发、供给链优化、大量商品价值预测蹬爪用需要 ，加快大模型技术深度创新。
13.加强公共服务支持。聚焦行业数字化转型需要 ，沉点打造涵盖技术创新转化、产业生态建设和数据身分赋能的公共服务支持系统。在沉点行业建设一批工业互联网数字化转型推进中心 ，造就一批数字化转型服务机构 ，发展系统性解决规划及轻量化工业APP等技术产品研发及测试验证、解决规划供需对接、数字化诊断征询等 ，推动智能造作发展水平和效力评估、进园区和专家行等公益服务 ，助力企业数字化转型。建设新资料大数据中心 ，构筑多档次、相互协同的新资料数据资源系统 ，形成数据驱动的研发模式、出产组织模式、产用衔接模式。建设国度工业互联网大数据中心原资料行业分中心 ，萦绕行业主题业务汇数用数和赋能服务。推动建材、有色金属等行业工业互联网平台建设 ，持续提升石化化工、钢铁等行业沉点工业互联网平台能力 ，支持有前提平台向跨行业跨领域工业互联网平台转化升级 ，沉点面向中幼企业提供运行优化、能源治理、设备运维、环境；ぁ踩芸氐攘煊蚴只头务支持。
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治理要求 ，成立美满分类分级治理造度 ，科学鉴别和判定企业网络安全级别 ，落实适合自身发展示实的安全防护措施 ，持续发展网络安全演练 ，实战化检验提升沉大风险防御和措置能力。持续美满全流程数据安全工作机造 ，研造细分行业沉要和主题数据鉴别细则等尺度规范 ，加强宣贯培训 ，落实沉要数据鉴别登记、安全防护、风险评估、监测预警和应急措置等要求 ，全面提升数据安全；つ芰。激励钻研机构、数据买卖所、沉点企业合作建设面向细分行业的可信数据空间 ，保险企业间数据流通的安全、可信、可控。推动企业成立工控安全治理造度 ，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、保险措施
（一）加强组织执行。工业和信息化部等有关部门依照职责分工抓好落实 ，各地域加强与本工作规划的政策衔接 ，推动执行企业数字化转型“一把手工程”。加强原资料行业数字化转型监测 ，组织定期发展评估。成立原资料工业数字化转型专家委员会 ，强化对“智改数转网联”沉大问题和决策的智库支持。成立4个沉点行业数字化转型推动中心 ，落实有关沉点工作 ，发展数字化转型诊断、征询、评估等服务。征集遴选原资料工业数字化转型标杆企业、典型场景、解决规划 ，索求形成可复造、可推广的新业态、新模式、新蹊径。
（二）加强政策支持。钻研造订原资料工业数字化转型关键技术和沉点产品清单 ，用好现有专项资金渠路 ，两全支持原资料工业数字化转型基础钻延注技术创新和利用开发。萦绕原资料工业数字化转型需要 ，遴选一批优良系统解决规划提供商。阐扬国度产融合作平台作用 ，将先进合用技术纳入支持领域 ，通过尝试差距化信贷政策、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）加强尺度建设。萦绕研发设计、出产造作、经营治理、绿色安全等 ，持续美满石化化工、钢铁、有色金属、建材等行业智能造作尺度系统。推动面向行业特色需要的新型工业网络、人为智能、工业互联网平台等技术尺度造订正 ，打造一批覆盖智能采选、无人浇铸、管网优化、窑炉节造等典型场景的利用尺度 ，造订沉点行业的数字化转型水平与功效评估尺度。强化尺度系统与计量测试、认证认可、检验检测系统的衔接 ，加大尺度宣贯力度 ，推进成熟尺度落地利用。
（四）加强人才引育７⒄乖柿瞎ひ凳只煊虺恋闳瞬判枰底 ，推动成立沉点人才和专家信息库。加强人才造就规划布局 ，支吃祗业设立“数字化转型首席设计师”“首席数据官” ，依附国度有关人才造就工程和攻关项目 ，加快造就一批科技领武士才、青年骨干人才 ，以及一批既懂原资料工业又懂数字技术的复合型人才。依附职业教育提质培优行动打算 ，加快造就数字化转型急需紧缺的工程师和技术技术人才。支持引进数字化转型海表高端人才。
（五）加强宣传疏导。支持处所进行沉点行业数字化转型大会 ，颁布沉大技术成就和典型案例。加强行业数字化转型进建培训和对标疏导 ，提升企业数字化转型认知水平 ，推动经营治理理想和转型发展理想刷新。激励行业协会学会进行原资料工业数字化转型技术创新利用大赛 ，评比赞美优良人才和团队。充分阐扬主流媒体、官方门户网站、行业协会、专业智库等渠路作用 ，强化对原资料工业数字化转型经验和功效的宣传报路。
附件：
1.石化化工行业数字化转型执行指南
2.钢铁行业数字化转型执行指南
3.有色金属行业数字化转型执行指南
4.建材行业数字化转型执行指南
附件1
石化化工行业数字化转型执行指南
一、重要指标
到2026年 ，石化化工行业数字化网络化水平显著提升 ，数实融合持续深入 ，企业智能造作能力显著加强 ，基于工业互联网的平台服务获得积极进展 ，面向细分行业的人为智能引擎初步成型 ，逐步由“深入利用”迈向“刷新引领” ，持续坚韧流程工业当先职位。数字化转型功效凸起 ，数字化转型成熟度3级及以上的企业比例达到15%以上 ，4级及以上的企业比例达到7%以上 ，关键工序数控化率达到85%以上 ，数字化研发设计工具遍及率达到75%以上。示范引领作用不休加强 ，上线2个以上石化化工行业标识解析二级节点 ，新增造就20个以上数字化转型标杆工厂、10家左右标杆5G工厂、70个以上智能造作优良场景、50家智慧化工园区 ，龙头企业成为引领“链式”转型标杆 ，智慧化工园区成为支持行业高质量发展的沉要载体 ，沉点省区服务产业综合治理的“智慧大脑”有效运行。沉点环节数字化水平显著提高 ，涉及高危工艺和沉大危险源的石化化工企业关键工序设备根基实现数字化节造 ，安全环境风险实现精准动态预测预警预防。解决规划供给能力迈上新台阶 ，造就3~5家面向石化化工行业的数字化转型综合解决规划提供商 ，造就一批面向行业的特色专业型工业互联网平台；建设石化化工领域造作业创新中心 ，提高研发设计、出产节造等关键工业软件、工业节造系统等供给水平。支持保险能力显著加强 ，造订正30项以上数字化转型有关尺度；化工园区和出产企业普遍设立“首席数据官” ，根基成立分级分类数据的全性命周期安全治理造度。
二、沉点工作
（一）强化尺度基础 ，科学评估数字化近况水平
1.健全尺度系统。颁布执行石化、化工行业智能造作尺度系统建设指南 ，健全涵盖基础共性、沉点领域利用、综合评估的横纵一体尺度系统 ，为执行全面诊断评估和转型提升奠定基础。
专栏1尺度建设工程
1.基础共性尺度。蕴含石化化工专有术语、数据字典工业节造数据、企业业务数据等通用尺度 ，石化工业软件、人为智能、数字孪生等赋能技术尺度 ，石化行业5G网络、异构网络融合等工业网络尺度。
2.数据及模型尺度。蕴含石化智能工厂参考架构、信息模型、数字化交付等资产数据及模型尺度 ，炼扮装置模型构建、数据采集指标等物料、工艺数据及模型尺度 ，能源管网模型构建要求、能源数据采集指标的公用工程数据及模型尺度。
3.关键利用尺度。蕴含操作报警管控、智能巡检、工艺优化、过程质量等出产管控与优化尺度 ，环境风险预警、现场作业管控、碳排放等安全环保治理尺度 ，动设备故障诊断、静设备健康诊断、电气巡检、仪表健康诊断等设备治理尺度 ，蒸汽动力优化、瓦斯系统优化、氢气系统优化、管网优化等能源治理尺度 ，进出厂物流治理、无人罐区等物流管控尺度 ，设备远程运维、产业链协一致新模式利用尺度。
4.诊断评估尺度。蕴含炼化、现代煤化工、传统煤化工及化肥、氯碱、轮胎、精密化工及新资料等细分领域数字化转型水平与功效评估尺度 ，化工园区智慧化评价导则。
2.执行全面评估诊断。依附石化化工行业有关征询服务机组成立石化化工行业数字化转型推动中心。推动各省区组织分年度数字化转型评估活动 ，成立诊断、征询、评估、刷新、验收等关环化工作机造 ，实现对标找差距、整改促提升、逐年有功效 ，造就一批数字化转型标杆工厂。
专栏2数字化转型评估诊断工程
1.抓行列。造就壮大石化化工行业数字化转型支持机构力量 ，掌管组织草拟尺度规范、发展评估专家培训、设立自评估自诊断平台、提供征询诊断评估服务、打造数字化转型服务商资源池等。
2.抓诊断。领导各省区组织第三方专业机构全面诊断评估石化化工行业数字化转型近况 ，出具“一企一策”“一园一策”“一业一策”评估汇报 ，评估智能化水平 ，找准问题短板 ，明确刷新沉点 ，为刷新提升提供凭据。
3.抓先进。激励各省区结合诊断评估汇报 ，组织化工园区和企业造订刷新提升规划 ，明确指标、蹊径、步骤、保险措施 ，遴选功效显著优良企业、提级进取显著企业 ，通过现场会、观摩会等大局总结经验、宣贯推广。
4.抓验收。组织各省区对整年刷新工作进行验收 ，形成本省区石化化工细分行业数字化水平及工作功效评估汇报并报工业和信息化部。
（二）强化供给商造就 ，提升场景开发和解决规划供给能力
通过执行智能造作系统解决规划揭榜挂帅 ，萦绕资源高效利用、出产操控优化、设备靠得住运杏注安全环保低碳等场景提炼关键需要 ，突破一批技术当先、成效显著的智能化场景 ，夯实自主知识产权软件、硬件及设备基础 ，造就具备较强创新能力解决规划提供商 ，提升专业化、尺度化的智能造作集成服务能力。
专栏3新技术利用场景研发工程
1.出产调度及巡检；诓芳壑盗吹亩嘧爸枚呕⒒谑致仙墓芡鞫戎葱幼⒒谖锪掀胶獾牡鞫扰挪呕⒆爸镁蔡从衬Ｐ图靶б婧怂恪⒅悄鼙聿傺布臁⒏呖展芾群痛⒃斯耷氨涞缯局悄苎布臁⑻刂只等俗饕档。
2.出产节造及优化。事务驱动的动态调度和多层级打算联动优化、基于多尺度混合建模及智能节造的装置在线优化等。
3.质量检测与治理。自动取送样等智能尝试室、高密度颗粒产品质量检测、在线光谱检测仪器、过程质量异常监控和预测、盲板智能治理、轮胎胎面检测等。
4.设备运维与治理。乙烯三机等关键设备运行状态智能分析和诊断、侵蚀机理静设备状态评估、动静设备机能的在线诊断评估、电气设备智能分析诊断、设备侵蚀探测、无人值守变电所、仪表故障诊断与预测、装置节造回路评估诊断及优化、阀门内漏诊断等。
5.安全治理。裂解炉辐射炉膛安全监控、突发事务预警与应急联动、基于高光谱红表的气体泄露监测、施工过程可视化监控、装卸安全监控、；凡挚獍踩。
6.环保治理。工艺加热炉、裂解炉烟气氮氧化物智能节造、乙烯装置废碱在线减排、化工品泄露检测、烟气排放检测、挥发性有机物泄漏检测与建复（LDAR）、噪声自动监测、园区恶臭（异味）自动监测、水质智能检测、危废全性命周期治理、碳足迹治理等。
7.能源治理。能源介质优化、能源平衡优化、蒸汽管网优化、循环水系统优化、瓦斯系统优化、低温热系统优化等。
8.供给链治理。无人罐区、无人泵房、自动化立体仓库、进出厂环节无人化等。
9.研发设计。精密化工及化工新资料的资料基因基础数据库及原子尺度的仿照推算。
专栏4关键软件与设备基础夯实工程
1.工业软件。蕴含基础物性数据库、流程仿照软件、石化三维工厂设计软件、管路应力智能分析软件、在线实时优化软件等研发设计类软件；打算排产、调杜着化、现场总线节造系统（FCS）、安全仪表系统（SIS）、先进过程节造系统（APC）、过程实时优化（RTO）、节造机能评估及PID自整定、高级报警治理、节造系统齐全性、操作导航、操作培训仿真等出产管控类软件。
2.关键设备？杀喑搪呒谠炱鳎≒LC）、散布式节造系统（DCS）、数据采集和监督节造系统（SCADA）等工业节造系统；无人立体仓库、无人叉车等智能物流设备；物料物性在线分析、固态产品质量在线监测、气体泄漏监测、设备侵蚀探测、传染物排放在线监测、火焰鉴别、人员异常行为鉴别等智能检验检测仪器；5G终端、巡检机械人、特种作业机械人、消防机械人、加油机械人等新型智能造作设备。（三）强化技术刷新 ，提高行业智能化水平通过现有资金和政策渠路支持石化化工行业加快“智改数转网联” ，安身石化化工细分领域数字化转型近况及需要 ，推动企业在出产节造、安全环保等沉点环节加快新型工业网络、仪器仪表、智能设备设备、关键软件和系统等“基础填平补齐”和刷新提升 ，提高全身分精益治理水平 ，深入新一代信息技术融合利用等“先进成熟技术推广” ，实现高端化、智能化、绿色化、安全化跃升。
专栏5沉点领域数字化技术刷新提升工程
1.炼化领域。针对出产流程长、多源原油加工过程参数多变等导致的出产过程工艺参数涉及一系列非线性及动态耦合 ，亟待加强工艺过程优化节造；机泵等动设备数量多、投资大 ，亟待保险装置安稳运行；资源环境约束收紧下亟待提高风险感知、预警能力等性质安全水平 ，以及碳排放可视化、能耗优化调节等清洁出产水平；基于油品及化工产品市场需要变动优化出产打算等需要 ，一是做好“基础填平补齐” ，推广全装置先进过程节造系统（APC） ，裂化炉、再生器、机泵等重要设备全参数状态监测及预测性守护 ，“工业互联网+危险化学品安全出产”建设、三废监测、噪声监测、能源供给、出产、输送、转换、亏损全流程精密化治理和在线优化、碳资产治理系统等 ，解决炼化出产过程中节造参数调整频仍、装置非打算停车、变乱损失大、沉大危险源风险集钟注危险气体泄漏难预测、碳排放及碳资产数据治理基础幽微等问题；二是做好“先进技术推广” ，激励数字孪生、大数据、人为智能、工业互联网平台等技术在三维数字化工厂建模、过程实时优化（RTO）、色谱在线监测、大量化工产品区域共享库存预感性治理、以周为单元排产等方面的利用 ，推动炼化企业提升装置出产运行管控水平、加强供给链风险预警和弹性管控能力。
2.现代煤化工领域。针对提升压缩机等设备不变性 ，能量出产和开释频仍等亟待提高安全管控、能源平衡、成本精密化治理水平等需要 ，一是做好“基础填平补齐” ，推广全装置先进过程节造系统（APC） ，压缩机等重要设备全参数状态监测及预测性守护 ，“工业互联网+危险化学品安全出产”建设 ，三废监测 ，能源供给、出产、输送、转换、亏损全流程精密化治理 ，碳资产治理系统等 ，解决现代煤化工出产过程中节造参数调整频仍、安全风险集钟注碳减排压力大等问题；二是做好“先进技术推广” ，激励数字孪生、大数据、人为智能、工业互联网平台等技术在三维数字化工厂建模、过程实时优化（RTO）、色谱在线监测、设备预测性守护等方面的利用 ，推动现代煤化工企业夯实智能化发展基础、提升装置出产运行管控水平。
3.传统煤化工及化肥领域。针对降低老旧装置居多导致的“跑冒滴漏” ，加强“两沉点一沉大”安全风险管控 ，降低能耗及碳排放强度 ，满足农业精耕细作对化肥消费升级要求等需要 ，一是做好“基础填平补齐” ，推广气化炉先进过程节造系统（APC）、“工业互联网+危险化学品安全出产”建设、大型机组状态监测、智能立体仓储治理系统等 ，解决化肥出产过程中锅炉工艺指标安稳节造难度高、机组等故障多发、液氨及硫酸储罐安全治理难度大、碳排放治理基础幽微、袋装肥料装卸劳动力密集等问题；二是做好“先进技术推广” ，激励数字孪生、大数据、人为智能、工业互联网平台等技术在三维数字化工厂建模、过程实时优化（RTO）、烟气排放达标、可视化巡检无人机、企业运营治理决策支持、化肥流向全过程追忆等方面的利用 ，推动化肥企业提高劳动出产率、提升性质安全和清洁出产水平 ，加快服务化转型。
4.氯碱领域。针对降低由于出产过程合成炉负荷多变、电解过程电流及电压颠簸大等工艺不安稳而增长的水电亏损 ，加强氯气、烧碱等多种危险化学品安全管控等需要 ，一是做好“基础填平补齐” ，推广电解槽、聚合釜等重要设备全参数状态监测 ，自控阀门利用 ，DCS节造系统 ，“工业互联网+危险化学品安全出产”建设 ，解决氯碱出产过程中人为节造不安稳、安全风险集中等问题；二是做好“先进技术推广” ，激励执行盐酸合成炉、液氯汽化等装置先进过程节造系统（APC）利用 ，推动氯碱企业提高装置系统安稳率 ，提升性质安全和清洁出产水平。
5.轮胎领域。针对胶片、胎胚等半制品转移频次密集亟待提高劳动出产率 ，提升终端轮胎门店库存治理、营销治理等效能 ，加强轮胎质量安全实时监测等需要 ，一是做好“基础填平补齐” ，提高AGV幼车等智能机械人在出产中的利用比例 ，推广出产造作执行系统（MES）利用 ，解决轮胎出产过程中成型、硫化等流转环节多导致的劳动密集、差错率高档问题；二是做好“先进技术推广” ，激励数字孪生、大数据、人为智能、工业互联网平台等技术在轮胎三维数字化设计及仿真、硫化工艺实时优化、X光病疵胎检测、轮胎电子标签、质量全流程追忆、供给链可视化等方面的利用 ，推动轮胎企业提高劳动出产率的同时加快服务化转型。
6.精密化工及新资料领域。针对产品种类多、订单幼且密集、出产过程复杂、产线切换频仍 ，亟待提升劳动出产率和产品质量不变性；部门原料、产品属于危险化学品 ，亟待加强安全治理；投料过程原料、中央体等以有机化学品为主 ，亟待降低人身风险风险、减排压力等需要 ，一是做好“基础填平补齐” ，推广智能阀门等仪器仪表、立体仓库、导轨及人站式自动取料、红表鉴别无人叉车、色浆研磨自动节造、搅拌釜自动洗濯、VOCs在线监测、噪声自动监测等 ，解决精密化工出产过程中取送料频仍导致的出产过程劳动力密集、危险化学品贮存及有机物排放治理难度大等问题；二是做好“先进技术推广” ，激励MES系统、先进过程节造系统（APC）、工业互联网平台等技术在自动配方调整、柔性出产造作等出产过程和供给链协一致方面利用 ，推动企业提高产线利用率、劳动出产率 ，逐步构建多品类供给链线上网络。
（四）强化平台布局 ，推动产业链供给链协同
通过遴选面向行业的特色专业型工业互联网平台等 ，打造工业互联网平台系统 ，推动化工园区智慧化治理、集团内高效协同、区域内产业链供给链优化、行业内大企业带头中幼企业转型 ，实现基于“工业互联网平台+工业APP”的利用价值。
专栏6工业互联网平台系统建设工程
1.推动化工园区建设管控平台。安身化工园区安全环保应急集中管控、园区产业链协同发展、公用工程互供一体化发展、精密化治理服务等需要 ，萦绕安全出产、运输治理、封关化治理、应急治理、环境能源治理、供给链治理、科技创新、公共服务等领域建设园区级工业互联网平台 ，实现数据、网络等基础设施网络化 ，安全出产监管、封关化治理和应急指挥平台化 ，环境、能源、供给链等运营服务精密化 ，运营、政务上云等业务治理高效化 ，数字化产线、智能工厂、产业链分析等产业发展智能化 ，助力构建互联互通、资源共享、利用智能、产业循环的化工园区。
2.推动大型企业示范建设集团级平台。安身石化化工企业集团内部资源融通合作、集团平台赋能下属企业高效发展等需要 ，萦绕化工产线智能、多厂区治理高效、环保数据实时采集分析、；钒踩霾⒒げ分柿坎槐洹⒐└葱恢鲁恋隳谌萁ㄉ韫ひ祷チ教ǖ鬃⒆酆习踩繁Ｖ卫硐低场⑼骋坏闹柿恐卫硐低澈图攀葜行 ，推动智能造作、智慧治理两条主线深度融合 ，推动内部企业加快业务上云 ，减幼下属企业数字化转型压力 ，以数智化刷新助力企业内部的共享共赢、提质增效与转型升级。
3.推动沉点地域加快建设区域“智慧大脑”。安身石化化工产业大省安全风险集中治理、环保排放实时监测、产业链供给链系统化治理、跨部门工作协一致需要 ，萦绕行业运行监测、安全风险预警、绿色环保等沉点内容建设工业互联网平台 ，汇聚当局侧工业和信息化、应急治理、交通运输、生态环境等多部门监管数据及园区侧三废排放、沉大危险源等数据 ，形成区域在行业资源一张网 ，支持当局发展区域内产业分析、；分卫怼踩敝卫 ，赋能化工园区发展供需对接、精准招商。
4.推动细分领域优化提升行业级平台。安身解决石化化工企业在安全出产、环保治理、生态荟萃等数字化转型共性需要 ，萦绕平台赋能、规划汇集、企业融通、多方合作等沉点内容 ，聚合国内当先的化工行业数字化生态合作同伴 ，打造面向炼化、现代煤化工、传统煤化工及化肥、氯碱、轮胎、精密化工及新资料等细分领域的工业互联网平台 ，形成化工行业特色业务场景的SaaS解决规划、服务系统及利用生态 ，推动化工企业上云、用云 ，提供“幼快轻准”特色产品和解决规划 ，降低中幼企业数字化转型成本 ，带头石化化工行业数字化转型。
（五）强化前沿创新 ，推动人为智能等新模式利用
充分阐扬石化化工行业数据资源堆集丰硕、数字化基础较好优势 ，与人为智能等战术性技术加快融合 ，构建基于通用大模型底座衍生的行业大模型 ，在确保安全性和伦理性基础上 ，推出一批可复造、可推广的典型案例及模式 ，抢抓未来发展先机。
专栏7人为智能利用场景挖掘工程
1.工艺过程优化。针对化学合成反映尝试阶段反映物和反映前提的组合较多、尝试周期亟待优化、出产运行操作工况组合多变等现实 ，激励通过数理统计、神经网络等伎俩构建面向出产全流程分歧产品指标与进料性质、操作工况等反馈的衍生大模型 ，鉴别出产过程瓶颈问题 ，实现尝试和出产前提下分歧产品规划下急剧、精准的工艺操作优化。
2.新产品仿照开发。针对催化剂及其配体的分子结构决定催化剂活性、选择性等关键机能指标、研发过程试错成本高档现实 ，激励使用强化进建、推算化学等伎俩构建催化剂分子结构和机能之间的量化关系 ，开发基于催化剂机能指标、分子结构特点等反馈的衍生大模型 ，实现催化剂分子结构急剧天生、催化剂机能及本征反映动力学的正确预测 ，刷新化工“芯片”研发模式。
3.装置预测性守护。针对装置故障诊断必要大量实时运行监测及丈量数据、机理模型涉及湍流等尚不明确、现有机泵守护能力有限等现实 ，激励通过边用边学、非正常即异常的技术路线结合设备画像、设备运行数据构建装置吞吐机理模型 ，开发基于大型机组故障特点与装置转速、轴位移、振动、压比等反馈的衍生大模型 ，实现装置设备状态在线评估和诊断、运维战术的动态调优 ，确保运维作为科学合理。
4.安全出产预警预判。针对装置关键设备的超温、超压等工艺异常场景和18种危险工艺流程 ，激励融合专家经验与深度进建算法构建分歧异常场景与工艺参数等反馈的衍生大模型 ，实现高危工艺安全指标趋向预测 ，动态推理参数的合理运行领域 ，提前鉴别异常并关联措置措施 ，提升出产过程的安稳性和安全性。
（六）强化安全保险 ，美满网络与数据安全治理
强化政策尺度宣贯 ，领导行业企业发展工业互联网安全分类分级治理。萦绕原油加工、炼化、基础化学原料造作等业务场景 ，聚焦出产、工艺、能耗、科研等数据 ，深刻发展沉要数据鉴别登记和数据安全防护工作。
附件2
钢铁行业数字化转型执行指南
一、发展指标
到2026年 ，钢铁行业数字化整体水平显著提升 ，新一代信息技术与钢铁工业深度融合 ，行业数字生态系统持续美满 ，根基实现由单点、部门向系统性、全局性的数字化发展转变。数字基础不休夯实 ，关键工序数控化率达到80% ，出产设备数字化率达到55% ，3D岗位机械换人率达到40% ，突破一批工业软件和设备等关键技术 ，造订一批钢铁数字化转型有关尺度。数字赋能显著提升 ，建成6个左右工业互联网平台 ，组建1家钢铁行业造作
业创新中心 ，造就30家以上专业水平高、服务能力强的优良系统解决规划提供商。示范效应显著加强 ，建成一批数字领航企业 ，遴选30个以上数字化转型典型场景 ，遴选15家左右数字化转型标杆工厂。
二、沉点工作
（一）夯实数字化支持系统
1.美满尺度系统。全面宣贯落实《钢铁行业智能造作尺度系统建设指南（2023版）》 ，萦绕矿山采选、炼铁、炼钢、轧钢等出产工序数字化转型需要 ，加快造订出台一批数字化转型尺度 ，健全尺度系统。
专栏1数字化尺度系统美满工程
1.基础共性尺度。蕴含通用、检测、评价、工业网络、赋能技术等尺度。
2.设备层尺度。蕴含无人运输设备、工业机械人等尺度。
3.车间层尺度。蕴含矿山、原料场、炼铁车间、炼钢车间、轧钢车间等尺度。
4.工厂层尺度。蕴含智能工厂物联网等工艺参数设计尺度 ，出产打算排程、全流程质量管控等出产管控尺度 ，能源管控、设备治理等资源保险尺度。
5.企业层尺度。蕴含资源打算与预测尺度、采购治理尺度、销售治理尺度、产品试验验证过程仿真等产品研发设计尺度、钢铁厂际间造作资源协同管控等工厂协同尺度、钢铁企业数据资源治理系统建设规范等数据资产治理尺度。
6.协同层尺度。蕴含钢铁企业与高低游企业间的数据互换等数据共享尺度 ，设计、出产、物流、销售、服务等供给链协同尺度 ，产品溯源治理服务等客户服务尺度。
2.发展数字化评估诊断和标杆示范；凇吨悄茉熳髂芰Τ墒於饶Ｐ汀泛汀吨悄茉熳髂芰Τ墒於绕拦啦街琛 ，钻研造订拥有行业特色、聚焦行业需要和技术发展趋向的钢铁行业数字化转型水平评估尺度 ，依附钢铁行业征询服务机构 ，发展数字化转型评估诊断活动 ，通过评估找出差距 ，明确企业数字化转型的方向和着力点。打造一批数字化转型典型利用场景 ，造就一批数字化转型标杆工厂。
专栏2数字化转型评估诊断工程
1.造订尺度。依附行业协会、钻研机构、钢铁企业、数字化转型服务商等构建面向钢铁行业的数字化转型水平与功效评估尺度 ，成立评估诊断服务平台 ，形成实用型步骤集、工具箱 ，提高行业数字化诊断能力。
2.发展诊断。以数字化转型评价为抓手 ，通过企业自评估+入企对接+专家诊断等方式 ，发展钢铁行业数字化转型评估诊断。
3.提出建议。通过评估诊断 ，形成“一企业一汇报一建议” ，援试祗业摸清家底 ，明确数字化转型发展蹊径。
3.执行关键软件和设备攻关。萦绕产线自动化、信息感知化、治理精密化、决策智能化等急需的关键共性软件和设备 ，支持钢铁企业、钻研机构、高校、系统解决规划提供商等共同组建钢铁领域造作业创新中心 ，推动产业链协同创新 ，提高自主创新能力。
专栏3关键软件和设备攻关工程
1.工业软件。蕴含矿山采选、炼铁、炼钢、轧钢等工序的工艺节造模型 ，轧造过程动态仿真软件、工艺参数推算机辅助设计等研发设计类软件 ，高级打算排程系统以及产、供、销、能源、物流等一体化协同优化等出产管控类软件 ，高机能可编程逻辑节造器（PLC）、散布式节造系统（DCS）、数据采集与监督节造系统（SCADA）等工艺节造类软硬件 ，高频大容量数据采集与分析类软件。
2.关键设备。蕴含中高压变频设备、伺服电机等工控设备 ，自动焊接装置、智能堆取料机等智能物流设备 ，料堆状态自动监测、烧结机尾智能监测、高炉风口图像智能鉴别、高炉炉顶智能鉴别、高炉料面状态检测装置 ，面向产品机能、尺寸、板型、产品内部质量、设备内部情况等智能检测设备 ，工业柔性热电偶、智能流量计、智能传感器等智能仪器仪表 ，工序界面间的智能设备等。（二）筑牢数字化转型基础
4.补齐数字化短板。推动基础幽微的钢铁企业 ，通过设备刷新和基础自动化提升 ，补齐自动化短板；成立完整的数据采集系统 ，补齐数据采集短板；美满出产过程节造、造作执杏注企业治理信息化等系统建设 ，补齐信息化短板；美满网络基础架构建设 ，补齐网络化短板。
专栏4数字化刷新提升工程
1.自动化刷新。加快自动化水平低的老旧设备刷新升级 ，加大新设备投入 ，推进设备更新换代 ，提升基础自动化水平。
2.数据采集。萦绕出产节造、能源管控、安全环保等沉点环节 ，加装智能仪器仪表 ，通过传感器、无线网络、智能网关、监控服务器等 ，成立数据采集和监控系统 ，对出产设备运行状态、能耗信息、出产信息等数据进行实时采集 ，实现对工艺、质量过程等深度感知 ，实现对物质流、能量流、信息流的全流程监控。
3.信息化提升。建设覆盖出产打算、质量、物流、仓储、设备等领域的造作执行系统 ，在能源治理、环保监测、安全管控、物流仓储、设备监控、出产过程优化等方面实现线上治理 ，在成本、财政、物流、能源、环保、供给链等领域逐步加强信息化集成。
4.网络化提升。推动企业发展内网刷新 ，实现5G、工业光网、Wi-Fi 6、工业以太网等新型工业网络在车间、工厂的宽泛覆盖；推动企业发展IPv6刷新；对现有出产设备与系统进行网络化二次开发 ，推动“接口盛开、机械上网” ，提升设备联网率。
5.推动沉点环节数字化刷新。加快推动矿山采选、炼铁、炼钢、轧钢等操控集中化 ，设备监控、诊断、运维远程化 ，销售、采购等服务线上化 ，利用数学模型 ，推动出产流程自主调控 ，实现操作少人化和3D岗位无人化。
专栏5沉点环节数字化刷新工程
1.操控集中。推动矿山采选、炼铁、炼钢、轧钢等工序由“一线多室”到“一线一室” ，有前提的企业可索求“多线一室 ，一厂一室”。
2.设备远程运维。成立设备数字化治理系统 ，搭建设备在线监测诊断系统 ，利用物联网、大数据、人为智能等技术 ，实现设备远程监控、故障诊断、预测性守护等职能 ，提高设备的靠得住性和不变性。
3.服务线上化。搭建钢铁企业服务平台 ，将企业各业务系统数据对接到服务平台 ，实现数据共享和资源整合 ，优化服务流程。
4.3D岗位机械换人。在测温、取样、扒渣、电焊、酸洗、贴标、打捆、巡检、吊运等沉复性强、劳动强度高、危险系数高、高温恶劣环境的3D（Dusty、Danger、Duplication）岗位 ，发展“机械换人”。
5.操作少人化。总结人为操控、调整规定 ，经验知识转化为模型算法 ，推动出产流程自主调控 ，削减人为过问 ，实现出产稳质提效。
6.推广先进数字化利用。萦绕出产调度、工艺节造、质量治理、能源优化、物流管控、绿色低碳、安全出产等方面 ，推进先进成熟的数字化利用在行业全面推广。
专栏6数字化利用推广工程
1.出产调度；谖锪⒋笫荨⑷宋悄艿刃乱淮畔⒓际 ，萦绕打算与出产两大主线 ，成立以物料平衡、能源平衡、铁冈旖衡、钢轧平衡、产销平衡为主题的产供销一体化系统 ，实现从销售接单、原料供给、出产执行到产品销售的全厂一体化打算调度等。
2.工艺节造；谝苯鸹砟Ｐ ，融合大数据能力和AI智能分析能力 ，结合图像鉴别等技术 ，对高炉工况、转炉工况、轧造状态等进行综合分析 ，辅助钢铁企业优化质量管控和过程节造、提高效能、降低成本等。
3.质量治理。强化质量设计、节造、分析、判定与措置、质保治理、跟踪与追忆、异议治理等全过程质量治理。推广基于AI视觉技术的废钢自动判级质量治理、基于AI视觉技术的钢材表表质量智能检测、基于大数据分析处置和机械进建算法的质量预报诊断、基于工艺机理模型的钢材宽度和厚度自动节造等。
4.能源优化；诔霾蛩恪⒓旖ù蛩恪⒊霾导ǖ ，结合工艺机理模型和面向动态环境的机械进建等技术 ，实时跟踪监督煤气、压缩空气、工业新水、蒸汽等能源介质的产生、输配、亏损 ，对沉要能源出产工序关键数据和出产设备关键状态进行实时监督 ，全面提升调度人员感知力 ，为调度人员决策提供支持等。
5.物流管控。以厂区GIS地图及车辆定位技术为基础 ，实现厂内物流的治理可视化、调度智能化、运输无人化的全场景一体化物流调度；利用智能无人天车系统 ，实现钢卷、板坯、轧辊、废钢多物料库房智能化治理和吊运等 ，提高厂内物流的精密化治理与智能化管控水平。
6.绿色低碳。利用大数据、人为智能等技术 ，成立以降低碳排放强度为主题的出产工序碳排放预警及减污降碳协同管控系统；充分利用大数据、物联网等技术 ，成立全厂环境管控平台 ，通过有关数据采集、传输、统计分析、预警等 ，实现超低排放智能化治理；成立再生资源回收利用数字化平台 ，推动数字化买卖和智能化服务等。
7.安全出产。利用感知技术动态采集出产过程中人、物、设备、环境安全情况等数据 ，通过对人员定位、视频监控、门禁智能治理、危险源治理、安全状态运行情况等系统化治理 ，对钢铁企业人的不安全行为和物的不安全状态进行动态管控等。
（三）深入数字化赋能提升
7.推动钢铁+工业互联网和大数据融合利用。构建基于“云边端”架构的工业互联网平台 ，突破治理天堑、产业天堑、地域天堑、专业天堑 ，实现数据贯通、业务协同 ，推动组织刷新和流程再造 ，构筑盛开共享的生态系统。推动钢铁企业布局建设规范的工业互联网标识解析二级节点 ，推进标识+场景实际利用。萦绕数据分析、治理决策蹬爪用场景 ，成立数据存储、数据字典、数据治理等治理造度 ，推动以流程驱动的信息化向以数据驱动的数字化转变。强化网络安全与数据治理 ，加强政策尺度宣贯执行 ，发展工业互联网安全分类分级治理。
专栏7钢铁+工业互联网和大数据融合利用工程
1.构建基于云边端架构的工业互联网平台。
云：以离线/准实时海量数据的汇融共享为主 ，具备超强的敏态推算、长周期存储能力 ，打造全局型、平台型、协同共享型、通用型利用。
边：以实时高频多样性数据的采集处置为主 ，具备较强的相对稳态推算、短周期存储能力 ，打造区域型、在线实时型、精准节造型、特定型利用。
端：PLC及以下的设备 ，蕴含不限于基础自动化、智能仪器仪表、机械人、无人化设备、工业视频等。
2.数据治理。买通研发、出产、治理、服务等分歧环节“数据孤岛” ，成立切合钢铁企业自身的数据治理系统 ，实现数据治理的各项工作有法可依、有章可循 ，为企业数据治理成立造度、流程系统和工具平台支持 ，萦绕数据架构、数据质量、数据尺度、数据安全、数据利用等发展工作 ，夯实钢铁企业数字化转型的数据根基。
3.数据利用。萦绕出产运营需要 ，构建面向决策层、治理层、执行层等层级的指标系统 ，全面支持治理决策由“经验驱动”向“数据驱动”转变；索求大数据中心数据资产的运营和服务模式 ，打造数据产品 ，形成活跃的数据服务生态；推动形成数据流通共享机造 ，支持跨组织、跨节点数据共享创新利用。
4.网络与数据安全。萦绕铁前、炼铁、炼钢、轧造等业务场景 ，聚焦冶炼节造参数、国度沉点型号用特殊钢当先工艺、大量原资料信息等数据 ，深刻发展沉要数据鉴别登记和数据安全防护工作。
8.推动钢铁+人为智能创新利用。以通用基础人为智能大模型为底座 ，构建钢铁行业大模型 ，加快钢铁企业二级模型开发与运维 ，结合行业知识和场景数据持续迭代。萦绕智能造作、绿色低碳造作等领域 ，推进人为智能与钢铁工业深度融合。
专栏8钢铁+人为智能创新利用工程
1.智能感知。利用视觉鉴别和时序分析技术 ，实现设备、产线、工厂、高低游的信息感知全覆盖 ，蕴含钢材表表缺点检测、工艺过程监控等的视觉感知 ，语音鉴别、声纹鉴别等的听觉感知 ，基于振动分析的设备状态诊断等的触觉感知。
2.智能节造。将机械进建技术与工业机理模型相结合 ，打造基于数据驱动的节造战术自进建模型 ，实现对非线性区域的精准节造 ，推动工艺不变、节能减排和设备长命。
3.智能决策。使用运筹优化等技术推动决策优化和流程再造 ，结合产能资源打算和机组作业打算 ，实现出产排程、能源优化、产销平衡、物流优化等决策支持；利用机械进建技术和大数据分析技术推动工艺出产决策优化 ，结合工艺机理 ，实现原燃料配料、工艺优化、产品数字化设计、质量改善、成本优化等决策支持等。
9.深入数字化赋能利用。通过大数据、工业机理、人为智能的融合利用 ，推进工艺过程、造作流程的动态智能优化 ，实现智能出产；推进营销、采购、成本等战术优化和管控 ，实现智慧运营；推进信息流、物流、商流等多流合一 ，加快产业跨界融合 ，实现智慧服务。
专栏9钢铁行业数字化赋能工程
1.智能出产。萦绕矿山采选、炼铁、炼钢、轧钢等 ，实现全厂一体化调度、高炉运行工况智能监测与诊断、配料智能节造、炉前工作远程操控、炼钢工况智能监测分析、铁水预处置远程扒渣、无人化浇钢、加热炉智能节造等；萦绕能源、设备、物流、安全、环保、质量等 ，实现能源平衡与调度、设备故障诊断与预测、设备全性命周期治理、智能物料治理、无人化铁水运输、沉大危险源风险监测预警、传染物排放预警与管控、钢坯在线质量预测等。
2.智慧运营。萦绕营销、采购、研发、成本等 ，实现销售打算动态优化、铁前采购战术优化、产销平衡决策优化、新种类数字化研发与设计、成本核算与管控等；推动大型钢铁集团多基地数据互通 ，汇聚各基地订单、资源、产品质量、采购价值、设备等信息 ，实现订单分配优化、原料剩余调度、产品质量提升和设备治理效力提升。
3.协同生态。推动供给链高低游企业信息共享 ，急剧响应个性化需要 ，预测供给链风险并动态响应 ，实现供给链治理精密化、产业链价值最大化。
（四）丰硕数字化供给生态
10.造就数字化规划提供商。深刻挖掘钢铁企业数字化转型需要 ，萦绕产品设计、出产造作、经营治理、物流运输、供给链协同、绿色低碳、安全出产等方面 ，创新数字化利用解决规划 ，造就一批专业化、定造化系统解决规划提供商。
专栏10系统解决规划提供商造就工程
1.平台类供给商。蕴含造订企业数字化发展规划、数字化车间智能造作水平评估、行业智能造作能力成熟度评估等规划与设计供给商；大数据、云推算、人为智能、数字孪生、工业互联网、物联网、标识解析二级节点建设及运营等平台技术研发与执行供给商；矿山采选、炼铁、炼钢、轧钢等各工序出产过程的数据分类、估值、预测、有关性分组、聚类、建模和评估等数据分析与挖掘供给商。
2.专衣粪供给商。蕴含基于AI的钢铁冶金全流程表表质量检测、钢坯直装智能跟踪等人为智能供给商；智能传感器、处置器、智能网关、仪器仪表、工业机械人、设备故障预测性守护等数字化设备供给商；炼铁数据采集、炼钢数据采集、轧钢数据采集、钢铁工艺数据分析等数据采集供给商；ERP（企业资源打算）、SCM（供给链治理）、CRM（客户关系治理）、MES（造作治理与执行系统）等出产管控供给商；质量缺点预分析及报警、质量工艺动态设计优化、出产全流程质量数据在线监控等质量管控供给商；传染物浓度超限预警、环保情况智能化诊断分析、固废循环利用监控等环生活控供给商；工控系统安全态势感知、缝隙风险检测与评估、数据安全治理、商用密码、安全防护等网络安全供给商；铁水罐智能调度、炼钢连铸智能调度、轧造过程智能调度、高级打算排程、能源调杜着化等数字化调度供给商；高炉、转炉、轧造数据建模、数字孪生等数字可视化供给商。
附件3
有色金属行业数字化转型执行指南
一、发展指标
到2026年 ，有色金属行业数字化基础和网络化支持显著加强、智能化利用水平显著提高 ，绿色发展与安全出产水平大幅提升、技术供给与公共服务持续强化 ，初步建成技术先进、系统完整、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 ，造就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个有色金属领域造作业创新中心 ，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；造订正30项以上有色金属行业数字化转型有关尺度 ，突破一批工业软件、基础元器件、智能设备等关键技术 ，造就一批数字化转型解决规划提供商。
二、沉点工作
（一）对标找差 ，发展数字化转型评估诊断基于有色金属细分种类多、工艺差距大等特点 ，分步施杏注有序推动评估诊断 ，在规模效应显著的铜、铝、铅、锌、锡、镍、钼、钨等种类先行发展试点 ，逐步覆盖罕见、稀散金属等种类。成立科学落地的有色金属行业数字化转型评价指标系统和评估步骤 ，组织各省发展转型评估活动 ，并提出合理可行的数字化转型刷新建议和规划。
专栏1数字化转型评估诊断工程
组建评估专业团队。充分阐扬行业协会、骨干企业、科研院所、数字化转型服务商等各方面作用 ，组织草拟数字化转型评价指标系统、发展专家培训、设立自评估自诊断平台、提供征询诊断评估服务、打造数字化转型服务商资源池等。
发展评估诊断。萦绕研发、设计、出产、治理、营销、供给链等主题业务环节 ，全面评估诊断数字化转型近况 ，出具评估汇报 ，找准痛点难点 ，明确发展数字化刷新的方向和着力点 ，为企业数字化刷新提供凭据。
强化评估了局利用。造订“一企一策”改进提升规划 ，加快企业数字化转型 ，总结企业评估实际案例 ，提供互换共享平台 ，推动成立“以评促改、以评促建”的数字化转型评估评价系统。
（二）夯实基础 ，推进行业智能化刷新提升
1.夯实数字化基础。推动数据尺度化和数据治理系统建设 ，提高数字化交付能力 ，支持龙头企业成立有色金属行业工业互联网标识解析二级节点 ，确保数据的正确性、可用性、规范性 ，为工业互联网融合利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 ，实现对数据全性命周期信息的及使仄握 ，支持数据不变靠得住的共享与交互。
专栏2数字化基础提升沉点方向
有色金属网络化协同系统。支持龙头企业依照国度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 ，通过度中心汇聚上中游勘探设计、设备造作、矿山开采、洗选、冶炼、加工、设计、业务、运销以及下游消用度户 ，推动关键数据共享和出产资源优化配置 ，实现跨企业、跨地域、跨行业的研发协同、出产协同、供给协同 ，以数据网络推动产业链延长与价值链升级。
有色金属数据尺度系统。支持龙头企业评估存量数据尺度对全产业链的影响 ，以国度有关数据尺度为基础 ，从提高数据共享性、不变性、可扩大性、前沿性、使用可行性和数据性命周期治理的角度 ，成立全面覆盖地质、采矿、选矿、冶炼、加工的数据尺度系统 ，规范数据分类、数据仓库分层与元数据、表与字段界说、数据字典、统计维度、推算方式、分析规定等方面的治理 ，确保内表部数据使用和互换的唯一性、正确性、规范性 ，并在铝、铜、铅、锌、钼、钨等行业形成利用示范。
有色金属行业工业标识解析二级节点。支持龙头企业依照国度标识解析节点的统一布局 ，规划矿山、冶炼、加工、设计、出产服务的标识解析系统架构 ，成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 ，并纳入国度根节点、顶级节点标识解析系统 ，对设备和物品等所有出产身分进行治理 ，成立机械、物品标识编码 ，形成产品、设备、车间、工厂、平台纵向衔接 ，高低游企业或集团内企业之间横向衔接 ，设计、出产、物流、利用端到端衔接 ，实现对数据全性命周期信息的及使仄握和工业标识数据治理 ，实现跨企业、跨行业、跨地域的数据共享和出产系统的精准对接、产品的全性命周期治理和智能化服务。
有色金属工业物联技术。针对有色金属工业典型利用场景 ，钻研多物理场耦合与恶劣出产环境前提下的物联技术 ，开发或验证适应特定出产环境的物联技术及设备、边缘网关 ，突破信号传输易受复杂空间滋扰、强磁和高温环境影响物联设备成本与装置、粉尘影响物联设备寿命等瓶颈 ，低成本、易装置、高靠得住、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钻延注施工单元深度合作 ，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 ，推进协同设计和创新效能提升 ，支持企业的数字化治理和数字孪生管控、协同创新、运维优化。
2.发展技术刷新。通过现有资金和政策渠路支持有色金属行业加快“智改数转网联” ，推动企业出格是罕见、稀散等幼种类金属出产加工企业 ，凭据自身前提发展基础网络、基础自动化、治理信息化刷新升级 ，加快高端可编纂逻辑节造器（PLC）、散布式节造系统（DCS）、安全仪表系统（SIS）等成熟技术“利用尽用” ，实现全方位实时感知和数据采集。
专栏3数字化技术刷新提升沉点方向
矿山企业。美满矿山基础网络建设 ，整体规划部署矿山工控网、治理网、视频网等网络 ，建设矿山资源数字化治理系统和综合出产管控平台；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刷新 ，实现固定设施自动化系统无人值守、无轨设备和有轨运输系统远程？刈饕怠⒀】蟪霾低持悄芑诵；建设以行为治理系统、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治理信息化系统。
冶炼企业。针对铜、铅、锌、钼等冶炼厂 ，加快执行配料、熔炼、吹炼、精辟、电解等沉点工序的自动化刷新 ，实现数据实时监测感知和统一采集治理 ，建设出产节造系统 ，美满自动节造、出产治理、设备治理、安全环保治理等智能治理职能。
针对铝冶炼厂 ，沉点推动多物理场耦合和恶劣出产环境前提下的在线检测 ，构建多源异构数据融合与治理平台 ，实现出产过程监督与数据分析。针对其它幼种类有色金属冶炼厂 ，参考较大规模冶炼企业自动化刷新规划 ，凭据工艺前提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、轧造、挤压、退火、精整等沉点工序的自动化刷新 ，实现出产、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、信息化和集中治理模式于一体的集控中心 ，实现出产运营集控、产线集控、公辅集控。两全思考工艺流程、前后工序衔接、产品质量设计管控等方面 ，买通工序间信息孤岛 ，提高产品质量不变性和成材率。
（三）标杆引领 ，建设一批智能化标杆场景和工厂
依附铜、铝、铅、锌、钼等行业龙头企业以及罕见稀散种类的专精特新中幼企业 ，萦绕工艺指标优化、质量效能提升、安全环保低碳、供给链协同优化等沉点场景 ，选树一批有色金属行业数字化转型标杆工厂和优良场景 ，打造一批分类分级、特色鲜明的标杆5G工厂。激励标杆企业阐扬先进典型带作为用 ，加快新技术、新设备、新模式推广利用。
专栏4智能矿山/冶炼/加工厂景和工厂标杆
智能矿山。美满矿山网络建设 ，推动矿用卡车、钻机、凿岩台车、铲运机、电机车等设备的数字化升级刷新和固定设施自动化系统无人值守、无轨设备与有轨运输系统远程？刈饕 ，沉点建设高靠得住、高机能、支持“一网多用、数据融合”服务的多元数据融合网络和矿山出产一体化管控平台 ，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、设备状态、工况参数、移动巡检等出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设备一体化管控 ，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治理 ，建成少人无人、性质安全、资源集约、绿色高效的有色金属智能矿山。
智能选厂。建设蕴含基础自动化监控系统、选矿专家智能节造系统、管控平台、出产信息治理系统及移动巡检治理系统 ，部署浮选、加药、浓密、排尾及尾矿综合利用等先进过程节造软件 ，保险工艺流程、设备不变运行 ，提逾越产系统的抗滋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、出产区内无人值守的智能化选矿厂。
智能冶炼厂。针对分歧冶炼场景部署关键在线检测装置 ，全面感知出产过程和关键设备运行数据和状态 ，推动配料、熔炼、吹炼、精辟、电解等沉点工序的先进过程节造和智能设备的利用 ，建设工控网、治理网、视频网等一体化融合网络 ，实现出产节造、出产治理、安防治理等数据的集成与共享 ，提高精准节造、火速造作、供给链协同和打算治理、设备治理、能源治理、质量与计量治理、安全环保治理、职业健康治理等能力 ，建成低耗、节能、高效、少人、性质安全的智能冶炼厂 ，推进“双碳”运行。沉点推动铝电解阳极电流散布、“三钢”温度、电解质/铝液水平等在线检测技术利用 ，开发新一代槽控系统；推动氧化铝出产原料造备、溶出、分化、沉降、焙烧、蒸发的先进过程节造与出产线全流程能量与物料平衡一体化节造；推动铜冶炼侧吹熔炼、顶吹熔炼、阳极炉先进过程节造和堆取料机、渣包缓冷、电解行车等的无人化。
智能加工厂。针对分歧类型加工产线需要 ，推动熔炼炉、铸轧机、等静压机、线切割机等加工设备实现传赣注丈量、检测、节造等实时监测和数据感知采集 ，美满工控网络和办公网络 ，构建集自动化、信息化和集中治理模式于一体的集控中心 ，
沉点解决高频数据采集和多源异构数据融合与治理问题 ，实现出产、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节造。沉点萦绕熔炼、挤压、铸造、轧造、退火等产线发展数字化利用 ，推动出产设备自动化及智能物流设备利用 ，提逾越产管控、工艺优化、质量治理、物流治理、设备治理、能源治理、安全出产管控等能力 ，达到设备自动化智能化、节造模型智能化、出产操作少人化集中化、打算治理协同集成化、出产过程通明可视化、质量管控一贯化、成本节造精密化、绿色安全化等指标。（四）创新突破 ，推动人为智能技术融合利用
1.关键主题技术创新。依附龙头企业、科研院所等组建创新结合体 ，建设有色金属领域造作业创新中心 ，聚焦关键软件、基础元器件、智能设备、先进节造系统等幽微环节 ，发展结合技术攻关。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、加工出产全流程数字机理模型和数字孪生等前沿技术系统。聚焦铝等沉点种类 ，开发基于数据与模型驱动的先进过程节造系统 ，提升有色金属行业出产一体化管控水平。
专栏5数字化转型关键主题技术攻关方向
基础元器件。沉点突破凿岩台车、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推算单元 ，铲运机、卡车等矿用车辆无人驾驶节造器；突破一批冶炼加工在线检测仪器仪表 ，蕴含铝电解阳极电流散布、“三钢”温度、电解质/铝液水平等在线检测 ，氧化铝Nk、原矿粒杜纂成分、泥层等在线检测 ，铜铝加工产品表表缺点检测、产品概括检测、冷却强度检测、组织缺点检测、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。沉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、工业自动化节造软件、专家系统软件、出产管控平台软件、原料配方治理软件、出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。沉点突破智能装药车、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、电解铝特种机械人、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、智能轧造机组、智能退火炉等加工设备研发。钻研复杂空间地位精准鉴别与精准定位技术 ，开发多自由度换极、吊装等执行机构 ，研造铝电解和炭素智能多职能机组。
先进过程节造系统。钻研铝电解浓度、效应预报、不变性和安全出产等节造与治理模型 ，开发基于数据与模型驱动的新一代槽控系统；钻研粒度、成分、加药、浓度、温度等节造模型 ，开发氧化铝原料、溶出、沉降、分化、蒸发、焙烧工序先进过程节造系统；钻研氧化铝全流程物料平衡与能量平衡模型 ，开发氧化铝出产一体化管控系统 ，实现出产过程一键式作业；钻研精辟自动节造系统、轧机自动穿带（管）节造系统、一键轧造自动节造系统、轧机厚度节造系统、板型节造系统、热处置节造系统等。
2.“人为智能+”创新利用。大力推动人为智能（AI）技术与有色金属行业的融合利用 ，将出产技术、专业知识、经验堆集等沉淀为行业机理模型 ，依附行业技术领军企业搭建覆盖全行业的人为智能赋能平台 ，索求构建有色金属行业人为智能通用大模型 ，打造人为智能数据采集、模型训练、测试验证场景 ，加快设备运杏注工艺参数、出产调度、质量治理、安全防控、经营决策等人为智能解决规划研发和利用推广 ，提升企业出产运行效能和决策智能化水平。
专栏6有色金属行业“人为智能”创新利用场景
资料智能加工。钻研资料内部结构、晶相组织、力学机能等 ，成立基于工业大数据的高精度组织—机能预测步骤和适应大规模定造的工艺模型库 ，并通过在线检测数据进行数据匹配、模型训练 ，揭示产品机能与质量的变动法规性 ，推动加工参数动态调整 ，提升资料机能和加工质量。
关键设备运行状态监督与预测性守护。实时监测穿爆设备、铲装设备、运输设备、回转窑、粉煤喷吹装置、压滤机、轧机、挤压机、退火炉蹬仔色金属行业主体设备的运行状态数据；钻研基于数据分析的设备健康预测模型及其决策支持战术 ，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利用 ，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 ，凭据设备故障类型 ，寻找最优的运维规划 ，助力企业造订设备维建守护打算 ，预防设备故障引发停产 ，实现设备智能运维 ，提升设备不变性和使用效能。
出产智能节造。针对工艺参数难检测和非线性、多变量、大时滞出产过程 ，使用机械进建、神经网络等技术 ，钻研出产过程多维度的AI节造模型 ，丰硕智能节造模型库 ，解决采矿、破碎、尾矿充填、熔炼、溶出、浸出、萃取、电解、铸造、挤压、轧造、退火等关键工序的智能节造难题 ，推动矿山资源数字化管控、采矿智能作业与协同、采选出产智能协同、铜酸出产智能协同、铜渣出产智能协一致多工序智能创新利用。沉点成立铝电解浓度节造、效应节造、出铝换极热量损失与施加赔偿电压、物料和能量平衡与出产不变性的关系等模型；氧化铝矿石粒杜纂加球、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节造模型；铜铝加工产品质量与轧机工艺参数调整、板形节造等模型；选矿矿石粒度和成分与加药、矿石粒杜纂加球等模型。
出产过程仿真与智能排产。以全局运行最优为指标 ，钻研人员、产线、库存、物流、交货期等能力约束前提下的成本最优、效能最大、库存至少动态规划模型和求解步骤 ，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 ，解立意划调度持久依附人为不精准、不合理的难题 ，实现人、原资料、产品、备品备件、物流车辆等出产资源的优化调度 ，提升企业出产运行效能和决策智能化水平。如 ，通过矿山资源大数据与价值模型实现中短期智能排产 ，实现配矿优化治理；成立矿用车联网平台 ，通过智能调度系统、智能驾驶系统、智能运维系统的利用 ，实现人、车、路、矿的最优化管控。
智能质量分析。美满出产全流程数据采集系统 ，成立出产质量数据库 ，钻研设备判级、质量判级、缺点致因等分析模型 ，开发产品质量全性命周期追忆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散布和变动 ，以及各维度数据间的相互影响因子 ，及使冂别关键质量问题 ，实现实时质量监测和异常分析 ，提升出产不变性和产品质量 ，降低产品不良率。
安全环保智能治理。钻研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、地质前提变动等对出产的影响 ，挖掘导致安全隐患产生的致因法规 ，开发安全环保的AI大模型系统 ，并使用语义分析、知识图谱等技术 ，进行危险源辨识微风险评估 ，假造应急预案与演练规划 ，实现基于知识推理的安全环保预警与问题措置。如 ，通过视觉AI技术 ，判断分歧的车辆是否在划定区域依照划定行驶 ，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 ，鉴别人员犯法入侵等；成立全厂环境管控平台 ，通过有关数据采集、传输、统计分析、预警等职能 ，实现环境智能化治理。
（五）强化供给 ，造就数字化系统解决规划提供商
激励行业骨干企业、钻研院、设计院及数字化转型服务商等发展结合创新 ，打造产学研数字化转型生态 ，钻研开发智能仪表、设备远程运维、质量在线检测、能源智能优化等专业化解决规划 ，集采集销、供给链金融、智能物流服务等区域化解决规划 ，集成式、一站式的数字化系统解决规划。聚焦有色金属行业中幼企业特点和需要 ，开发采购、销售、财政、出产等环节轻量化、易守护、低成本的解决规划。
（六）平台赋能 ，强化工业互联网平台支持服务作用在铝、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、节造决策智能化。定造开发一批行业专用的先进过程节造、设备运维、出产治理、运营决策、仓储物流等专用APP ，提高企业纵向立体治理和横向业务联动能力。激励龙头企业搭建企业级工业互联网平台 ，与配套中幼企业共享智能设备、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利用治理共享。成立有色金属行业再生资源回收利用数字化平台 ，推动数字化买卖和智能化服务。
专栏7“工业互联网+出产”平台沉点领域
工业互联网+矿山安全。加强卫星遥赣注无人机航拍、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利用 ，规划矿山地质环境监测系统 ，研发地质灾害预警报警、地质灾害应急措置、综合风险评估、灾害态势分析、灾害预警颁布等模型 ，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 ，提高天空位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治理 ，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规划优化水平。
工业互联网+产业链协同。针对有色金属行业集团型企业造作基地多、治理模式多元、产能负荷和工艺差距大等特点 ，成立多基地协同造作平台 ，实现供给链协同和造作协同。沉点阐扬铝工业龙头企业的影响力 ，荟萃矿山—氧化铝—电解铝—粗加工—精湛加工—阳极与阴极等产业链企业 ，推动跨区域、跨系统的网络互联 ，构建基于区块链和散布式数据空间的铝工业产业互联网 ，推动全产业链高低游企业跨区域、跨系统的网络互联和出产打算、能源供给、物流运输、进销存、共享设备等一体化协同治理 ，实现全产业链资源优化配置、产能平衡、造作协同、物流优化 ，提高运行效能 ，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、加工出产过程关键设备运行数据 ，形成出产、设备造作企业以及钻研设计单元等多方参加的协同工作环境 ，推动面向设备安全陆续运行的机理模型、经验模型、数字模型利用钻研 ，实时监督设备运行情况 ，并对异常进行预警报警 ，提供设备综合效能治理和故障分析 ，提逾越产企业运行守护和设备造作企业线上线下守护维建能力 ，削减设备；Ψ。
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 ，疏导集群大中幼企业数字协同 ，大企业基于工业互联网平台蹬纂中幼企业实现数据联通 ，带头中幼企业“云上”融入产业链和大企业出产运营系统 ，强化对中幼企业在工艺技术、质量治理、尺度系统等方面的带头提升 ，疏导集群内里幼企业以网络化合作添补单个企业资源和能力不及 ，实现技术、产能、订单、劳动力共享。
（七）筑牢防线 ，推动网络与数据安全治理
强化政策尺度宣贯 ，领导行业企业发展工业互联网安全分类分级治理。萦绕采矿与矿石处置、有色金属冶炼、资料造备加工等业务场景 ，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 ，深刻发展沉要数据鉴别登记和数据安全防护工作。
附件4
建材行业数字化转型执行指南
一、发展指标
到2026年 ，建材行业出产造作智能化、经营治理数字化水平显著提升 ，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55%以上 ，数字化研发设计工具遍及率达到75% ，实现产业链协同的企业比例达到25%。人为智能等新一代信息技术深入利用 ，出产效能大幅提高 ，产品质量整体改善 ，数字化能力显著提高。新建建材行业造作业创新中心、行业级工业互联网平台 ，上线标识解析二级节点。新增15个智能造作示范工厂、10个标杆5G工厂、15个数字化转型标杆工厂、50个以上数字化典型场景、一批“数字领航”企业。造订正50项以上建材行业数字化转型有关尺度 ，推动30家企业发展数字化转型贯标 ，造就10家年产值过亿元的系统解决规划提供商。
二、沉点工作
（一）深入数字化技术利用
1.加快细分行业系统解决规划利用。造订水泥、玻璃、构筑卫生陶瓷、玻璃纤维、石膏板等行业数字化转型执行指南 ，领导第三方机构聚焦研发设计、出产造作、经营治理等环节需要 ，为企业提供低成本、可复造的解决规划 ，推动工艺、设备、软件、网络的系统集成和深度融合 ，加快智能工厂、智能矿山的建设。
专栏1细分行业系统解决规划利用沉点
水泥行业。沉点利用数字化矿山和矿车无人驾驶、窑炉和磨机实时优化过程节造、取料和装卸环节无人化和少人化利用、全流程智能质量节造、智能尝试室治理、碳排放治理、综合能源利用与治理、智能出产决策等系统解决规划。
玻璃行业。沉点利用大型窑炉炉温优化节造及质量预测 ，基于视觉识此外缺点在线检测 ，切割分拣、搬运码垛、磨边钻孔等机械人利用 ，智能排产及优化等系统解决规划。
构筑卫生陶瓷行业。沉点利用原料配料治理、成型施釉、干燥、抛光打磨、烧成等工序自动化及动态协同优化、窑炉节造、综合能源利用与治理等系统解决规划。
混凝土及水泥制品格业。沉点利用原料数字化管控、出产打算优化、混凝土搅拌车智能调杜纂配送、供给链数字化协一致系统解决规划。
非金属矿采选行业。沉点利用资源环境数字化、开采设计打算三维化、智能选矿、安全环保智能管控等系统解决规划。
机造砂石行业。沉点利用破碎动态优化、智能调度、无人驾驶、边坡及排土场实时监测、粒径在线监测、粗骨料粒形级配分析等系统解决规划。
高机能纤维及复合伙料行业。沉点利用质量在线检测、窑炉预测预报、专家诊断系统、工艺协同设计、智能排产、综合能源利用与治理等系统解决规划。
石材行业。沉点利用石材智能立体扫描、石材可视化设计、面向用户的个性化定造、柔性出产等系统解决规划。
耐火资料行业。沉点利用三维化设计及工艺仿真、智能化配料上料系统、智能码窑、码垛、拣选机械人、能源治理、综合管控平台等系统解决规划。
墙体资料行业。沉点利用工艺过程仿真、工艺过程智能化、隧路窑智能节造、设备远程运维、智能叉车、质量在线监测、基于视觉识此外缺点在线检测等系统解决规划。
保温资料行业。沉点利用全流程质量治理、绿色造作、智能仓储物流、基于BIM技术的设计施工治理等系统解决规划。
防水资料行业。沉点利用智能涂覆节造、智能排产及优化、柔性出产、多工序协同作业、设备治理与预测性守护、供给链协一致系统解决规划。
木质建材行业。沉点利用数字化研发与设计、柔性出产、面向用户的个性化定造、智能协同作业等系统解决规划。
无机非金属新资料。沉点利用在线研发、配方优化、优化节造、质量在线检测等系统解决规划。
2.推动关键业务场景数字化刷新。激励建材企业结合软件开发商、设备造作商发展技术攻关 ，打造一批拥有自主知识产权、拥有行业特点的专业工业软件和智能设备 ，并推动适应性刷新与规；。支持建材企业萦绕研发设计、出产节造、质量治理、物流仓储、综合能源利用与治理等关键业务环节全面发展数字化刷新 ，赋能价值创造和业务增长。
专栏2关键业务场景数字化刷新方向
研发设计。利用物理建模、数字孪生、仿照仿真、人为智能等技术 ，发展新资料成分结构设计 ，搭建设计造作验证一体化平台 ，引进智能尝试室设备 ，建设数字化尝试室。
工艺优化。钻研智能传感技术、网络技术、智能技术与工艺参数优化、工艺流程仿真优化等环节的深度结合 ，加快智能分析优化系统在建材出产中的推广利用 ，提升感知、节造、决策、执行等环节数字化水平。
出产节造。推动专家节造系统、动态优化节造模型在原料配造、破碎粉磨、成型、煅烧等建材出产场景的法式化利用 ，实现对建材出产过程的智能化远程节造。
质量治理。利用在线质量检测系统 ，实现质量实时监控 ，基于机械进建算法等构建质量预测模型 ，实现对产品和流程的持续优化治理。
物流仓储。利用物流运输系统、仓储治理系统、无人值守称沉系统等 ，实现自动化出入库、无人化搬运堆垛、智能化仓储调度、可视化运输配送。
设备治理。利用设备治理平台 ，实现从设备需要、采购、运杏注守护到措置的全性命周期治理 ，以及破碎机、磨机、成型设备、高温窑炉等出产设备的实时监测、故障诊断和预测性守护。
安全管控。推动虚构现实、仿照仿真、北斗+5G、人为智能等技术在出产安全、矿山安全、；钒踩⒂苯蛹玫瘸【袄 ，推动智能设备及机械人在原资料开采、高温窑炉煅烧、抛光施釉等繁沉危险出产环节的使用 ，实现“机械换人”。
低碳环保。搭建能源综合利用与治理平台及碳排放治理平台 ，实现能耗状态的实时监测、异常状态预测报警 ，实现用能侧与供能侧的智能调杜纂最佳匹配。对出产各工序、产品线碳足迹进行实时监测、可视化展示、减碳情景仿照推算 ，鉴别节能减排技术和清洁能源结构。成立环境管控平台 ，通过有关数据的采集、传输、统计分析、预警等 ，实现环境智能化治理。
供给链治理。利用工业互联网、大数据、区块链等先进技术 ，买通产业各环节壁垒 ，成立企业间协同运行机造 ，实现成本精密化节造、产供销存平衡调度、供给链全性命周期在线治理。
客户服务。利用大数据、人为智能等技术 ，精准洞察用户需要 ，打造用户治理平台 ，实现用户服务火速化、精准化 ，提升价值效益。
经营治理。推动人为智能、大数据分析等数字化技术赋能财政治理、人力资源治理、资产治理、项目治理、经营分析、风险管控等经营管控场景 ，索求数字化一体运营系统 ，打造一体化综合管控平台 ，实现成本精密化管控、业财一体化、智能分析与决策支持、运营治理动态监测、数字化协同办公与综合治理、企业内部在线协同运营。
3.索求数字化创新利用模式。推动新一代信息技术与建材出产经营治理全身分、全过程的深度融合 ，激励企业索求发展平台化设计、网络化协同、个性化定造、智能化出产、数字化治理、服务化延长等数字化创新利用模式。以水泥、玻璃行业为试点 ，率先索求电子商务、供给链金融服务、智慧物流服务等新业态。
（二）优化数字化发展基础
4.提升数据治理能力。建设行业级数据资源目录 ，动态美满数据共享盛开责任清单 ，推动数据资源跨层级、跨地域、跨系统、跨业务的盛开和融合。支持建材企业发展数据治理工作 ，成立健全数据集成、存储、治理、分析、共享、盛开、利用等数据全性命周期治理机造和工作机造。萦绕建材行业典型业务场景 ，聚焦行业沉要数据 ，深刻发展沉要数据鉴别登记和数据安全防护工作。
专栏3数据治理能力提升工程
搭建数据治理平台。支持建材企业建设数据治理平台 ，整合工业大数据 ，加强企业数据的可用、可信、可管、可控。激励大型建材企业数据治理平台面向中幼企业共享数据资源 ，构筑建材数据新生态。
推进企业合作互换。支持第三方机构发展建材行业数据治理互换 ，萦绕建材企业数据治理的实际经验和典型做法 ，推进数据治理优良实际企业、数据治理产品与服务提供商和建材企业的合作互换。
推广数据治理能力成熟度（DCMM）贯标７⒄菇ú钠笠礑CMM贯标评估 ，推动数据治理工具在建材企业数据采集、分析等过程中的利用 ，以评促建 ，以评促管。
5.夯实信息网络基础设施。健全建材行业工业互联网标识解析系统 ，创新标识利用模式 ，带头标识解析产业化、规；⒄ ，推进建材产业链高低游数据互联互通。强化政策尺度宣贯 ，领导企业发展工业互联网安全分类分级治理。推动建材各细分行业大数据平台建设 ，选取阶段性滚动扩容方式发展产业“数据大脑” ，为建材行业能源监测分析、碳排放核算、安全出产监控等提供大数据支持。加强行业低成本、高靠得住的公共算力服务 ，结合云平台技术面向行业企业提供算力资源 ，支持人为智能、数字孪生等技术利用。
专栏4信息网络基础设施夯实工程
大数据平台建设。激励建材龙头企业及第三方机构利用现有技术及指标系统 ，结合建设建材细分行业大数据平台 ，推动数据资源集约共享 ，领导建设数据资源 ，建设能源、绿色建材、无机非金属新资料、碳排放、产品全性命周期等数据信息资源库 ，为利用落地提供大数据支持。
标识解析规；。推动细分行业节点、企业节点的建设 ，提高建材行业标识解析二级节点基础网络支持和利用服务能力。安身行业发展需要拓展标识创新利用模式 ，结合区块链、大数据等技术建设建材产品防伪防窜、质量追忆、产品认证蹬爪用 ，推动工业互联网标识解析规；。
网络基础优化。支持建材企业加快工厂、园区网络的升级刷新 ，加快5G和物联网的协同部署 ，支吃祗业使用新型网络技术和先进合用技术刷新建设企业内网。
“5G+工业互联网”利用。疏导建材企业建设面向行业的工业互联网平台 ，推动建材行业5G全衔接工厂分类分级建设 ，结合先进传感技术赋能智能矿山开采、远程设备运维、机械视觉质检、无人安全巡检等“5G+工业互联网”的融合利用。
（三）推动数字化生态建设
6.美满数字化转型创新平台。钻研建设造作业创新中心 ，整合创新资源 ，拓展创新链条。优化水泥、玻璃、构筑卫生陶瓷、石膏板、高机能纤维及复合伙料、混凝土及水泥制品、防水资料等行业平台布局 ，建设非金属矿、木材、保温资料、无机非金属新资料、耐火资料、机造砂石、墙体资料等行业创新平台 ，加快利用创新平台的复造推广 ，成立评价指标系统对平台进行动态评估。激励高低游企业结合成立建材数字化转型创新联盟 ，推动细分行业AI大模型等数字化技术研发与创新利用。
7.加快智能造作尺度造订正。施杏锥建材行业智能造作尺度系统建设指南（2021版）》 ，加快造订建材行业基础共性尺度 ，沉点支持水泥、玻璃、构筑卫生陶瓷、无机纤维及制品、混凝土及制品、非金属矿及制品等细分领域关键技术尺度。推动尺度宣贯 ，推进尺度在建材行业智能造作评估诊断、规划设计、刷新执行蹬爪用。
专栏5智能造作尺度建设工程
基础共性尺度。造订建材行业智能造作能力成熟度、智能造作参考模型、标识编码规范等尺度。
智能矿山尺度。造订矿山三维建模、无人驾驶矿卡与智能调度、无人叉车及智能调度、三维可视化治理等尺度。
智能工厂尺度。造订窑炉及出产过程节造及优化、出产运行监测及优化、设备故障诊断及预警、全自动质量检测、能耗监测及优化、智能仓储治理、厂内/表物流治理、安全风险监测及应急措置、碳资产平台等尺度。
智能设备接口规范尺度。造订新能源挖机和矿卡、激光粒度分析仪、衍射分析仪、结合储库智能行车、无人驾驶堆取料机、磨边机械人、镀膜机械人、施釉机械人等尺度。
智能服务尺度。造订水泥、玻璃、构筑卫生陶瓷等细分领域设备远程运维 ，混凝土领域供给链协同优化 ，基于标识技术的质量追忆等尺度。
智能赋能技术尺度。造订基于人为智能的缺点检测、基于数字孪生技术的虚构工厂、关键细分领域的工业互联网平台、基于5G的无人驾驶矿卡及自动装卸等尺度。
集成互联尺度。散布式节造系统、先进过程节造系统、造作执行系统、设备治理系统、质量治理系统、仓储治理系统等主题工业软件数据字典、接口规范等尺度。
8.发展评估诊断与标杆造就７⒄菇ú男幸凳只统墒於绕兰鄣茸暄 ，监测数字化沉点关键指标。钻研造订拥有行业特色的数字化转型水平评估尺度 ，发展数字化转型诊断 ，以工业互联网“百城千园杏妆、建材行业数字化转型深度杏注智能造作进园区、“解剖麻雀”课题、对标诊断等多种大局 ，解决数字化刷新升级过程中的问题。钻研造订建材行业数字化转型标杆企业尺度并发展遴选 ，形成一批代表性强、转型功效显著、可复造易推广的典型案例 ，加大宣传推广 ，带头建材行业整体数字化转型。
专栏6数字化转型评估诊断
强化组织培训。领导第三方机构萦绕数字化转型工作布景、价值意思、建设蹊径及数字化转型贯标等内容发展专项培训 ，造就复合型人才。造就服务机构。造就一批专业性强、经验丰硕、力量雄厚的行业数字化转型征询服务机构 ，系统经营数字化转型发展路线图。
组织供需对接。定期组织供需对接会、行业互换会、调研座谈等大局的数字化转型互换活动 ，搭建数字化征询服务商与建材企业供需对接的桥梁 ，推进精准、高效匹配。
实地评估诊断７⒄菇ú男幸党霾ひ铡⒊霾璞浮⒊霾鞒痰氖只⒅悄芑 ，数字化转型的战术组织、业务创新、效力效益等多维度的评估。
遴选标杆典型。持续遴选建材行业数字化转型标杆项目；发展智能造作示范工厂、两化融合示范企业、智能矿山试点示范项目、工业互联网示范项目、优良首席信息官、优良解决规划提供商等遴选工作。
