原材料工業(yè)數(shù)字化轉型工作方案

（2024—2026年）

原材料工業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎性產(chǎn)業(yè)，具有資源能源密集、

過程機理復雜、生產(chǎn)連續(xù)性強等流程性工業(yè)突出特點。近年來，

我國原材料工業(yè)數(shù)字化轉型不斷走向縱深，部分行業(yè)龍頭企業(yè)達

到國際領先水平，但仍面臨對數(shù)字化轉型認識不夠、數(shù)字化轉型

基礎差異大、建模仿真難度高、人工智能等數(shù)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(yè)數(shù)字化轉型，

加快推進新型工業(yè)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(yè)化推進大會部署，完整、

準確、全面貫徹新發(fā)展理念，堅持規(guī)劃引領、問題導向、系統(tǒng)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(shù)字化轉型基礎，深化數(shù)字技術賦能應用，強化軟硬協(xié)

同，完善支撐保障體系，以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化驅動全產(chǎn)業(yè)鏈業(yè)務變革，

加快推進原材料工業(yè)高端化、綠色化、安全化、高效化發(fā)展，全

面提升行業(yè)核心競爭力，構筑國際競爭新優(yōu)勢。

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（二）主要目標

原材料工業(yè)數(shù)字化轉型取得重要進展，重點企業(yè)完成數(shù)字化

轉型診斷評估，數(shù)字技術在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市

場服務等環(huán)節(jié)實現(xiàn)深度應用，生產(chǎn)要素泛在感知、制造過程自主

調(diào)控、運營管理最優(yōu)決策水平大幅提高，為行業(yè)高質量發(fā)展提供

有力支撐。

應用水平明顯提升。打造120個以上數(shù)字化轉型典型場景，

培育60個以上數(shù)字化轉型標桿工廠，形成一批數(shù)字化轉型標桿

企業(yè)。重點行業(yè)關鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率

等指標顯著提升，數(shù)字化轉型成熟度3級及以上企業(yè)提升至20%

以上。

支撐能力顯著增強。突破一批數(shù)字化轉型急需的關鍵核心技

術，制修訂一批先進適用的數(shù)字化轉型標準規(guī)范。推廣應用100

款以上數(shù)字化裝備、智能儀器儀表、工業(yè)軟件等優(yōu)秀產(chǎn)品，培育

100家以上專業(yè)水平高、服務能力強的優(yōu)秀系統(tǒng)解決方案提供商。

服務體系更加完善。建設1個新材料大數(shù)據(jù)中心、4個重點

行業(yè)數(shù)字化轉型推進中心、4個重點行業(yè)制造業(yè)創(chuàng)新中心、5個

以上工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析二級節(jié)點、6個以上行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

平臺。

二、主要任務

（一）強化基礎能力

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1.夯實數(shù)字化基礎。加強企業(yè)數(shù)字化基礎設施建設，提升數(shù)

據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚和數(shù)據(jù)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(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場

服務等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集能力，重點圍繞高溫高壓、多介質、多粉

塵、高噪聲、強干擾、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、高性能定位模組等采集設備，推廣應

用可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）、安全儀

表系統(tǒng)（SIS）等工業(yè)控制系統(tǒng)，加強實驗開發(fā)、制造執(zhí)行、分

析測試、采購銷售等信息化系統(tǒng)部署。規(guī)范數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)結構，

加強全鏈條數(shù)據(jù)的集成匯聚和存儲管理，構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖。建立

健全數(shù)據(jù)質量管理機制，強化數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)審計等

能力，提高數(shù)據(jù)完整性、準確性、一致性、及時性、可用性。

2.完善網(wǎng)絡化基礎。引導企業(yè)構建泛在感知網(wǎng)絡環(huán)境，支撐

數(shù)據(jù)要素流動傳輸，實現(xiàn)設備互聯(lián)、業(yè)務互聯(lián)及產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。開展

內(nèi)網(wǎng)改造，加快5G、工業(yè)光網(wǎng)、Wi-Fi6、工業(yè)以太網(wǎng)、北斗導

航等新型網(wǎng)絡通信技術在車間、工廠、礦山的廣泛覆蓋，打通研

發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務等不同環(huán)節(jié)“數(shù)據(jù)孤島”，提高企業(yè)內(nèi)部業(yè)

務數(shù)據(jù)集成與協(xié)同水平?；贗Pv6、軟件定義網(wǎng)絡、網(wǎng)絡虛擬化

等技術打造高質量外網(wǎng)，支撐產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間的物流、產(chǎn)能、

金融等產(chǎn)業(yè)資源數(shù)據(jù)開放共享，實現(xiàn)跨地域、跨行業(yè)的資源配置。

持續(xù)推進重點行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析二級節(jié)點建設和應用，開

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展關鍵裝備、核心模型、重要產(chǎn)品、關鍵原輔料等要素的全網(wǎng)注

冊和數(shù)據(jù)解析，提升人、機、料、法、環(huán)互聯(lián)互通水平。

3.強化智能化基礎。加強重點行業(yè)智能裝備、算力設施、模

型算法的建設部署和推廣普及，為數(shù)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(yè)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(chǎn)過程感知、

決策和執(zhí)行能力。加強企業(yè)高性能算力供給，促進智能算力與通

用算力協(xié)同，滿足不同類型算力的業(yè)務需求，為海量工業(yè)數(shù)據(jù)實

時分析提供高效經(jīng)濟的算力支持。提升流程模擬、工藝仿真以及

基礎物性數(shù)據(jù)庫等工業(yè)軟件普及程度，推動各行業(yè)內(nèi)生產(chǎn)調(diào)度、

工藝控制、設備管理、能源管理等經(jīng)驗知識轉化為模型算法，形

成可在行業(yè)復制推廣的模型庫、算法庫和知識庫，加速工業(yè)技術

軟件化。

（二）深化賦能應用

4.助力高端化升級。加快產(chǎn)品高端創(chuàng)新，鼓勵行業(yè)領軍企業(yè)、

科研院所、高校基于人工智能、高通量計算等技術開展材料成分

設計、結構優(yōu)化和性能預測，推動材料研發(fā)模式變革，強化關鍵

戰(zhàn)略材料供給，加速前沿材料創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化應用。推動生產(chǎn)過程

高端升級，綜合應用機器視覺質檢裝備、智能化在線監(jiān)測分析儀

器儀表、質量管控系統(tǒng)等加強生產(chǎn)過程質量管控，開展先進過程

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控制、計劃調(diào)度一體化、質量在線監(jiān)測、設備全生命周期管理等

集成應用，提高生產(chǎn)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(fā)應用預測式銷售智能決策系統(tǒng)，打造協(xié)同共享的

智能物流服務體系。

5.支撐綠色化發(fā)展。基于數(shù)字技術開展裝備及工藝流程優(yōu)化

升級改造，促進減污降碳、節(jié)能增效。推動企業(yè)建設碳排放管控

平臺和重點產(chǎn)品碳足跡基礎數(shù)據(jù)庫，綜合運用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、

區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)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(fā)展。推動企業(yè)和園區(qū)加強數(shù)字化能源管控，開展

重點用能環(huán)節(jié)的在線監(jiān)測、運行優(yōu)化與系統(tǒng)平衡，促進新能源應

用和化石能源減量。鼓勵建設環(huán)境管控平臺，基于5G、無人機、

遙感、自動監(jiān)控、機器視覺等技術，對生產(chǎn)、原燃料和產(chǎn)成品運

輸、治污設施運行、污染物有組織和無組織排放、廠區(qū)環(huán)境質量

等數(shù)據(jù)進行采集、分析和預警，實現(xiàn)環(huán)境智能化管理。推廣低噪

聲工藝和智能化裝備，涉異味園區(qū)及企業(yè)加強惡臭自動監(jiān)測和風

險防控。鼓勵建設面向行業(yè)的循環(huán)再生資源交易平臺，促進工業(yè)

固廢與各類副產(chǎn)品的交易流通與綜合利用。

6.保障安全化生產(chǎn)。加快在線分析儀器儀表、智能傳感器等

技術產(chǎn)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(chǎn)工序車間、

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設備設施、庫區(qū)罐區(qū)的快速感知能力。鼓勵企業(yè)建設數(shù)字化安全

管控平臺，建立風險特征庫、失效數(shù)據(jù)庫及故障預測分析模型，

開展關鍵設備、關鍵軟件、系統(tǒng)運行故障及其衍生安全風險的實

時監(jiān)測和分析預測，打造超前預警預防能力。建設安全生產(chǎn)案例

庫、應急演練情景庫等知識庫，開展風險仿真、應急演練和隱患

排查，強化應急處置能力?；谠u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，增強系統(tǒng)評估能力。

7.實現(xiàn)高效化運營。推動企業(yè)從傳統(tǒng)經(jīng)驗型決策管理向數(shù)據(jù)

驅動的智能決策管理模式轉變，面向市場需求預測、銷售產(chǎn)品組

合調(diào)配、采購配料優(yōu)化、業(yè)財一體化管理等建立業(yè)務模型，提升

企業(yè)經(jīng)營分析、全過程預測以及市場快速響應能力，打造銷售、

采購、生產(chǎn)、倉儲、物流等全鏈條一體化管理模式，實現(xiàn)供產(chǎn)銷

全流程高效運營。推進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間的業(yè)務協(xié)同和資源優(yōu)

化，支持重點行業(yè)龍頭企業(yè)及第三方機構基于人工智能、區(qū)塊鏈、

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析等技術，打造面向企業(yè)全價值鏈、全資產(chǎn)要

素和產(chǎn)品全生命周期的協(xié)同制造平臺，實現(xiàn)制造能力、技術、知

識、金融等共享、調(diào)度和優(yōu)化，提高產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈資源配置效率。

（三）加強主體培育

8.培育數(shù)字化轉型標桿。依托智能制造典型應用場景和示范

工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、中小企業(yè)數(shù)字化轉型城市、新一代信息技術

與制造業(yè)融合發(fā)展等現(xiàn)有試點示范工作基礎，立足原材料工業(yè)特

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點和數(shù)字化轉型需求，開展原材料工業(yè)數(shù)字化轉型標桿選樹行

動。面向研發(fā)設計、制造執(zhí)行、質量控制、設備運維、倉儲物流、

能源環(huán)保、安全管理等環(huán)節(jié)，打造一批數(shù)字化轉型典型場景。圍

繞數(shù)字技術在提升產(chǎn)品合格率、資源綜合利用效率、全員勞動生

產(chǎn)率和節(jié)能減排水平等方面的融合應用，打造一批“5G+工業(yè)互

聯(lián)網(wǎng)”融合應用成效顯著、實現(xiàn)制造過程數(shù)字孿生的數(shù)字化轉型

標桿工廠。面向資源勘探、采礦選礦、礦石運輸、經(jīng)營決策等全

過程，建設一批資源管理數(shù)字化、生產(chǎn)管控智能化、生產(chǎn)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(yè)

務流程再造、經(jīng)營管理決策優(yōu)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(zhí)行、自適應的

數(shù)字化轉型標桿企業(yè)。

9.推動大中小企業(yè)融通發(fā)展。支持原材料行業(yè)龍頭企業(yè)和

“鏈主”企業(yè)建設數(shù)據(jù)驅動、可信交互的產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)作平臺，與配套

中小企業(yè)共享智能設備、智能儀器、智能儀表、數(shù)字化軟件、工

業(yè)APP等數(shù)字技術產(chǎn)品，向中小企業(yè)開放市場、平臺、物流等

資源。引導行業(yè)領軍企業(yè)分享智能場景、智能工廠建設經(jīng)驗，為

中小企業(yè)在綠色冶煉、精密加工、高效熱處理等環(huán)節(jié)數(shù)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(shù)字化水平較高的專精特新“小巨人”企業(yè)和單項冠軍企業(yè)，強化

與大型企業(yè)的專業(yè)化協(xié)作，加強數(shù)字技術、產(chǎn)品、裝備供應鏈配

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套支撐。開展中小企業(yè)數(shù)字化轉型城市試點，促進原材料工業(yè)中

小企業(yè)轉型升級。

10.推進產(chǎn)業(yè)園區(qū)智慧化建設。充分運用5G、標識解析、大

數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術，加強化工、

有色金屬等重點行業(yè)園區(qū)數(shù)字化基礎能力升級和公共服務平臺

建設，推動園區(qū)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，實現(xiàn)基礎設施、資源能源、技術

人才等要素共享共用。引導園區(qū)將數(shù)字技術與現(xiàn)代化管理深度融

合，開展安全生產(chǎn)、風險防范、環(huán)境管理、能源管理、應急管理、

物流管理等重點環(huán)節(jié)的智能預警與分析評價，推進行業(yè)耦合發(fā)

展，提升園區(qū)發(fā)展與管理水平。推動數(shù)字化協(xié)同制造、共享制造

在原材料工業(yè)集聚地區(qū)規(guī)?；l(fā)展，構建數(shù)實結合的產(chǎn)業(yè)集群發(fā)

展新生態(tài)。

（四）完善支撐服務

11.加強技術創(chuàng)新供給。支持企業(yè)、科研院所、高校等相關

單位組建創(chuàng)新聯(lián)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(shù)據(jù)挖掘、工藝仿真、過程模擬、數(shù)字

孿生等關鍵技術開展理論、模型、算法攻關，加速技術創(chuàng)新突破。

研制一批技術領先、性能優(yōu)良的大型PLC、智能化儀器儀表、智

能閥門等標準化產(chǎn)品，開發(fā)一批先進適用可靠的工程數(shù)字化設計

與交付、高級計劃調(diào)度排產(chǎn)、智能化過程控制等高端工業(yè)軟件和

工業(yè)APP，依托智能制造系統(tǒng)解決方案揭榜掛帥等工作，面向重

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點行業(yè)培育一批產(chǎn)品和系統(tǒng)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(yōu)化重組。分行業(yè)建

設原材料工業(yè)制造業(yè)創(chuàng)新中心，整合各類創(chuàng)新資源，開展數(shù)字化

轉型關鍵共性技術攻關，打通技術開發(fā)、轉移擴散到商業(yè)化應用

的創(chuàng)新鏈條。

12.強化人工智能驅動。探索建立原材料企業(yè)與人工智能企

業(yè)之間的需求匹配和創(chuàng)新協(xié)同機制，加快推進人工智能技術賦能

原材料工業(yè)。推動將成熟人工智能技術引入生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、過程

模擬仿真、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(chǎn)品和解決方案，培育若干技術能力強、服

務品質優(yōu)的人工智能技術提供商。建設適用于生成式人工智能的

行業(yè)數(shù)據(jù)集，基于現(xiàn)有通用大模型技術底座進行定制化開發(fā)訓

練，構建細分行業(yè)大模型，面向新材料研發(fā)、供應鏈優(yōu)化、大宗

商品價格預測等應用需求，加快大模型技術深度創(chuàng)新。

13.增強公共服務支撐。聚焦行業(yè)數(shù)字化轉型需求，重點打

造涵蓋技術創(chuàng)新轉化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設和數(shù)據(jù)要素賦能的公共服務

支撐體系。在重點行業(yè)建設一批工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化轉型促進中

心，培育一批數(shù)字化轉型服務機構，開展系統(tǒng)性解決方案及輕量

化工業(yè)APP等技術產(chǎn)品研發(fā)及測試驗證、解決方案供需對接、

數(shù)字化診斷咨詢等，推動智能制造發(fā)展水平和效能評估、進園區(qū)

和專家行等公益服務，助力企業(yè)數(shù)字化轉型。建設新材料大數(shù)據(jù)

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中心，構筑多層次、相互協(xié)同的新材料數(shù)據(jù)資源體系，形成數(shù)據(jù)

驅動的研發(fā)模式、生產(chǎn)組織模式、產(chǎn)用銜接模式。建設國家工業(yè)

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心原材料行業(yè)分中心，圍繞行業(yè)核心業(yè)務匯數(shù)用

數(shù)和賦能服務。推進建材、有色金屬等行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設，

持續(xù)提升石化化工、鋼鐵等行業(yè)重點工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺能力，支持

有條件平臺向跨行業(yè)跨領域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺轉化升級，重點面向

中小企業(yè)提供運行優(yōu)化、能源管理、設備運維、環(huán)境保護、安全

管控等領域數(shù)字化轉型服務支撐。

14.加強網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)安全治理。落實工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)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(yè)

網(wǎng)絡安全級別，落實適合自身發(fā)展實際的安全防護措施，持續(xù)開

展網(wǎng)絡安全演練，實戰(zhàn)化檢驗提升重大風險防御和處置能力。持

續(xù)完善全流程數(shù)據(jù)安全工作機制，研制細分行業(yè)重要和核心數(shù)據(jù)

識別細則等標準規(guī)范，加強宣貫培訓，落實重要數(shù)據(jù)識別備案、

安全防護、風險評估、監(jiān)測預警和應急處置等要求，全面提升數(shù)

據(jù)安全保護能力。鼓勵研究機構、數(shù)據(jù)交易所、重點企業(yè)合作建

設面向細分行業(yè)的可信數(shù)據(jù)空間，保障企業(yè)間數(shù)據(jù)流通的安全、

可信、可控。推動企業(yè)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(yè)和信息化部等相關部門按照職責

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分工抓好落實，各地區(qū)加強與本工作方案的政策銜接，推動實施

企業(yè)數(shù)字化轉型“一把手工程”。加強原材料行業(yè)數(shù)字化轉型監(jiān)

測，組織定期開展評估。成立原材料工業(yè)數(shù)字化轉型專家委員會，

強化對“智改數(shù)轉網(wǎng)聯(lián)”重大問題和決策的智庫支撐。成立4個重

點行業(yè)數(shù)字化轉型推進中心，落實相關重點任務，開展數(shù)字化轉

型診斷、咨詢、評估等服務。征集遴選原材料工業(yè)數(shù)字化轉型標

桿企業(yè)、典型場景、解決方案，探索形成可復制、可推廣的新業(yè)

態(tài)、新模式、新路徑。

（二）加強政策支持。研究制定原材料工業(yè)數(shù)字化轉型關鍵

技術和重點產(chǎn)品清單，用好現(xiàn)有專項資金渠道，統(tǒng)籌支持原材料

工業(yè)數(shù)字化轉型基礎研究、技術創(chuàng)新和應用開發(fā)。圍繞原材料工

業(yè)數(shù)字化轉型需求，遴選一批優(yōu)秀系統(tǒng)解決方案提供商。發(fā)揮國

家產(chǎn)融合作平臺作用，將先進適用技術納入支持范圍，通過實行

差別化信貸政策、創(chuàng)新金融產(chǎn)品等方式，強化金融機構對數(shù)字化

轉型的支持。

（三）加強標準建設。圍繞研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、

綠色安全等，持續(xù)完善石化化工、鋼鐵、有色金屬、建材等行業(yè)

智能制造標準體系。推動面向行業(yè)特色需求的新型工業(yè)網(wǎng)絡、人

工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等技術標準制修訂，打造一批覆蓋智能

采選、無人澆鑄、管網(wǎng)優(yōu)化、窯爐控制等典型場景的應用標準，

制定重點行業(yè)的數(shù)字化轉型水平與成效評估標準。強化標準體系

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與計量測試、認證認可、檢驗檢測體系的銜接，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(yè)數(shù)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(yǎng)規(guī)劃

布局，支持企業(yè)設立“數(shù)字化轉型首席設計師”“首席數(shù)據(jù)官”，依

托國家相關人才培養(yǎng)工程和攻關項目，加快培育一批科技領軍人

才、青年骨干人才，以及一批既懂原材料工業(yè)又懂數(shù)字技術的復

合型人才。依托職業(yè)教育提質培優(yōu)行動計劃，加速培育數(shù)字化轉

型急需緊缺的工程師和技術技能人才。支持引進數(shù)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(yè)數(shù)字化轉型大

會，發(fā)布重大技術成果和典型案例。加強行業(yè)數(shù)字化轉型學習培

訓和對標引導，提升企業(yè)數(shù)字化轉型認知水平，推動經(jīng)營管理理

念和轉型發(fā)展理念變革。鼓勵行業(yè)協(xié)會學會舉辦原材料工業(yè)數(shù)字

化轉型技術創(chuàng)新應用大賽，評選表彰優(yōu)秀人才和團隊。充分發(fā)揮

主流媒體、官方門戶網(wǎng)站、行業(yè)協(xié)會、專業(yè)智庫等渠道作用，強

化對原材料工業(yè)數(shù)字化轉型經(jīng)驗和成效的宣傳報道。

附件：1.石化化工行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

2.鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

3.有色金屬行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

4.建材行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

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附件1

石化化工行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

一、主要目標

到2026年，石化化工行業(yè)數(shù)字化網(wǎng)絡化水平顯著提升，數(shù)

實融合持續(xù)深化，企業(yè)智能制造能力明顯增強，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

的平臺服務取得積極進展，面向細分行業(yè)的人工智能引擎初步成

型，逐步由“深化應用”邁向“變革引領”，持續(xù)鞏固流程工業(yè)領先

地位。數(shù)字化轉型成效突出，數(shù)字化轉型成熟度3級及以上的企

業(yè)比例達到15%以上，4級及以上的企業(yè)比例達到7%以上，關

鍵工序數(shù)控化率達到85%以上，數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率達到

75%以上。示范引領作用不斷增強，上線2個以上石化化工行業(yè)

標識解析二級節(jié)點，新增培育20個以上數(shù)字化轉型標桿工廠、

10家左右標桿5G工廠、70個以上智能制造優(yōu)秀場景、50家智

慧化工園區(qū)，龍頭企業(yè)成為引領“鏈式”轉型標桿，智慧化工園區(qū)

成為支撐行業(yè)高質量發(fā)展的重要載體，重點省區(qū)服務產(chǎn)業(yè)綜合管

理的“智慧大腦”有效運行。重點環(huán)節(jié)數(shù)字化水平明顯提高，涉及

高危工藝和重大危險源的石化化工企業(yè)關鍵工序設備基本實現(xiàn)

數(shù)字化控制，安全環(huán)境風險實現(xiàn)精準動態(tài)預測預警預防。解決方

案供給能力邁上新臺階，培育3~5家面向石化化工行業(yè)的數(shù)字化

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轉型綜合解決方案提供商，培育一批面向行業(yè)的特色專業(yè)型工業(yè)

互聯(lián)網(wǎng)平臺；建設石化化工領域制造業(yè)創(chuàng)新中心，提高研發(fā)設計、

生產(chǎn)控制等關鍵工業(yè)軟件、工業(yè)控制系統(tǒng)等供給水平。支撐保障

能力明顯增強，制修訂30項以上數(shù)字化轉型相關標準；化工園

區(qū)和生產(chǎn)企業(yè)普遍設立“首席數(shù)據(jù)官”，基本建立分級分類數(shù)據(jù)

的全生命周期安全管理制度。

二、重點任務

（一）強化標準基礎，科學評估數(shù)字化現(xiàn)狀水平

1.健全標準體系。發(fā)布實施石化、化工行業(yè)智能制造標準體

系建設指南，健全涵蓋基礎共性、重點領域應用、綜合評估的橫

縱一體標準體系，為實施全面診斷評估和轉型提升奠定基礎。

專欄1標準建設工程

1.基礎共性標準。包含石化化工專有術語、數(shù)據(jù)字典工業(yè)控制數(shù)據(jù)、企業(yè)業(yè)務數(shù)

據(jù)等通用標準，石化工業(yè)軟件、人工智能、數(shù)字孿生等賦能技術標準，石化行業(yè)5G

網(wǎng)絡、異構網(wǎng)絡融合等工業(yè)網(wǎng)絡標準。

2.數(shù)據(jù)及模型標準。包含石化智能工廠參考架構、信息模型、數(shù)字化交付等資產(chǎn)

數(shù)據(jù)及模型標準，煉化裝置模型構建、數(shù)據(jù)采集指標等物料、工藝數(shù)據(jù)及模型標準，

能源管網(wǎng)模型構建要求、能源數(shù)據(jù)采集指標的公用工程數(shù)據(jù)及模型標準。

3.關鍵應用標準。包含操作報警管控、智能巡檢、工藝優(yōu)化、過程質量等生產(chǎn)管

控與優(yōu)化標準，環(huán)境風險預警、現(xiàn)場作業(yè)管控、碳排放等安全環(huán)保管理標準，動設

備故障診斷、靜設備健康診斷、電氣巡檢、儀表健康診斷等設備管理標準，蒸汽動

力優(yōu)化、瓦斯系統(tǒng)優(yōu)化、氫氣系統(tǒng)優(yōu)化、管網(wǎng)優(yōu)化等能源管理標準，進出廠物流管

理、無人罐區(qū)等物流管控標準，設備遠程運維、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等新模式應用標準。

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4.診斷評估標準。包含煉化、現(xiàn)代煤化工、傳統(tǒng)煤化工及化肥、氯堿、輪胎、精

細化工及新材料等細分領域數(shù)字化轉型水平與成效評估標準，化工園區(qū)智慧化評價

導則。

2.實施全面評估診斷。依托石化化工行業(yè)相關咨詢服務機構

建立石化化工行業(yè)數(shù)字化轉型推進中心。推動各省區(qū)組織分年度

數(shù)字化轉型評估活動，建立診斷、咨詢、評估、改造、驗收等閉

環(huán)化工作機制，實現(xiàn)對標找差距、整改促提升、逐年有成效，培

育一批數(shù)字化轉型標桿工廠。

專欄2數(shù)字化轉型評估診斷工程

1.抓隊伍。培育壯大石化化工行業(yè)數(shù)字化轉型支撐機構力量，負責組織起草標準

規(guī)范、開展評估專家培訓、設立自評估自診斷平臺、提供咨詢診斷評估服務、打造

數(shù)字化轉型服務商資源池等。

2.抓診斷。指導各省區(qū)組織第三方專業(yè)機構全面診斷評估石化化工行業(yè)數(shù)字化轉

型現(xiàn)狀，出具“一企一策”“一園一策”“一業(yè)一策”評估報告，評估智能化水平，找準問

題短板，明確改造重點，為改造提升提供依據(jù)。

3.抓先進。鼓勵各省區(qū)結合診斷評估報告，組織化工園區(qū)和企業(yè)制定改造提升方

案，明確目標、路徑、步驟、保障措施，遴選成效顯著優(yōu)秀企業(yè)、提級進步明顯企

業(yè)，通過現(xiàn)場會、觀摩會等形式總結經(jīng)驗、宣貫推廣。

4.抓驗收。組織各省區(qū)對全年改造工作進行驗收，形成本省區(qū)石化化工細分行業(yè)

數(shù)字化水平及工作成效評估報告并報工業(yè)和信息化部。

（二）強化供應商培育，提升場景開發(fā)和解決方案供給能力

通過實施智能制造系統(tǒng)解決方案揭榜掛帥，圍繞資源高效利

用、生產(chǎn)操控優(yōu)化、設備可靠運行、安全環(huán)保低碳等場景提煉關

鍵需求，突破一批技術領先、效果顯著的智能化場景，夯實自主

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知識產(chǎn)權軟件、硬件及裝備基礎，培育具備較強創(chuàng)新能力解決方

案提供商，提升專業(yè)化、標準化的智能制造集成服務能力。

專欄3新技術應用場景研發(fā)工程

1.生產(chǎn)調(diào)度及巡檢?；诋a(chǎn)品價值鏈的多裝置動態(tài)優(yōu)化、基于數(shù)字孿生的管網(wǎng)調(diào)

度執(zhí)行、基于物料平衡的調(diào)度排產(chǎn)優(yōu)化、裝置靜態(tài)反應模型及效益核算、智能外操

巡檢、高空管廊和儲運罐區(qū)及變電站智能巡檢、特種機器人作業(yè)等。

2.生產(chǎn)控制及優(yōu)化。事件驅動的動態(tài)調(diào)度和多層級計劃聯(lián)動優(yōu)化、基于多尺度混

合建模及智能控制的裝置在線優(yōu)化等。

3.質量檢測與管理。自動取送樣等智能實驗室、高密度顆粒產(chǎn)品質量檢測、在線

光譜檢測儀器、過程質量異常監(jiān)控和預測、盲板智能管理、輪胎胎面檢測等。

4.設備運維與管理。乙烯三機等關鍵設備運行狀態(tài)智能分析和診斷、腐蝕機理靜

設備狀態(tài)評估、動靜設備性能的在線診斷評估、電氣設備智能分析診斷、設備腐蝕

探測、無人值守變電所、儀表故障診斷與預測、裝置控制回路評估診斷及優(yōu)化、閥

門內(nèi)漏診斷等。

5.安全管理。裂解爐輻射爐膛安全監(jiān)控、突發(fā)事件預警與應急聯(lián)動、基于高光譜

紅外的氣體泄露監(jiān)測、施工過程可視化監(jiān)控、裝卸安全監(jiān)控、危化品倉庫安全等。

6.環(huán)保管理。工藝加熱爐、裂解爐煙氣氮氧化物智能控制、乙烯裝置廢堿在線減

排、化工品泄露檢測、煙氣排放檢測、揮發(fā)性有機物泄漏檢測與修復（LDAR）、噪

聲自動監(jiān)測、園區(qū)惡臭（異味）自動監(jiān)測、水質智能檢測、危廢全生命周期管理、

碳足跡管理等。

7.能源管理。能源介質優(yōu)化、能源平衡優(yōu)化、蒸汽管網(wǎng)優(yōu)化、循環(huán)水系統(tǒng)優(yōu)化、

瓦斯系統(tǒng)優(yōu)化、低溫熱系統(tǒng)優(yōu)化等。

8.供應鏈管理。無人罐區(qū)、無人泵房、自動化立體倉庫、進出廠環(huán)節(jié)無人化等。

9.研發(fā)設計。精細化工及化工新材料的材料基因基礎數(shù)據(jù)庫及原子尺度的模擬計

算。

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專欄4關鍵軟件與裝備基礎夯實工程

1.工業(yè)軟件。包含基礎物性數(shù)據(jù)庫、流程模擬軟件、石化三維工廠設計軟件、管

道應力智能分析軟件、在線實時優(yōu)化軟件等研發(fā)設計類軟件；計劃排產(chǎn)、調(diào)度優(yōu)化、

現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)（FCS）、安全儀表系統(tǒng)（SIS）、先進過程控制系統(tǒng)（APC）、過程

實時優(yōu)化（RTO）、控制性能評估及PID自整定、高級報警管理、控制系統(tǒng)完整性、

操作導航、操作培訓仿真等生產(chǎn)管控類軟件。

2.關鍵裝備?？删幊踢壿嬁刂破鳎≒LC）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）、數(shù)據(jù)采集和

監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）等工業(yè)控制系統(tǒng)；無人立體倉庫、無人叉車等智能物流裝

備；物料物性在線分析、固態(tài)產(chǎn)品質量在線監(jiān)測、氣體泄漏監(jiān)測、設備腐蝕探測、

污染物排放在線監(jiān)測、火焰識別、人員異常行為識別等智能檢驗檢測儀器；5G終端、

巡檢機器人、特種作業(yè)機器人、消防機器人、加油機器人等新型智能制造裝備。

（三）強化技術改造，提高行業(yè)智能化水平

通過現(xiàn)有資金和政策渠道支持石化化工行業(yè)加快“智改數(shù)轉

網(wǎng)聯(lián)”，立足石化化工細分領域數(shù)字化轉型現(xiàn)狀及需求，推進企

業(yè)在生產(chǎn)控制、安全環(huán)保等重點環(huán)節(jié)加快新型工業(yè)網(wǎng)絡、儀器儀

表、智能裝備設備、關鍵軟件和系統(tǒng)等“基礎填平補齊”和改造提

升，提高全要素精益管理水平，深化新一代信息技術融合應用等

“先進成熟技術推廣”，實現(xiàn)高端化、智能化、綠色化、安全化躍

升。

專欄5重點領域數(shù)字化技術改造提升工程

1.煉化領域。針對生產(chǎn)流程長、多源原油加工過程參數(shù)多變等導致的生產(chǎn)過程工

藝參數(shù)涉及一系列非線性及動態(tài)耦合，亟待加強工藝過程優(yōu)化控制；機泵等動設備

數(shù)量多、投資大，亟待保障裝置平穩(wěn)運行；資源環(huán)境約束收緊下亟待提高風險感知、

預警能力等本質安全水平，以及碳排放可視化、能耗優(yōu)化調(diào)節(jié)等清潔生產(chǎn)水平；基

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于油品及化工產(chǎn)品市場需求變化優(yōu)化生產(chǎn)計劃等需求，一是做好“基礎填平補齊”，

推廣全裝置先進過程控制系統(tǒng)（APC），裂化爐、再生器、機泵等主要設備全參數(shù)狀

態(tài)監(jiān)測及預測性維護，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+危險化學品安全生產(chǎn)”建設、三廢監(jiān)測、噪聲監(jiān)

測、能源供應、生產(chǎn)、輸送、轉換、消耗全流程精細化管理和在線優(yōu)化、碳資產(chǎn)管

理系統(tǒng)等，解決煉化生產(chǎn)過程中控制參數(shù)調(diào)整頻繁、裝置非計劃停車、事故損失大、

重大危險源風險集中、危險氣體泄漏難預測、碳排放及碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)管理基礎薄弱等

問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

平臺等技術在三維數(shù)字化工廠建模、過程實時優(yōu)化（RTO）、色譜在線監(jiān)測、大宗化

工產(chǎn)品區(qū)域共享庫存預見性管理、以周為單位排產(chǎn)等方面的應用，推動煉化企業(yè)提

升裝置生產(chǎn)運行管控水平、加強供應鏈風險預警和彈性管控能力。

2.現(xiàn)代煤化工領域。針對提升壓縮機等設備穩(wěn)定性，能量生產(chǎn)和釋放頻繁等亟待

提高安全管控、能源平衡、成本精細化管理水平等需求，一是做好“基礎填平補齊”，

推廣全裝置先進過程控制系統(tǒng)（APC），壓縮機等主要設備全參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測及預測性

維護，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+危險化學品安全生產(chǎn)”建設，三廢監(jiān)測，能源供應、生產(chǎn)、輸送、

轉換、消耗全流程精細化管理，碳資產(chǎn)管理系統(tǒng)等，解決現(xiàn)代煤化工生產(chǎn)過程中控

制參數(shù)調(diào)整頻繁、安全風險集中、碳減排壓力大等問題；二是做好“先進技術推廣”，

鼓勵數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等技術在三維數(shù)字化工廠建模、

過程實時優(yōu)化（RTO）、色譜在線監(jiān)測、設備預測性維護等方面的應用，推動現(xiàn)代煤

化工企業(yè)夯實智能化發(fā)展基礎、提升裝置生產(chǎn)運行管控水平。

3.傳統(tǒng)煤化工及化肥領域。針對降低老舊裝置居多導致的“跑冒滴漏”，加強“兩

重點一重大”安全風險管控，降低能耗及碳排放強度，滿足農(nóng)業(yè)精耕細作對化肥消費

升級要求等需求，一是做好“基礎填平補齊”，推廣氣化爐先進過程控制系統(tǒng)（APC）、

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+危險化學品安全生產(chǎn)”建設、大型機組狀態(tài)監(jiān)測、智能立體倉儲管理系

統(tǒng)等，解決化肥生產(chǎn)過程中鍋爐工藝指標平穩(wěn)控制難度高、機組等故障多發(fā)、液氨

及硫酸儲罐安全管理難度大、碳排放管理基礎薄弱、袋裝肥料裝卸勞動力密集等問

題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平

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臺等技術在三維數(shù)字化工廠建模、過程實時優(yōu)化（RTO）、煙氣排放達標、可視化巡

檢無人機、企業(yè)運營管理決策支撐、化肥流向全過程追溯等方面的應用，推動化肥

企業(yè)提高勞動生產(chǎn)率、提升本質安全和清潔生產(chǎn)水平，加速服務化轉型。

4.氯堿領域。針對降低由于生產(chǎn)過程合成爐負荷多變、電解過程電流及電壓波動

大等工藝不平穩(wěn)而增加的水電消耗，加強氯氣、燒堿等多種危險化學品安全管控等

需求，一是做好“基礎填平補齊”，推廣電解槽、聚合釜等主要設備全參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測，

自控閥門應用，DCS控制系統(tǒng)，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+危險化學品安全生產(chǎn)”建設，解決氯堿

生產(chǎn)過程中人工控制不平穩(wěn)、安全風險集中等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓

勵實施鹽酸合成爐、液氯汽化等裝置先進過程控制系統(tǒng)（APC）應用，推動氯堿企

業(yè)提高裝置系統(tǒng)平穩(wěn)率，提升本質安全和清潔生產(chǎn)水平。

5.輪胎領域。針對膠片、胎胚等半成品轉移頻次密集亟待提高勞動生產(chǎn)率，提升

終端輪胎門店庫存管理、營銷管理等效率，加強輪胎質量安全實時監(jiān)測等需求，一

是做好“基礎填平補齊”，提高AGV小車等智能機器人在生產(chǎn)中的應用比例，推廣生

產(chǎn)制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）應用，解決輪胎生產(chǎn)過程中成型、硫化等流轉環(huán)節(jié)多導致

的勞動密集、差錯率高等問題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、

人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等技術在輪胎三維數(shù)字化設計及仿真、硫化工藝實時優(yōu)

化、X光病疵胎檢測、輪胎電子標簽、質量全流程追溯、供應鏈可視化等方面的應

用，推動輪胎企業(yè)提高勞動生產(chǎn)率的同時加速服務化轉型。

6.精細化工及新材料領域。針對產(chǎn)品種類多、訂單小且密集、生產(chǎn)過程復雜、產(chǎn)

線切換頻繁，亟待提升勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)品質量穩(wěn)定性；部分原料、產(chǎn)品屬于危險化

學品，亟待加強安全管理；投料過程原料、中間體等以有機化學品為主，亟待降低

人身危害風險、減排壓力等需求，一是做好“基礎填平補齊”，推廣智能閥門等儀器

儀表、立體倉庫、導軌及人站式自動取料、紅外識別無人叉車、色漿研磨自動控制、

攪拌釜自動清洗、VOCs在線監(jiān)測、噪聲自動監(jiān)測等，解決精細化工生產(chǎn)過程中取送

料頻繁導致的生產(chǎn)過程勞動力密集、危險化學品儲存及有機物排放管理難度大等問

題；二是做好“先進技術推廣”，鼓勵MES系統(tǒng)、先進過程控制系統(tǒng)（APC）、工業(yè)

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互聯(lián)網(wǎng)平臺等技術在自動配方調(diào)整、柔性生產(chǎn)制造等生產(chǎn)過程和供應鏈協(xié)同等方面

應用，推動企業(yè)提高產(chǎn)線利用率、勞動生產(chǎn)率，逐步構建多品類供應鏈線上網(wǎng)絡。

（四）強化平臺布局，推動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈協(xié)同

通過遴選面向行業(yè)的特色專業(yè)型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等，打造工

業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系，推動化工園區(qū)智慧化管理、集團內(nèi)高效協(xié)同、

區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈優(yōu)化、行業(yè)內(nèi)大企業(yè)帶動中小企業(yè)轉型，實

現(xiàn)基于“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺+工業(yè)APP”的應用價值。

專欄6工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系建設工程

1.推動化工園區(qū)建設管控平臺。立足化工園區(qū)安全環(huán)保應急集中管控、園區(qū)產(chǎn)業(yè)

鏈協(xié)同發(fā)展、公用工程互供一體化發(fā)展、精細化管理服務等需求，圍繞安全生產(chǎn)、

運輸管理、封閉化管理、應急管理、環(huán)境能源管理、供應鏈管理、科技創(chuàng)新、公共

服務等領域建設園區(qū)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡等基礎設施網(wǎng)絡化，安全

生產(chǎn)監(jiān)管、封閉化管理和應急指揮平臺化，環(huán)境、能源、供應鏈等運營服務精細化，

運營、政務上云等業(yè)務管理高效化，數(shù)字化產(chǎn)線、智能工廠、產(chǎn)業(yè)鏈分析等產(chǎn)業(yè)發(fā)

展智能化，助力構建互聯(lián)互通、資源共享、應用智能、產(chǎn)業(yè)循環(huán)的化工園區(qū)。

2.推動大型企業(yè)示范建設集團級平臺。立足石化化工企業(yè)集團內(nèi)部資源融通協(xié)

作、集團平臺賦能下屬企業(yè)高效發(fā)展等需求，圍繞化工產(chǎn)線智能、多廠區(qū)管理高效、

環(huán)保數(shù)據(jù)實時采集分析、?；钒踩a(chǎn)、化工產(chǎn)品質量穩(wěn)定、供應鏈協(xié)同等重點

內(nèi)容建設工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺底座、綜合安全環(huán)保管理體系、統(tǒng)一的質量管理系統(tǒng)和集

團數(shù)據(jù)中心，推進智能制造、智慧管理兩條主線深度融合，推動內(nèi)部企業(yè)加速業(yè)務

上云，減小下屬企業(yè)數(shù)字化轉型壓力，以數(shù)智化變革助力企業(yè)內(nèi)部的共享共贏、提

質增效與轉型升級。

3.推動重點地區(qū)加快建設區(qū)域“智慧大腦”。立足石化化工產(chǎn)業(yè)大省安全風險集中

管理、環(huán)保排放實時監(jiān)測、產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈系統(tǒng)化管理、跨部門工作協(xié)同等需求，圍

繞行業(yè)運行監(jiān)測、安全風險預警、綠色環(huán)保等重點內(nèi)容建設工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，匯聚

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政府側工業(yè)和信息化、應急管理、交通運輸、生態(tài)環(huán)境等多部門監(jiān)管數(shù)據(jù)及園區(qū)側

三廢排放、重大危險源等數(shù)據(jù)，形成區(qū)域內(nèi)行業(yè)資源一張網(wǎng)，支撐政府開展區(qū)域內(nèi)

產(chǎn)業(yè)分析、?；饭芾怼踩珣惫芾?，賦能化工園區(qū)開展供需對接、精準招商。

4.推動細分領域優(yōu)化提升行業(yè)級平臺。立足解決石化化工企業(yè)在安全生產(chǎn)、環(huán)保

治理、生態(tài)聚集等數(shù)字化轉型共性需求，圍繞平臺賦能、方案匯集、企業(yè)融通、多

方協(xié)作等重點內(nèi)容，聚合國內(nèi)領先的化工行業(yè)數(shù)字化生態(tài)合作伙伴，打造面向煉化、

現(xiàn)代煤化工、傳統(tǒng)煤化工及化肥、氯堿、輪胎、精細化工及新材料等細分領域的工

業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，形成化工行業(yè)特色業(yè)務場景的SaaS解決方案、服務體系及應用生態(tài)，

推動化工企業(yè)上云、用云，提供“小快輕準”特色產(chǎn)品和解決方案，降低中小企業(yè)數(shù)

字化轉型成本，帶動石化化工行業(yè)數(shù)字化轉型。

（五）強化前沿創(chuàng)新，推動人工智能等新模式應用

充分發(fā)揮石化化工行業(yè)數(shù)據(jù)資源積累豐富、數(shù)字化基礎較好

優(yōu)勢，與人工智能等戰(zhàn)略性技術加速融合，構建基于通用大模型

底座衍生的行業(yè)大模型，在確保安全性和倫理性基礎上，推出一

批可復制、可推廣的典型案例及模式，搶抓未來發(fā)展先機。

專欄7人工智能應用場景發(fā)掘工程

1.工藝過程優(yōu)化。針對化學合成反應實驗階段反應物和反應條件的組合較多、實

驗周期亟待優(yōu)化、生產(chǎn)運行操作工況組合多變等實際，鼓勵通過數(shù)理統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)

絡等手段構建面向生產(chǎn)全流程不同產(chǎn)品指標與進料性質、操作工況等反饋的衍生大

模型，識別生產(chǎn)過程瓶頸問題，實現(xiàn)實驗和生產(chǎn)條件下不同產(chǎn)品方案下快速、精準

的工藝操作優(yōu)化。

2.新產(chǎn)品模擬開發(fā)。針對催化劑及其配體的分子結構決定催化劑活性、選擇性等

關鍵性能指標、研發(fā)過程試錯成本高等實際，鼓勵運用強化學習、計算化學等手段

構建催化劑分子結構和性能之間的量化關系，開發(fā)基于催化劑性能指標、分子結構

-21-

特征等反饋的衍生大模型，實現(xiàn)催化劑分子結構快速生成、催化劑性能及本征反應

動力學的準確預測，變革化工“芯片”研發(fā)模式。

3.裝置預測性維護。針對裝置故障診斷需要大量實時運行監(jiān)測及測量數(shù)據(jù)、機理

模型涉及湍流等尚不明確、現(xiàn)有機泵維護能力有限等實際，鼓勵通過邊用邊學、非

正常即異常的技術路線結合設備畫像、設備運行數(shù)據(jù)構建裝置模糊機理模型，開發(fā)

基于大型機組故障特征與裝置轉速、軸位移、振動、壓比等反饋的衍生大模型，實

現(xiàn)裝置設備狀態(tài)在線評估和診斷、運維策略的動態(tài)調(diào)優(yōu)，確保運維動作科學合理。

4.安全生產(chǎn)預警預判。針對裝置關鍵設備的超溫、超壓等工藝異常場景和18種

危險工藝流程，鼓勵融合專家經(jīng)驗與深度學習算法構建不同異常場景與工藝參數(shù)等

反饋的衍生大模型，實現(xiàn)高危工藝安全指標趨勢預測，動態(tài)推理參數(shù)的合理運行范

圍，提前識別異常并關聯(lián)處置措施，提升生產(chǎn)過程的平穩(wěn)性和安全性。

（六）強化安全保障，完善網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)安全治理

強化政策標準宣貫，指導行業(yè)企業(yè)開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全分類

分級管理。圍繞原油加工、煉化、基礎化學原料制造等業(yè)務場景，

聚焦生產(chǎn)、工藝、能耗、科研等數(shù)據(jù)，深入開展重要數(shù)據(jù)識別備

案和數(shù)據(jù)安全防護工作。

-22-

附件2

鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

一、發(fā)展目標

到2026年，鋼鐵行業(yè)數(shù)字化整體水平顯著提升，新一代信

息技術與鋼鐵工業(yè)深度融合，行業(yè)數(shù)字生態(tài)體系持續(xù)完善，基本

實現(xiàn)由單點、局部向系統(tǒng)性、全局性的數(shù)字化發(fā)展轉變。數(shù)字基

礎不斷夯實，關鍵工序數(shù)控化率達到80%，生產(chǎn)設備數(shù)字化率達

到55%，3D崗位機器換人率達到40%，突破一批工業(yè)軟件和裝

備等關鍵技術，制定一批鋼鐵數(shù)字化轉型相關標準。數(shù)字賦能顯

著提升，建成6個左右工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，組建1家鋼鐵行業(yè)制造

業(yè)創(chuàng)新中心，培育30家以上專業(yè)水平高、服務能力強的優(yōu)秀系

統(tǒng)解決方案提供商。示范效應明顯增強，建成一批數(shù)字領航企業(yè)，

遴選30個以上數(shù)字化轉型典型場景，遴選15家左右數(shù)字化轉型

標桿工廠。

二、重點任務

（一）夯實數(shù)字化支撐體系

1.完善標準體系。全面宣貫落實《鋼鐵行業(yè)智能制造標準體

系建設指南（2023版）》，圍繞礦山采選、煉鐵、煉鋼、軋鋼等

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生產(chǎn)工序數(shù)字化轉型需求，加快制定出臺一批數(shù)字化轉型標準，

健全標準體系。

專欄1數(shù)字化標準體系完善工程

1.基礎共性標準。包含通用、檢測、評價、工業(yè)網(wǎng)絡、賦能技術等標準。

2.裝備層標準。包含無人運輸裝備、工業(yè)機器人等標準。

3.車間層標準。包含礦山、原料場、煉鐵車間、煉鋼車間、軋鋼車間等標準。

4.工廠層標準。包含智能工廠物聯(lián)網(wǎng)等工藝參數(shù)設計標準，生產(chǎn)計劃排程、

全流程質量管控等生產(chǎn)管控標準，能源管控、設備管理等資源保障標準。

5.企業(yè)層標準。包含資源計劃與預測標準、采購管理標準、銷售管理標準、

產(chǎn)品試驗驗證過程仿真等產(chǎn)品研發(fā)設計標準、鋼鐵廠際間制造資源協(xié)同管控等工

廠協(xié)同標準、鋼鐵企業(yè)數(shù)據(jù)資源管理體系建設規(guī)范等數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理標準。

6.協(xié)同層標準。包含鋼鐵企業(yè)與上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)交換等數(shù)據(jù)共享標準，

設計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務等供應鏈協(xié)同標準，產(chǎn)品溯源管理服務等客戶服

務標準。

2.開展數(shù)字化評估診斷和標桿示范。基于《智能制造能力成

熟度模型》和《智能制造能力成熟度評估方法》，研究制定具有

行業(yè)特色、聚焦行業(yè)需求和技術發(fā)展趨勢的鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型

水平評估標準，依托鋼鐵行業(yè)咨詢服務機構，開展數(shù)字化轉型評

估診斷活動，通過評估找出差距，明確企業(yè)數(shù)字化轉型的方向和

著力點。打造一批數(shù)字化轉型典型應用場景，培育一批數(shù)字化轉

型標桿工廠。

專欄2數(shù)字化轉型評估診斷工程

1.制定標準。依托行業(yè)協(xié)會、研究機構、鋼鐵企業(yè)、數(shù)字化轉型服務商等構

建面向鋼鐵行業(yè)的數(shù)字化轉型水平與成效評估標準，建立評估診斷服務平臺，形

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成實用型方法集、工具箱，提高行業(yè)數(shù)字化診斷能力。

2.開展診斷。以數(shù)字化轉型評價為抓手，通過企業(yè)自評估+入企對接+專家診

斷等方式，開展鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉型評估診斷。

3.提出建議。通過評估診斷，形成“一企業(yè)一報告一建議”，幫助企業(yè)摸清家

底，明確數(shù)字化轉型發(fā)展路徑。

3.實施關鍵軟件和裝備攻關。圍繞產(chǎn)線自動化、信息感知化、

管理精細化、決策智能化等急需的關鍵共性軟件和裝備，支持鋼

鐵企業(yè)、研究機構、高校、系統(tǒng)解決方案提供商等共同組建鋼鐵

領域制造業(yè)創(chuàng)新中心，推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新，提高自主創(chuàng)新能力。

專欄3關鍵軟件和裝備攻關工程

1.工業(yè)軟件。包含礦山采選、煉鐵、煉鋼、軋鋼等工序的工藝控制模型，軋

制過程動態(tài)仿真軟件、工藝參數(shù)計算機輔助設計等研發(fā)設計類軟件，高級計劃排

程系統(tǒng)以及產(chǎn)、供、銷、能源、物流等一體化協(xié)同優(yōu)化等生產(chǎn)管控類軟件，高性

能可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系

統(tǒng)（SCADA）等工藝控制類軟硬件，高頻大容量數(shù)據(jù)采集與分析類軟件。

2.關鍵裝備。包含中高壓變頻設備、伺服電機等工控設備，自動焊接裝置、

智能堆取料機等智能物流裝備，料堆形態(tài)自動監(jiān)測、燒結機尾智能監(jiān)測、高爐風

口圖像智能識別、高爐爐頂智能識別、高爐料面形狀檢測裝置，面向產(chǎn)品性能、

尺寸、板型、產(chǎn)品內(nèi)部質量、設備內(nèi)部狀況等智能檢測裝備，工業(yè)柔性熱電偶、

智能流量計、智能傳感器等智能儀器儀表，工序界面間的智能裝備等。

（二）筑牢數(shù)字化轉型基礎

4.補齊數(shù)字化短板。推動基礎薄弱的鋼鐵企業(yè)，通過裝備改

造和基礎自動化提升，補齊自動化短板；建立完備的數(shù)據(jù)采集系

統(tǒng)，補齊數(shù)據(jù)采集短板；完善生產(chǎn)過程控制、制造執(zhí)行、企業(yè)管

-25-

理信息化等系統(tǒng)建設，補齊信息化短板；完善網(wǎng)絡基礎架構建設，

補齊網(wǎng)絡化短板。

專欄4數(shù)字化改造提升工程

1.自動化改造。加快自動化程度低的老舊設備改造升級，加大新設備投入，促

進設備更新?lián)Q代，提升基礎自動化水平。

2.數(shù)據(jù)采集。圍繞生產(chǎn)控制、能源管控、安全環(huán)保等重點環(huán)節(jié)，加裝智能儀器

儀表，通過傳感器、無線網(wǎng)絡、智能網(wǎng)關、監(jiān)控服務器等，建立數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控

系統(tǒng)，對生產(chǎn)設備運行狀態(tài)、能耗信息、生產(chǎn)信息等數(shù)據(jù)進行實時采集，實現(xiàn)對

工藝、質量過程等深度感知，實現(xiàn)對物質流、能量流、信息流的全流程監(jiān)控。

3.信息化提升。建設覆蓋生產(chǎn)計劃、質量、物流、倉儲、設備等領域的制造執(zhí)

行系統(tǒng)，在能源管理、環(huán)保監(jiān)測、安全管控、物流倉儲、設備監(jiān)控、生產(chǎn)過程優(yōu)

化等方面實現(xiàn)線上管理，在成本、財務、物流、能源、環(huán)保、供應鏈等領域逐漸

加強信息化集成。

4.網(wǎng)絡化提升。推動企業(yè)開展內(nèi)網(wǎng)改造，實現(xiàn)5G、工業(yè)光網(wǎng)、Wi-Fi6、工業(yè)

以太網(wǎng)等新型工業(yè)網(wǎng)絡在車間、工廠的廣泛覆蓋；推動企業(yè)開展IPv6改造；對現(xiàn)

有生產(chǎn)設備與系統(tǒng)進行網(wǎng)絡化二次開發(fā)，推動“接口開放、機器上網(wǎng)”，提升設備

聯(lián)網(wǎng)率。

5.推進重點環(huán)節(jié)數(shù)字化改造。加快推進礦山采選、煉鐵、煉

鋼、軋鋼等操控集中化，設備監(jiān)控、診斷、運維遠程化，銷售、

采購等服務線上化，應用數(shù)學模型，推進生產(chǎn)流程自主調(diào)控，實

現(xiàn)操作少人化和3D崗位無人化。

專欄5重點環(huán)節(jié)數(shù)字化改造工程

1.操控集中。推動礦山采選、煉鐵、煉鋼、軋鋼等工序由“一線多室”到“一線一

室”，有條件的企業(yè)可探索“多線一室，一廠一室”。

2.設備遠程運維。建立設備數(shù)字化管理體系，搭建設備在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)，利

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用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，實現(xiàn)設備遠程監(jiān)控、故障診斷、預測性維護

等功能，提高設備的可靠性和穩(wěn)定性。

3.服務線上化。搭建鋼鐵企業(yè)服務平臺，將企業(yè)各業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)對接到服務平

臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和資源整合，優(yōu)化服務流程。

4.3D崗位機器換人。在測溫、取樣、扒渣、電焊、酸洗、貼標、打捆、巡檢、

吊運等重復性強、勞動強度高、危險系數(shù)高、高溫惡劣環(huán)境的3D（Dusty、Danger、

Duplication）崗位，開展“機器換人”。

5.操作少人化。總結人工操控、調(diào)整規(guī)則，經(jīng)驗知識轉化為模型算法，推進生

產(chǎn)流程自主調(diào)控，減少人工干預，實現(xiàn)生產(chǎn)穩(wěn)質提效。

6.推廣先進數(shù)字化應用。圍繞生產(chǎn)調(diào)度、工藝控制、質量管

理、能源優(yōu)化、物流管控、綠色低碳、安全生產(chǎn)等方面，促進先

進成熟的數(shù)字化應用在行業(yè)全面推廣。

專欄6數(shù)字化應用推廣工程

1.生產(chǎn)調(diào)度。基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術，圍繞計劃與

生產(chǎn)兩大主線，建立以物料平衡、能源平衡、鐵鋼平衡、鋼軋平衡、產(chǎn)銷平衡為核

心的產(chǎn)供銷一體化系統(tǒng)，實現(xiàn)從銷售接單、原料供應、生產(chǎn)執(zhí)行到產(chǎn)品銷售的全廠

一體化計劃調(diào)度等。

2.工藝控制。基于冶金機理模型，融合大數(shù)據(jù)能力和AI智能分析能力，結合圖

像識別等技術，對高爐工況、轉爐工況、軋制狀態(tài)等進行綜合分析，輔助鋼鐵企業(yè)

優(yōu)化質量管控和過程控制、提高效率、降低成本等。

3.質量管理。強化質量設計、控制、分析、判定與處置、質保管理、跟蹤與追

溯、異議管理等全過程質量管理。推廣基于AI視覺技術的廢鋼自動判級質量管理、

基于AI視覺技術的鋼材表面質量智能檢測、基于大數(shù)據(jù)分析處理和機器學習算法

的質量預報診斷、基于工藝機理模型的鋼材寬度和厚度自動控制等。

4.能源優(yōu)化。基于生產(chǎn)計劃、檢修計劃、生產(chǎn)實績等，結合工藝機理模型和面

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向動態(tài)環(huán)境的機器學習等技術，實時跟蹤監(jiān)視煤氣、壓縮空氣、工業(yè)新水、蒸汽等

能源介質的發(fā)生、輸配、消耗，對重要能源生產(chǎn)工序關鍵數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設備關鍵狀態(tài)

進行實時監(jiān)視，全面提升調(diào)度人員感知力，為調(diào)度人員決策提供支撐等。

5.物流管控。以廠區(qū)GIS地圖及車輛定位技術為基礎，實現(xiàn)廠內(nèi)物流的管理可

視化、調(diào)度智能化、運輸無人化的全場景一體化物流調(diào)度；應用智能無人天車系統(tǒng)，

實現(xiàn)鋼卷、板坯、軋輥、廢鋼多物料庫房智能化管理和吊運等，提高廠內(nèi)物流的精

細化管理與智能化管控水平。

6.綠色低碳。利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，建立以降低碳排放強度為核心的

生產(chǎn)工序碳排放預警及減污降碳協(xié)同管控系統(tǒng)；充分利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術，

建立全廠環(huán)境管控平臺，通過相關數(shù)據(jù)采集、傳輸、統(tǒng)計分析、預警等，實現(xiàn)超低

排放智能化管理；建立再生資源回收利用數(shù)字化平臺，推動數(shù)字化交易和智能化服

務等。

7.安全生產(chǎn)。利用感知技術動態(tài)采集生產(chǎn)過程中人、物、設備、環(huán)境安全狀況

等數(shù)據(jù)，通過對人員定位、視頻監(jiān)控、門禁智能管理、危險源管理、安全狀態(tài)運行

情況等系統(tǒng)化管理，對鋼鐵企業(yè)人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)進行動態(tài)管控

等。

（三）深化數(shù)字化賦能提升

7.推動鋼鐵+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)融合應用。構建基于“云邊

端”架構的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，打破管理邊界、產(chǎn)業(yè)邊界、地域邊

界、專業(yè)邊界，實現(xiàn)數(shù)據(jù)貫通、業(yè)務協(xié)同，推動組織變革和流程

再造，構筑開放共享的生態(tài)體系。推動鋼鐵企業(yè)布局建設規(guī)范的

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析二級節(jié)點，促進標識+場景實踐應用。圍繞

數(shù)據(jù)分析、管理決策等應用場景，建立數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)字典、數(shù)

據(jù)治理等管理制度，推動以流程驅動的信息化向以數(shù)據(jù)驅動的數(shù)

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字化轉變。強化網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)管理，加強政策標準宣貫執(zhí)行，

開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全分類分級管理。

專欄7鋼鐵+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)融合應用工程

1.構建基于云邊端架構的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

云：以離線/準實時海量數(shù)據(jù)的匯融共享為主，具備超強的敏態(tài)計算、長周

期存儲能力，打造全局型、平臺型、協(xié)同共享型、通用型應用。

邊：以實時高頻多樣性數(shù)據(jù)的采集處理為主，具備較強的相對穩(wěn)態(tài)計算、短

周期存儲能力，打造區(qū)域型、在線實時型、精準控制型、特定型應用。

端：PLC及以下的裝備，包括不限于基礎自動化、智能儀器儀表、機器人、

無人化裝備、工業(yè)視頻等。

2.數(shù)據(jù)治理。打通研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務等不同環(huán)節(jié)“數(shù)據(jù)孤島”，建立

符合鋼鐵企業(yè)自身的數(shù)據(jù)管理體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的各項工作有法可依、有章可

循，為企業(yè)數(shù)據(jù)治理建立制度、流程體系和工具平臺支撐，圍繞數(shù)據(jù)架構、數(shù)據(jù)

質量、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)應用等開展工作，夯實鋼鐵企業(yè)數(shù)字化轉型的

數(shù)據(jù)根基。

3.數(shù)據(jù)利用。圍繞生產(chǎn)運營需求，構建面向決策層、管理層、執(zhí)行層等層

級的指標體系，全面支撐管理決策由“經(jīng)驗驅動”向“數(shù)據(jù)驅動”轉變；探索大數(shù)據(jù)

中心數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運營和服務模式，打造數(shù)據(jù)產(chǎn)品，形成活躍的數(shù)據(jù)服務生態(tài)；推

動形成數(shù)據(jù)流通共享機制，支撐跨組織、跨節(jié)點數(shù)據(jù)共享創(chuàng)新應用。

4.網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)安全。圍繞鐵前、煉鐵、煉鋼、軋制等業(yè)務場景，聚焦冶煉

控制參數(shù)、國家重點型號用特殊鋼領先工藝、大宗原材料信息等數(shù)據(jù)，深入開展

重要數(shù)據(jù)識別備案和數(shù)據(jù)安全防護工作。

8.推動鋼鐵+人工智能創(chuàng)新應用。以通用基礎人工智能大模

型為底座，構建鋼鐵行業(yè)大模型，加快鋼鐵企業(yè)二級模型開發(fā)與

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運維，結合行業(yè)知識和場景數(shù)據(jù)持續(xù)迭代。圍繞智能制造、綠色

低碳制造等領域，促進人工智能與鋼鐵工業(yè)深度融合。

專欄8鋼鐵+人工智能創(chuàng)新應用工程

1.智能感知。利用視覺識別和時序分析技術，實現(xiàn)設備、產(chǎn)線、工廠、上下游

的信息感知全覆蓋，包含鋼材表面缺陷檢測、工藝過程監(jiān)控等的視覺感知，語音

識別、聲紋識別等的聽覺感知，基于振動分析的設備狀態(tài)診斷等的觸覺感知。

2.智能控制。將機器學習技術與工業(yè)機理模型相結合，打造基于數(shù)據(jù)驅動的控

制策略自學習模型，實現(xiàn)對非線性區(qū)域的精準控制，推動工藝穩(wěn)定、節(jié)能減排和

設備長壽。

3.智能決策。運用運籌優(yōu)化等技術推動決策優(yōu)化和流程再造，結合產(chǎn)能資源計

劃和機組作業(yè)計劃，實現(xiàn)生產(chǎn)排程、能源優(yōu)化、產(chǎn)銷平衡、物流優(yōu)化等決策支撐；

利用機器學習技術和大數(shù)據(jù)分析技術推動工藝生產(chǎn)決策優(yōu)化，結合工藝機理，實

現(xiàn)原燃料配料、工藝優(yōu)化、產(chǎn)品數(shù)字化設計、質量改善、成本優(yōu)化等決策支持等。

9.深化數(shù)字化賦能應用。通過大數(shù)據(jù)、工業(yè)機理、人工智能

的融合應用，促進工藝過程、制造流程的動態(tài)智能優(yōu)化，實現(xiàn)智

能生產(chǎn)；促進營銷、采購、成本等策略優(yōu)化和管控，實現(xiàn)智慧運

營；促進信息流、物流、商流等多流合一，加速產(chǎn)業(yè)跨界融合，

實現(xiàn)智慧服務。

專欄9鋼鐵行業(yè)數(shù)字化賦能工程

1.智能生產(chǎn)。圍繞礦山采選、煉鐵、煉鋼、軋鋼等，實現(xiàn)全廠一體化調(diào)度、

高爐運行工況智能監(jiān)測與診斷、配料智能控制、爐前工作遠程操控、煉鋼工況智

能監(jiān)測分析、鐵水預處理遠程扒渣、無人化澆鋼、加熱爐智能控制等；圍繞能源、

設備、物流、安全、環(huán)保、質量等，實現(xiàn)能源平衡與調(diào)度、設備故障診斷與預測、

設備全生命周期管理、智能物料管理、無人化鐵水運輸、重大危險源風險監(jiān)測預

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警、污染物排放預警與管控、鋼坯在線質量預測等。

2.智慧運營。圍繞營銷、采購、研發(fā)、成本等，實現(xiàn)銷售計劃動態(tài)優(yōu)化、鐵

前采購策略優(yōu)化、產(chǎn)銷平衡決策優(yōu)化、新品種數(shù)字化研發(fā)與設計、成本核算與管

控等；推進大型鋼鐵集團多基地數(shù)據(jù)互通，匯聚各基地訂單、資源、產(chǎn)品質量、

采購價格、設備等信息，實現(xiàn)訂單分配優(yōu)化、原料盈余調(diào)度、產(chǎn)品質量提升和設

備管理效能提升。

3.協(xié)同生態(tài)。推動供應鏈上下游企業(yè)信息共享，快速響應個性化需求，預測

供應鏈風險并動態(tài)響應，實現(xiàn)供應鏈管理精細化、產(chǎn)業(yè)鏈價值最大化。

（四）豐富數(shù)字化供給生態(tài)

10.培育數(shù)字化方案提供商。深入挖掘鋼鐵企業(yè)數(shù)字化轉型

需求，圍繞產(chǎn)品設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、物流運輸、供應鏈

協(xié)同、綠色低碳、安全生產(chǎn)等方面，創(chuàng)新數(shù)字化應用解決方案，

培育一批專業(yè)化、定制化系統(tǒng)解決方案提供商。

專欄10系統(tǒng)解決方案提供商培育工程

1.平臺類供應商。包含制定企業(yè)數(shù)字化發(fā)展規(guī)劃、數(shù)字化車間智能制造水平

評估、行業(yè)智能制造能力成熟度評估等規(guī)劃與設計供應商；大數(shù)據(jù)、云計算、人

工智能、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、標識解析二級節(jié)點建設及運營等平臺

技術研發(fā)與實施供應商；礦山采選、煉鐵、煉鋼、軋鋼等各工序生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)

分類、估值、預測、相關性分組、聚類、建模和評估等數(shù)據(jù)分析與挖掘供應商。

2.專業(yè)類供應商。包含基于AI的鋼鐵冶金全流程表面質量檢測、鋼坯直裝

智能跟蹤等人工智能供應商；智能傳感器、處理器、智能網(wǎng)關、儀器儀表、工業(yè)

機器人、設備故障預測性維護等數(shù)字化設備供應商；煉鐵數(shù)據(jù)采集、煉鋼數(shù)據(jù)采

集、軋鋼數(shù)據(jù)采集、鋼鐵工藝數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)采集供應商；ERP（企業(yè)資源計劃）、

SCM（供應鏈管理）、CRM（客戶關系管理）、MES（制造管理與執(zhí)行系統(tǒng)）等

生產(chǎn)管控供應商；質量缺陷預分析及報警、質量工藝動態(tài)設計優(yōu)化、生產(chǎn)全流程

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質量數(shù)據(jù)在線監(jiān)控等質量管控供應商；污染物濃度超限預警、環(huán)保狀況智能化診

斷分析、固廢循環(huán)利用監(jiān)控等環(huán)保管控供應商；工控系統(tǒng)安全態(tài)勢感知、漏洞風

險檢測與評估、數(shù)據(jù)安全治理、商用密碼、安全防護等網(wǎng)絡安全供應商；鐵水罐

智能調(diào)度、煉鋼連鑄智能調(diào)度、軋制過程智能調(diào)度、高級計劃排程、能源調(diào)度優(yōu)

化等數(shù)字化調(diào)度供應商；高爐、轉爐、軋制數(shù)據(jù)建模、數(shù)字孿生等數(shù)字可視化供

應商。

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附件3

有色金屬行業(yè)數(shù)字化轉型實施指南

一、發(fā)展目標

到2026年，有色金屬行業(yè)數(shù)字化基礎和網(wǎng)絡化支撐明顯增

強、智能化應用水平顯著提高，綠色發(fā)展與安全生產(chǎn)水平大幅提

升、技術供給與公共服務持續(xù)強化，初步建成技術先進、體系完

備、安全高效的數(shù)字化轉型生態(tài)。關鍵工序數(shù)控化率達到70%

以上，關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)全面數(shù)字化比例達到53%；數(shù)字化轉型成熟

度水平3級及以上的企業(yè)比例提升至10%以上，4級及以上的企

業(yè)比例提升至5%以上；打造30個以上數(shù)字化轉型典型場景，培

育15個以上數(shù)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(yè)創(chuàng)新中心，2個面向行業(yè)的特色工業(yè)

互聯(lián)網(wǎng)平臺，上線1個以上有色金屬行業(yè)標識解析二級節(jié)點；制

修訂30項以上有色金屬行業(yè)數(shù)字化轉型相關標準，突破一批工

業(yè)軟件、基礎元器件、智能設備等關鍵技術，培育一批數(shù)字化轉

型解決方案提供商。

二、重點任務

（一）對標找差，開展數(shù)字化轉型評估診斷

基于有色金屬細分品種多、工藝差異大等特點，分步實施、

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有序推進評估診斷，在規(guī)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(yè)數(shù)字化轉型評價指標體系和評估

方法，組織各省開展轉型評估活動，并提出合理可行的數(shù)字化轉

型改造建議和方案。

專欄1數(shù)字化轉型評估診斷工程

組建評估專業(yè)團隊。充分發(fā)揮行業(yè)協(xié)會、骨干企業(yè)、科研院所、數(shù)字化轉型服

務商等各方面作用，組織起草數(shù)字化轉型評價指標體系、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(shù)字化轉型服務商資源池等。

開展評估診斷。圍繞研發(fā)、設計、生產(chǎn)、管理、營銷、供應鏈等核心業(yè)務環(huán)節(jié)，

全面評估診斷數(shù)字化轉型現(xiàn)狀，出具評估報告，找準痛點難點，明確開展數(shù)字化改

造的方向和著力點，為企業(yè)數(shù)字化改造提供依據(jù)。

強化評估結果應用。制定“一企一策”改進提升方案，加速企業(yè)數(shù)字化轉型，總

結企業(yè)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(shù)字

化轉型評估評價體系。

（二）夯實基礎，促進行業(yè)智能化改造提升

1.夯實數(shù)字化基礎。推進數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)治理體系建設，

提高數(shù)字化交付能力，支持龍頭企業(yè)建立有色金屬行業(yè)工業(yè)互聯(lián)

網(wǎng)標識解析二級節(jié)點，確保數(shù)據(jù)的準確性、可用性、規(guī)范性，為

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應用平臺建設提供數(shù)據(jù)基礎。研發(fā)有色金屬工業(yè)

物聯(lián)技術，實現(xiàn)人、機、物互聯(lián)，突破數(shù)據(jù)傳輸易受復雜惡劣環(huán)

境影響的難題，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)全生命周期信息的及時掌握，支撐數(shù)

據(jù)穩(wěn)定可靠的共享與交互。

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專欄2數(shù)字化基礎提升重點方向

有色金屬網(wǎng)絡化協(xié)同體系。支持龍頭企業(yè)按照國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)

一布局，打造有色金屬行業(yè)分中心，通過分中心匯聚上中游勘探設計、裝備制造、

礦山開采、洗選、冶煉、加工、設計、貿(mào)易、運銷以及下游消費用戶，推動關鍵數(shù)

據(jù)共享和生產(chǎn)資源優(yōu)化配置，實現(xiàn)跨企業(yè)、跨地區(qū)、跨行業(yè)的研發(fā)協(xié)同、生產(chǎn)協(xié)同、

供應協(xié)同，以數(shù)據(jù)網(wǎng)絡推動產(chǎn)業(yè)鏈延伸與價值鏈升級。

有色金屬數(shù)據(jù)標準體系。支持龍頭企業(yè)評估存量數(shù)據(jù)標準對全產(chǎn)業(yè)鏈的影響，

以國家相關數(shù)據(jù)標準為基礎，從提高數(shù)據(jù)共享性、穩(wěn)定性、可擴展性、前沿性、使

用可行性和數(shù)據(jù)生命周期管理的角度，建立全面覆蓋地質、采礦、選礦、冶煉、加

工的數(shù)據(jù)標準體系，規(guī)范數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)倉庫分層與元數(shù)據(jù)、表與字段定義、數(shù)據(jù)

字典、統(tǒng)計維度、計算方式、分析規(guī)則等方面的管理，確保內(nèi)外部數(shù)據(jù)使用和交換

的唯一性、準確性、規(guī)范性，并在鋁、銅、鉛、鋅、鉬、鎢等行業(yè)形成應用示范。

有色金屬行業(yè)工業(yè)標識解析二級節(jié)點。支持龍頭企業(yè)按照國家標識解析節(jié)點的

統(tǒng)一布局，規(guī)劃礦山、冶煉、加工、設計、生產(chǎn)服務的標識解析系統(tǒng)架構，建立有

色金屬行業(yè)工業(yè)二級標識解析節(jié)點、企業(yè)標識解析節(jié)點、公共遞歸解析節(jié)點，并納

入國家根節(jié)點、頂級節(jié)點標識解析體系，對設備和物品等一切生產(chǎn)要素進行管理，

建立機器、物品標識編碼，形成產(chǎn)品、設備、車間、工廠、平臺縱向連接，上下游

企業(yè)或集團內(nèi)企業(yè)之間橫向連接，設計、生產(chǎn)、物流、應用端到端連接，實現(xiàn)對數(shù)

據(jù)全生命周期信息的及時掌握和工業(yè)標識數(shù)據(jù)管理，實現(xiàn)跨企業(yè)、跨行業(yè)、跨地區(qū)

的數(shù)據(jù)共享和生產(chǎn)系統(tǒng)的精準對接、產(chǎn)品的全生命周期管理和智能化服務。

有色金屬工業(yè)物聯(lián)技術。針對有色金屬工業(yè)典型應用場景，研究多物理場耦合

與惡劣生產(chǎn)環(huán)境條件下的物聯(lián)技術，開發(fā)或驗證適應特定生產(chǎn)環(huán)境的物聯(lián)技術及裝

備、邊緣網(wǎng)關，突破信號傳輸易受復雜空間干擾、強磁和高溫環(huán)境影響物聯(lián)設備成

本與安裝、粉塵影響物聯(lián)設備壽命等瓶頸，低成本、易安裝、高可靠、高精度實現(xiàn)

人、機、物互聯(lián)。

數(shù)字化交付。支持CAD、CAE等平臺軟件企業(yè)與設計研究、施工單位深度合作，

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推動跨設計平臺的數(shù)據(jù)接口開發(fā)和數(shù)據(jù)資源、圖形模型的共享，實現(xiàn)跨平臺的數(shù)據(jù)、

文檔、三維模型以及與工廠對象的關聯(lián)關系交互，提高數(shù)字化交付能力，促進協(xié)同

設計和創(chuàng)新效率提升，支撐企業(yè)的數(shù)字化管理和數(shù)字孿生管控、協(xié)同創(chuàng)新、運維優(yōu)

化。

2.開展技術改造。通過現(xiàn)有資金和政策渠道支持有色金屬行

業(yè)加快“智改數(shù)轉網(wǎng)聯(lián)”，推動企業(yè)特別是稀有、稀散等小品種金

屬生產(chǎn)加工企業(yè)，根據(jù)自身條件開展基礎網(wǎng)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

式控制系統(tǒng)（DCS）、安全儀表系統(tǒng)（SIS）等成熟技術“應用盡

用”，實現(xiàn)全方位實時感知和數(shù)據(jù)采集。

專欄3數(shù)字化技術改造提升重點方向

礦山企業(yè)。完善礦山基礎網(wǎng)絡建設，整體規(guī)劃部署礦山工控網(wǎng)、管理網(wǎng)、視頻

網(wǎng)等網(wǎng)絡，建設礦山資源數(shù)字化管理系統(tǒng)和綜合生產(chǎn)管控平臺；對礦用卡車、鉆機、

鑿巖臺車、鏟運機、電機車、磨機、加藥機、浮選機、砂泵等采選設備及其他基礎

設施進行數(shù)字化改造，實現(xiàn)固定設施自動化系統(tǒng)無人值守、無軌裝備和有軌運輸系

統(tǒng)遠程遙控作業(yè)、選礦生產(chǎn)系統(tǒng)智能化運行；建設以行為管理系統(tǒng)、地壓監(jiān)測系統(tǒng)、

尾礦庫安全監(jiān)測系統(tǒng)、邊坡安全監(jiān)測系統(tǒng)為代表的安全管理信息化系統(tǒng)。

冶煉企業(yè)。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(xiàn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)測感知和統(tǒng)一采集管理，建設生產(chǎn)

控制系統(tǒng)，完善自動控制、生產(chǎn)管理、設備管理、安全環(huán)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(chǎn)環(huán)境條件下的在線檢測，構建多

源異構數(shù)據(jù)融合與管理平臺，實現(xiàn)生產(chǎn)過程監(jiān)視與數(shù)據(jù)分析。針對其它小品種有色

金屬冶煉廠，參考較大規(guī)模冶煉企業(yè)自動化改造方案，根據(jù)工藝條件實現(xiàn)關鍵設備

智能化、關鍵工序智能化升級。

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加工企業(yè)。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(xiàn)生產(chǎn)、質量、設備、能源、物流、

安全環(huán)保等實時監(jiān)測感知和數(shù)據(jù)采集，構建集自動化、信息化和集中管理模式于一

體的集控中心，實現(xiàn)生產(chǎn)運營集控、產(chǎn)線集控、公輔集控。統(tǒng)籌考慮工藝流程、前