原材料工业数字化转型工作方案解读刘棣斐

中国信息通信研究院（CAICT）刘棣斐 2024年4月 《原材料工业数字化转型工作方案》印发实施 2014年1月16日，工信部联合发改委、财政部等九部门共同印发《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》。为原材料工业数字化转型锚定了发展方位，谋划了实施路径，是未来几年引领行业提升核心竞争力，构筑国际竞争新优势的重要指引性政策文件。 01.政策解读 02.转型思考 十五届五中 2000 2002 2007 2012 2017 2022 以信息化带动工业化，发挥后发优势，实现社会生产力的跨越式发展 十七大 大力推进信息化与工业化融合，促进工业由大变强 十九大 推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合 二十大 推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国 十六大 坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化 十八大 推动信息化和工业化深度融合…促进四化同步发展 到2035年，建成现代化经济体系，形成新发展格局，基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化 推进制造业转型升级的战略主线始终不变，路径日益清晰 “深刻把握新时代新征程推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程……。” “大力推进现代化产业体系建设，……推动传统产业高端化、智能化、绿色化转型，……实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用……” 意义重大 原材料工业是实体经济的根基，是 支撑国民经济发展的基础性产业 30% 原材料工业增加值占我国规模以上工 业增加值比重 50% 5个 石化化工、钢铁、 有色、建材等产能 占全球一半以上 GDP比重超过1% 的十个重点行业里 占据半壁江山 特点鲜明 原材料工业是典型的流程制造业 资源能源密集。以各类矿产、石 油、天然气、生物质等自然资源为原料，对能源资源依赖度高，同时也是能耗和碳排放大户 过程机理复杂。涉及大量复杂的 物理化学变化，大多在高温高压条件下进行，难以实时动态监测调控，“黑箱”属性显著 生产连续性强。工艺过程多为连 续进行，工序衔接紧密，需要数月或 更长周期连续运行 需求迫切 尽管部分原材料工业龙头企业已 经达到国际先进水平，但仍面临： 数字化转型认知不足 不同行业、企业基础差异大 建模仿真等技术难度高 人工智能等前沿技术融合不够 人复合型人才供给紧缺 …… 原材料工业数字化转型是指利用人工智能、5G、工业互联网等数字技术，在材料研发设计、生产制造，企业经营管理、物流仓储，行业运行调控、耦合协调以及上下游协同等各环节进行融合创新和改造提升，实现生产要素泛在感知、制造过程数字孪生、运营管理最优决策，以产业数字化驱动全产业链业务变革，加快推动行业提质升级、降本增效、绿色安全发展。 数字化转型 深入学习领悟习总书记关于数实融合、数字化转型的系列重要论述，形成了工作的关键思路和推进主线 “加快制造业、农业、服务业数字化、 网络化、智能化” ——2018年全国网络安全和信息化工作会议 “要把握数字化、网络化、智能化方 向，推动制造业、服务业、农业等产 业数字化” ——2021年19届中央政治局第34次集体学习 数字化 数 用数字化改造来提升生产管理水平和数据获取 字能力，为转型奠定基础 网络化 化实现各类要素互联互通， 转把小数据汇聚成大数据， 型便于分析挖掘 智能化 怎通过人工智能等挖掘数 么据价值，为精益生产、 干科学管理提供智能基础 “传统制造业是现代化产业体系的基底，要加快数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平” ——2022年中央经济工作会议 “要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，深入推进新型工业化，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展” ——2023年十四届全国人大一次会议 高端化 数 对应原材料“三品”战 字略，产品服务要高端化 智安全化 能 化高效化 化安全生产是本质要求， 转智能化赋能安全化生产 型企业要通过智能化经营 用管理实现降本增效 绿色化 在 哪 原材料工业是能耗大户， 必须实现绿色化发展 为原材料企业指明实施数 智能化基础 网络化基础 数字化基础 字化转型的根本路径 强基础 促应用 高 安 高 绿 端 全 效 色 化 化 化 化 升 生 运 发 级 产 营 展 引导原材料企业聚焦核心 7 标杆、创新、AI、服务等 价值实现应用赋能 服务体系更加完善 支撑能力显著增强 原材料工业数字化转型的根本目的在于提质升级、降本增效、绿色安全 到2026年，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 聚焦这一核心任务，《工作方案》按照总分结构，定量与定性相结合划定了目标 《工作方案》围绕4个方面部署了14项具体任务 （一）强化基础能力 1.夯实数字化基础，提升数据采集、数据汇聚和 数据质量管理等能力。 2.完善网络化基础，构建泛在感知网络环境，开展内网改造、打造高质量外网，推进工业互联网标识解析二级节点建设和应用。 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。 （二）深化赋能应用 4.助力高端化升级，加快产品高端创新，推动生产过 程高端升级，提升服务高端化水平。 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，开展碳排放计算与碳足迹追溯，加强数字化能源管控等。 6.保障安全化生产，加快提升快速感知、超前预警预防、应急处置、系统评估等能力。 7.实现高效化运营，打造全链条一体化管理模式，推 进产业链上下游企业间业务协同和资源优化。 （三）加强主体培育 8.培育数字化转型标杆，打造一批数字化转型典型场景、标杆工厂、智能矿山、标杆企业。 9.推动大中小企业融通发展，支持龙头企业和“链主”企业向中小企业开放市场、平台等资源，强化中小企业与大型企业的专业化协作，开展中小企业数字化转型城市试点。 10.推进产业园区智慧化建设，加强重点行业园区数字化基础能力升级和公共服务平台建设。 （四）完善支撑服务 11.加强技术创新供给，面向重点行业培育一批产品和系统解决方案，分行业建设原材料工业制造业创新中心。 12.强化人工智能驱动，催化一批低成本高价值人工智能产品和解决方案，构建细分行业通用大模型。 13.增强公共服务支撑，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。 14.加强网络与数据安全治理。 依托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，开展标杆选树行动。 典型场景 研发设计、制造执行、质量控制、设备运维、仓储物流、能源环保、安全管理等领域 标杆工厂 “5G+工业互联网”融合应用成效 显著、实现制造过程数字孪生 标杆企业 全流程自感知、自学习、自决策、 自执行、自适应 10 （一）加强组织实施。加强部门协同和上下联动。动态跟踪工作方案进展。成立原材料工业数字化专家委员会和4个重点行业数字化转型推进中心。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。 （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，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，强化金融机构对数字化转型的支持。 （三）加强标准建设。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，推动一批技术标 准制修订。制定重点行业数字化转型水平与成效评估标准。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。推动建立重点人才和专家信息库。支持企业设立“数字化转型首席设计师”“首席数据官”，加快培育科技领军人才、青年骨干人才、复合型人才、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。支持地方举办数字化转型大会。加强行业数字化转型学习培训和对标引导。鼓励行业举办原材料工业数字化转型技术创新应用大赛，强化对转型经验成效的宣传报道。 《原材料工业数字化转型工作方案》 石化化工行业数字化转型实施指南 钢铁行业数字化转型实施指南 有色金属行业数字化转型实施指南 建材行业数字化转型实施指南 主要目标 （一）夯实数字化转型支撑体系 01完善标准体系 02开展数字化诊断评估和标杆示范 03实施关键软件和装备攻关 （二）筑牢数字化转型基础 04补齐数字化短板 05推进重点环节数字化改造 06推广先进数字化应用 （三）深化数字化赋能提升 07推动钢铁+工业互联网和大数据融合应用 08推动钢铁+人工智能创新应用 09深化数字化赋能应用 （四）丰富数字化供给生态 10培育数字化方案供应商 01.政策解读 02.转型思考 对此，《钢铁行业数字化转型工程建设指南》对当前钢铁行业面临的关键痛点做出精准论述： 设计建设层面 钢铁企业工厂建设过程中设计效率低、施工风险大、建设成本高以及进度控制难等问题 产品研发与工艺设计层面 传统“实验试错+现场试制”导致的试错成本高、研发周期长等问题 生产层面 铁、钢、轧重点工序中因机理复杂、边界条件辨识不清、信息获取不对称等原因引起的运行稳定性、质量控制“黑箱”难题 运营层面产业链层面 由于市场不确定性和客户需求多变性导致的企业实现资源平衡、协同优化、算账经营等难题 以需求驱动为价值导向的供需平衡、客户准服务、生态协同等难题 《钢铁行业数字化转型工程建设指南》提出“传统五级信息化系统+工业互联网”总体架构 “以工业互联网平台为基础，把企业数据与正在发生的IoT数据联结 在一起，构建云边协同的数据与应用平台，实现集成打通，增加现有系统的数据分析和资源集聚优化能力，实现业务能力的智能化提升” 工业互联网体系架构2.0 打造数据驱动的智能优化闭环是数字化 转型背后的核心共性逻辑 工业互联网推动钢铁行业形成新型发展模式： 数据为核心驱动、以网络为组织方式、以平台为价值载体、以创新为根本目的 变革生产运营方式 机理模型与数据科学结合，对现有工艺、设备、质量等优化；车间、不同基地甚至是产业链打通…… 基于数据的精准决策和敏捷响应 依赖于专家经验和管理流程 的决策模式 变革资源配置方式 制造资源、市场和客户需求、金融、物流及配套服务等资源精准匹配等， 化解产能过剩…… 基于网络化的全局优化配置转变 局部、不均衡的产业资源分 配方式 变革服务模式与商业模式 生产、交易、加工、物流等集成化一站式服务；知识共享、供应链协同等延伸服务…… 面向用户的个性化多元化增值模式 围绕产品、相对通用的模式 高炉炼铁数字孪生，实现生产过程的实时监控和预测分析，优化生产控制过程 单座高炉每年降低成本2400万元、冶炼效率提升10% 设备故障诊断预测 工艺效能提升 生产全生命周期管理 增值服务与创新设计 服务优化：根据使用、 环境等数据优化设备设 计改造，提供增值服务 全局优化：实现设计、 部署、运维、改造、报 废等全流程管控优化 效能最优化： 洞察工艺参数变化趋势，并实现自主运行优化 远程及预测性维护： 远程手段提前介入维护 预测诊断设备问题，以 生产计划与排程 生产组织与资源调配 生产过程管控 经营管理决策优化 智能管理决策：数据驱动超越传统经验认知，实现自主决策优化 基于数据分析预测的决策支撑 生产精准管控： 生产流程、质量、效率的最优化自主化提升 美国大河钢厂：基于人工智能对大量历史数据进行分析和识别预测，实现“无随机事件”的生产过程 宝武集团将主要制造基地集成打通，实现产能共享、原料余缺互补、瓶颈工序的资源调剂 资源调配优化： 灵活组织、动态调整企业内部资源 基于平台的工序协同优化 生产敏捷