当前中国经济发展面临着转型挑战，从过去追求数量的增长转向追求高质量的发展。在高质量发展方向转变时，我们需要落实到一个具体的业务过程中，如制造、加工、管理、服务、供应链过程等，把这样的过程全部进行智能化改造，最终无论是称之为数字化转型还是其他，都要全面有的效提升企业的竞争力、生产效率。而这些要素集合在一起就是要进行数字化转型。

01 有色行业数字化转型面临的形势

近年来，包括有色行业在内的很多企业都遵循着稳中求进的发展模式，将有色金属工业发展方式转变和结构调整作为积极推进的方向，整个行业逐步由产能规模性扩张进入质量效益性调整的新阶段，规模成本竞争已不再是企业间竞争的重点，更多的是效率、质量和服务的竞争，特别是生产经营模式创新和商业模式创新，逐步形成了新的行业模式、产业模式等新业态，为有色行业加快数字化转型迎来了新的发展机遇。

2020 年 4 月，国家工业和信息化部、发改委、自然资源部联合发布《有色金属行业智能矿山建设指南 ( 试行 )》、《有色金属行业智能冶炼工厂建设指南 ( 试行 )》和《有色金属行业智能加工工厂建设指南 ( 试行 )》，加快 5G、人工智能、工业互联网等新一代信息通信技术与有色金属行业融合创新发展，切实引导有色金属企业智能升级。

2020 年 8 月，国资委下发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，推动国有企业树立数字化思维，建立数字信息技术赋能平台，激发数据要素新动能，让数据成为生产力，推动国有企业数字化转型升级。

2021 年 12 月，工业和信息化部、国家发展和改革委员会发布《“十四五”智能制造发展规划》，提出推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。一系列支持数字化经济发展的国家政策措施加速释放，为有色行业数字化转型开启了加速键。

02 有色企业数字化转型面临的问题

有色行业是典型的耗散流程工业，我国有色企业具有种类繁多、原料来源繁杂、工艺复杂流程长、工况环境苛刻、能源消耗高、产能过剩、产业链短等特点。近年来，很多有色企业在基础自动化、过程信息化、经营管理信息化等方面推进信息化建设，也在实践中取得了进展和成绩，奠定了数字化改造和智能化发展的基础，但困难和问题依然存在。

规模较大的露天矿山运用 5G、工业互联网技术进行了装备智能化改造，实现了装备的远程操控与作业，但大部分企业采矿装备仍是人工驾驶作业，工作强度大、安全风险高 ;有色冶炼部分企业在无人行车、设备智能诊断、铜板自动剥离等局部领域的装备智能化应用取得突破，但大部分企业在生产经营管理、产业链、供应链集成融合领域面临数字化转型技术经验不足、项目推进困难等问题，仍然以单项业务信息化系统建设为突破提升点，“重业务系统建设，轻数据价值挖掘”孤岛现象严重。加之冶炼装备种类和安环敏感源多，企业自动化管控水平参差不齐，数据质量及集成度低，精益化管控能力弱。

总体看，有色企业普遍认识到智能制造的重要性，正在积极加快推进数字化、网络化，但有色企业智能制造水平落后于化工、钢铁等行业，难以满足有色行业高质量发展的需要。有色企业数字化转型面临的主要问题和挑战有 ：

(1)数字化、业务管理信息化基础薄弱，转型难度大。随着近年来数字化改革的进一步推进，很多企业虽然在生产销售、管理等过程中采用信息化技术，但整体来说依然存在很多问题 ：信息化系统应用偏少 ;各个系统之间相互孤立没有集成 ;数据安全保障能力不足 ;对产业数字化认知仍需进一步提高 ;数字化转型造就了新的管理模式、以及透明化的生产经营模式，颠覆了企业和员工多年形成的管理、生产习惯，员工不能很快适应新的模式、产生抵触以及较强的畏难情绪。

(2)信息化、智能化协同创新能力不足。大部分企业两化融合整体水平基本都处于单项覆盖向综合集成阶段迈进阶段，信息智能化系统主要考虑单个系统内部需求，对外相对封闭、独立，没有形成纵向集成、横向集成及端到端集成，协同创新应用不足。

(3)信息化建设缺乏标准规范，各业务场景建设水平参差不齐。信息化建设缺乏顶层设计及统筹规划，系统性不强，业务覆盖不全面，数据格式差异大，兼容性不足，存在许多“信息孤岛”，信息资源难以实现集成共享。孤立的信息系统难以支撑跨部门、跨系统的协同运作，不同的信息系统之间数据很难实现兼容和共享，各类数据不能形成更高价值的信息，以致不能有效地支持企业的经营管理决策。

03 有色企业数字化转型规划

有色企业数字化转型，普遍注重规划指引，推动企业数字化转型。以西北某有色集团型企业为例，企业成立于上世纪 50年代，铜铅锌综合生产能力位居行业前列，是典型的有色“原字号”、“超重型”产业结构。由于地域劣势，导致原料与产品市场两头在外，产业链以采选冶炼为主导环节，成品为有色粗加工产品，附加值不高，盈利能力弱。

企业在“十三五”期间，积极推动工艺、装备与技术升级，关键装备机械化自动化、过程自动化水平提升较快，关键生产环节也实现了数学模型 + 自动化的控制，生产效率、安全、环保治理都得到了大大提升 ;但整体产业链数字化基础依然薄弱，尤其是在生产管理、经营决策层面，只在财务、办公、质量管理业务方面建立了信息化系统，涉及企业生产核心的生产计划、供应链、设备、能源、安环等业务仍然是传统的手工作业。在新一轮科技革命蓬勃发展、资源和环境约束不断增强的新形势下，企业认识到数字化转型对企业竞争能力支撑作用的重要性，结合行业特点和企业现状，制定顶层规划，全面引导，在操作层面为企业开展数字化转型提供推动力。

3.1  数字化转型的指导思想

贯彻落实习近平总书记关于推动数字经济和实体经济融合发展的指示精神，落实党中央、国务院关于推动新一代信息技术与制造业深度融合，打造数字经济新优势等决策部署。加快推进企业数字化转型，促进数字化、网络化、智能化发展，推进产业基础高级化、产业链现代化，推动传统产业自动化、信息化、数字化、高端化、智能化、绿色化，增强核心竞争力、创新力、控制力、影响力和抗风险能力，为企业迈进中高端供应链、产业链、价值链提供有效推进力。

3.2  数字化转型的原则

(1)问题导向，战略引领。对照国家发展战略要求，研判大势，把握大局 ;对标规范标准、行业标杆与典型案例，以解决生产、经营管理中的实际问题为出发点，科学、系统、全面规划设计企业数字化转型方案，使数字化转型方向、目标和重点任务更加明确，有针对性地进行的数字化建设。

(2)整体规划，梯次推进。把握数字化转型方向和建设重点，从全局、整体层面进行顶层设计，围绕主要环节和重点区域，结合自身能力和业务需求，依据形成分级框架体系、基础设施可适度超前布局，企业自动化、信息化、高端化、数字化、智能化改造按顺序分阶段有序推进。

(3)标牵引，重点突破。以打造精准管控、精益制造能力为目标，抓住运营管理中关键环节，分析各管理要素的因果关联、问题和矛盾，瞄准管理要素、能力突出短板，实施重点突破。

(4)项目驱动，示范应用。以效率、效益、效能指标提升为导向，梳理凝练推进数字化转型项目建设。建立滚动项目库，找准亮点，形成典型案例，示范推广应用。

3.3  数字化转型的思路

以 ABCDIG (人工智能 (A)、区块链 (B)、云计算 (C)、大数据(D)、工业互联网 (I)、5G) 等新一代信息技术为依托，以质量变革、效率变革和动能转换为核心，以有色产业智能制造为 . 主攻方向，立足工艺优化、智能控制、计划调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管控、安全环保等企业关注的核心问题，破解优化提升，快速补齐短板，加快云数赋能生产制造、经营管理，建设云上企业、数字企业、智慧企业，实现生产方式和企业形态根本性变革，推动数字化转型，实现高质量发展。

3.4  数字化转型的方向

(1)坚持问题导向，优化提升破解存在的问题，快速补齐短板。从采、选、冶主流程工艺优化、智能控制、计划调度、物料平衡、设备运维、质量检验、能源管控、安全环保等有瓶颈、有痛点、有难点的环节和链条入手，解决精益制造问题 ;从企业的运营模式、组织架构、工作资源、客户服务、服务交付等方面梳理运营效果差、效率低的问题，解决精益管理的问题。以数据流动的自动化，化解复杂系统的不确定性，实现资源优化配置，提升企业的生产制造和运营管理水平。

(2)坚持战略导向，围绕“云，上企业数字企业智慧企业”建设，实现信息化体系优化与重构。构建企业云计算为核心、综合应用新一代信息技术构建的全新基础设施，一是实现技术应用的全面升级。以“新一代 IT 技术”的数字替代传统信息技术的数字。二是实现全方位、全过程和全领域的数据实时流动与共享以及业务管理与信息技术的全面融合，通过工业互联网，将实体状态的过程、物理形态的数字转变成信息系统中的数字和虚拟形态的数字，发挥数据的真正价值 ;三是实现数字化精准运营，加快传统业态下的生产、运营、管理、营销等的变革与重构。

(3)坚持目标导向，打造新型能力，助力企业高质量发展。提升精益制造能力、精益管控能力，提高生产效率、提升产品质量、降低能源消耗、降低生产成本等生产经营目标，制定与之配套的转型目标，按照“消除瓶颈、理顺流程、规范执行”的思路，制定总体目标和每项业务详细目标。

3.5  数字化转型的架构

数字化转型按照高效的战略决策层、精益的管理运营层、智慧化的生产制造层、灵活的 IT 技术支撑层四层架构。充分利用大数据、云计算、人工智能、5G、工业互联网等新一代信息技术，通过“云上企业、数字企业、智慧企业”建设，实现信息、技术、管理三者融合，提升数据驱动、科学决策、风险预判等智慧能力。

04 数字化转型的保障措施

数字化转型不仅需要规划全面引导，更要注重落实措施，切实为企业提升组织、机制、技术资源方面的保障措施，没有强有力的组织、机制和技术资源保障，数字化转型的成效事倍功半。

(1)建立健全工作推进机制。把数字化转型作为推动高质量发展的重要抓手，列入“十四五”规划和中长期计划。成立领导小组，充分发挥统筹协调作用，建立数字化转型协同推进机制，落实本行动计划确定的目标任务。

(2)坚持创新驱动技术引领。加快关键共性技术协同创新中心和数字化转型协同创新中心建设，进行数字化转型理论基础研究、应用技术开发、关键技术攻关、系统集成、示范应用、“数字化车间、数字化工厂(矿山)建设，支撑集团公司传统产业数字化转型。

(3)战略合作推进发展。加强对外合作，助力企业转型升级驶入快车道 ;加强与通信企业合作，打造5G+智能制造、5G+智慧物流2个重点应用场景，用数赋能，支撑产业基础高级化和产业链现代化。

(4)加强人才培养，夯实人才基础。围绕工业互联网、大数据、人工智能、区块链、5G 等新一代信息技术及人才需求，不断完善人才培育机制，通过开展技术培训、举办工程师训练营，重点培养工艺、设备、管理与新一代信息技术相融合的复合型实用人才，打造一支具备数字化能力且熟悉行业需求的人才队伍。

05 实施路径

数字化转型重在数字技术与产业的有效融合，在数字化技术运用方面，企业形成了明确的实施路径，并取得了成效。利用数字化技术形成多源回归、系统整合、深度开发的产业数字化链条来筑牢企业数字化基础 ;加速推广数字化技术应用，同时开展智能化改造、网络化协同、数字化转型以及强化数字化支撑体系，完善基础设施和数字化生态体系。

5.1  基础数字技术平台的建设

运用 5G、云计算、区块链、人工智能、大数据、数字孪生等新一代信息技术，探索构建适应企业自身特点的新型数据管理体系，建设快捷高效、可复用的新型数字技术基础设施 ;加快形成企业级数字技术赋能平台，优化数据中心布局，提升核心架构自主研发水平，为业务数字化创新提供高效及一体化的服务支撑。

5.2  数据治理体系的构建

明确数据归口管理部门，加快数据治理体系建设，建立元数据和主数据标准化管理工作，定期评估数据治理能力。建立覆盖业务全链条的数据采集、传输和汇聚体系，加强生产现场、服务过程等数据动态采集，加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。

5.3  推动开展数据全面汇集、分析挖掘

搭建数据汇集体系与数据管理分析平台的，将有效推进企业大数据中心建设。同时要推进各分子公司结合装备改造升级，从计划、生产、物流、销售和服务五个环节，通过配置具备边缘计算能力的智能终端，各类信息系统的升级，将实现数据汇集的全流程推动。在生产经营中形成的关系、时序、文档、地理空间等海量异构数据，通过对应用数据分析、建模、机器学习等信息技术手段，建设集团统一的生产协同管控平台，对工业数据进行深度挖掘，指导和优化生产过程各种资源高效配置利用。

5.4  提升数字化管理水平

企业资源管理系统的应用、推广，产供销核心业务数字化集成的深化，生产数据、质量数据、经营管理、异常信息实现透明化、可视化、数字化管理，可构建出高效的供应链协同体系，以减少人为因素影响，为企业生产经营管理提供快捷稳妥的数字化平台。建设集团运营决策分析平台，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力。

5.5  强化数据安全保障体系

建立多层级、全天候、全方位的网络安全保障系统、安全态势感知系统以及复杂环境下的网络安全体系，确保数字时代关键信息基础设施和数据安全可控。开展加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关，提升防篡改、防窃取、防泄漏能力，保护企业数据核心资产安全。

06 数字化转型的效果

6.1  信息化基础设施建设的夯实

应用“云大物移智链”等新一代信息通信技术，推动有色云平台、主数据管理平台、工业互联网平台、大数据平台和数据中心建设，加快云数赋能生产制造、经营管理，建设云上企业、数字企业、智慧企业。搭建企业数据资产管理体系，推动数据资产管理规范和创新，实现数据资源的共治共享，提升数字资产应用价值，为企业数字化转型、打造智慧企业夯实 IT 基础。

6.2  数据标准化体系的完善

以主数据管理和大数据应用项目为抓手，建立以信息分类编码标准、数据元素标准、数据库标准、应用系统集成标准等为主的数据标准化体系建设，提高跨系统数据的标准化程度，打通生产经营管理、研发平台、制造平台等之间的业务流和数据流，实现内部业务数据互联互通，为后续数据的深度应用打下坚实基础。

6.3  精益管控能力的提升

集团核心业务管理部门全部实现信息化管控，建成集团两级集中生产运营和决策分析管控平台，集成各生产单位生产运营数据和业务部室管控数据，建成集团统一的数据中台，并基于数据中心搭建集团运营决策分析平台，推动内部管理决策链、生产制造链系统互通、数据互联，全线打通数据融合，为业务赋能，为集团各项决策提供数据支撑。

6.4  精益制造能力的建设

按照设备数字化 -生产线数字化 -车间数字化 -智能工厂 /矿山 - 产业链数字化由点到面、由内到外建设模式，从装备 ( 生产线 ) 数字化、智能生产与运营管理、协同创新、智能服务四个层次，逐步加强集团公司精益生产制造能力建设。

(1)智能工厂建设。加强对基础网路、生产装备、过程控制、数据共享等进行数字化、智能化改造升级。通过全流程自动化产线、综合信息管控平台、实时协同优化智能生产能效管控体系建设，实现设备、物料、能源等制造资源要素的数字化汇聚、网络化共享和平台化协同，提升综合竞争力和可持续发展能力。

(2)智能矿山建设。建成集资源数字化管理、智能生产管控、全流程的少人或无人化生产、基于工业大数据的智能决策于一体的安全、集约、高效的数字化矿山建设。重点推进通风、压风、供水、排水、提升、供配电等系统远程集中控制和无人值守改造，矿山生产、控制、运营和管理为一体的数字化智慧协同管控平台建设，矿山基础网络通讯系统改造。

07 结语

综上所述，任何一个产业得以发展必须源于它能够对社会创造和贡献价值，大数据产业的发展也遵循这样的规律。而对社会贡献价值的是具体的各个产业部门，所以各个产业部门与大数据产业进行融合，才能使得大数据产业在一个雄厚的基础之上发展。如果发展大数据不和各个产业的具体业务相结合，那数据的价值就不能被释放出来。中国 90% 以上的企业都需要这样的转变，而没有核心的数据支撑是转变最核心的问题。对任何一个企业来说，业务发展需要用创新的手段引领，只有把数字化真正融入企业的各个业务流程、各个环节中，才能实现降低成本，提升生产效率的目标。