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人工智能应用有色金属行业的智能制造和管理随着科技的不断发展，人工智能逐渐应用于各个行业，其中包括有色金属行业。
人工智能的智能制造和管理在有色金属行业中发挥着重要的作用，帮助企业提高生产效率、降低成本、改善产品质量等，本文将就此进行探讨。
一、人工智能在有色金属行业中的智能制造1. 机器学习技术的应用在有色金属行业的智能制造领域，机器学习技术被广泛应用。
通过训练机器学习模型，可以实现对大量数据的分析和预测，从而优化制造流程和产品设计。
例如，利用机器学习技术可以实现对原材料的智能识别和分类，提高生产效率和降低废品率。
2. 智能设备的应用在智能制造中，智能设备是实现自动化生产的关键。
人工智能技术可以使各种设备实现智能化控制，提高生产效率和产品质量。
例如，利用智能传感器和机器视觉技术，可以实现对生产过程的实时监控和控制，将生产线上的问题及时发现和解决，确保产品的一致性和优质性。
3. 智能物流管理在有色金属行业的生产和供应链中，物流管理是一个重要的环节。
人工智能技术可以帮助企业实现智能化物流管理，提高物流效率和减少成本。
例如，利用人工智能技术可以实现对物流数据的实时分析和预测，优化供应链的布局和运输路径，减少物流损耗和运输时间。
二、人工智能在有色金属行业中的智能管理1. 数据分析与决策支持在有色金属行业的管理中，数据分析和决策支持是至关重要的。
人工智能技术可以通过对大数据的分析和挖掘，提供决策支持的信息和建议。
例如，利用人工智能技术可以对市场需求进行预测，优化产能规划和供应链安排，从而实现企业的智能管理。
2. 智能质量控制在有色金属行业的生产过程中，质量控制是一个重要的环节。
人工智能技术可以通过分析生产数据和相关参数，实时监控制造过程中的质量问题，并及时采取控制措施。
例如，利用人工智能技术可以提前预警出现质量问题的概率，并进行智能化分析和优化控制，从而提高产品的质量和一致性。
3. 智能客户服务在有色金属行业中，客户服务是一个重要的环节。
有色金属行业智能矿山建设指南（试行）目录一、建设目标 (3)二、建设原则 (3)三、总体设计 (4)（一）总体架构 (4)1. 技术架构 (5)2. 智能应用 (5)（二）建设路径 (5)1. 现有矿山 (6)2. 新建矿山 (6)（三）关键要素 (7)1. 本质安全 (7)2. 资源集约 (8)3. 绿色高效 (8)四、建设内容 (8)（一）基础设施的数字化改造与建设 (8)1. 智能感知 (8)2. 智能装备 (10)3. 网络建设 (10)4. 信息安全 (11)（二）基于业务驱动的智能生产系统建设 (12)1. 矿山地质资源数字化 (12)2. 采矿生产过程智能控制 (13)3. 选矿生产过程智能控制 (17)4. 本质安全管理 (18)5. 生态环境管理 (19)6. 生产运营管理 (20)7. 矿山虚拟仿真 (21)（三）基于服务型制造的智能服务应用建设 (23)（四）基于工业互联网大数据的协同创新平台建设 (23)1. 规范数据治理 (24)2. 数据应用创新 (24)五、基础支撑 (25)（一）资金投入 (25)（二）组织规划 (25)（三）人才队伍 (26)（四）运营维护 (26)（五）信息资源 (26)（六）标准体系 (26)为贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等国家相关政策，按照《国家智能制造标准体系建设指南》的总体要求，切实推进有色金属矿山智能升级，特编制本指南。
本指南是促进行业技术进步和规范发展的引导性文件，不具有行政审批的前置性和强制性。
一、建设目标结合我国有色金属矿山开采环境复杂、安全管理压力大、多元素资源共生等特点，在矿山已有自动化、信息化建设基础上，推进物联网、大数据、人工智能、5G、边缘计算、虚拟现实等前沿技术在有色金属矿山的应用，建成集资源的数字化管理、面向“矿石流”的智能生产管控、全流程的少人无人化生产、集成化的本质安全管理、基于工业大数据的智能决策于一体的本质安全、资源集约、绿色高效的有色金属智能矿山，促进企业转型升级、高质量发展，全面提升企业的综合竞争力和可持续发展能力。
38中国有色金属习近平总书记指出，要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。
近年来，有色金属行业智能制造工作持续推进，在德国推出工业4.0、美国推出工业互联网之后，2015年，我国实施制造强国战略的第一个十年行动纲领——《中国制造2025》出台，其中，把“智能制造”作为实现制造强国战略的重点发展对象，在国内乃至全球范围内掀起新的浪潮。
2020年，工信部、国家发改委、自然资源部联合编制的《有色金属行业智能工厂（矿山）建设指南（试行）》，进一步推进5G、工业互联网、人工智能等新一代信息通信技术在有色金属行业的集成创新和融合应用，为有色金属行业智能制造产业提供了发展方向和建设依据。
有色行业现状及对智能制造的发展需求1.我国有色金属行业特点及所面临的问题有色金属行业不仅是中国国民经济智能制造助力有色金属工业高质量发展本文通过分析我国有色金属行业特点及发展需求，简述了有色金属流程工业智能制造的必要性、目标和实现基本途径。
加速推进新一代信息技术与制造业深度融合，实现有色金属工业智能制造，助力中国制造由要素驱动向创新驱动进行转变，是当前和今后一个时期的重要任务。
刘松昊｜文上升趋势。
尽管我国有色金属加工的产能、产量、企业数量均居世界首位，但仍然存在企业盈利能力不强、生产集中度较低、产品同质化竞争、高精尖材料开发能力偏弱、技术创新能力不强等问题。
受传统领域经济增长减速，新兴市场尚未形成有效支撑，国际贸易摩擦、新冠肺炎疫情的影响，有色金属产业发展速度明显放缓，行业同质化竞争现象日益严重，经营成本不断上涨，经济效益也出现了明显下滑，产业面临由高速增长向高质量发展转变的迫切要求。
有色金属行业是典型的流程工业，我国有色金属企业具有种类繁多、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。
《有色金属行业智能工厂建设指南》解读有色金属行业智能工厂建设指南是有色金属行业智能工厂建设领域的
一部独具特色的参考性指南。
指南从实践出发，总结了有色金属行业智能
工厂建设的思路，给出了搭建有色金属行业智能工厂的导向和有效的路径，从而促进有色金属行业智能工厂的完善建设。
本指南解读的主要内容有：
一、有色金属行业智能工厂的需求和特点：有色金属行业面临技术环
境的变化和市场变化的挑战，精细化程度和规模经济的需求，需要搭建智
能工厂来解决高效、低成本的生产问题，实现微利经营。
二、有色金属行业智能工厂建设的体系支撑：有色金属行业智能工厂
建设要建立智能管理、智能车间、智能物流、智能采购、智能供应链等体系，实现工厂智能化。
三、有色金属行业智能工厂建设的技术支持：搭建有色金属行业智能
工厂的过程中，除了要采用智能装备、自动化设备、智能技术外，还需要
运用物联网、大数据、云计算、人工智能技术等技术支撑，实现智能化的
管理、设备运行和维修等方面的技术支持。
有色金属行业智能化采矿方案第一章智能化采矿概述 (2)1.1 智能化采矿的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (3)1.2 智能化采矿的发展趋势 (3)1.2.1 信息化与数字化 (3)1.2.2 自动化与智能化 (3)1.2.3 绿色发展与环保 (3)1.2.4 跨界融合与创新 (3)1.2.5 个性化与定制化 (3)第二章采矿工艺智能化 (3)2.1 钻探工艺智能化 (4)2.2 爆破工艺智能化 (4)2.3 采矿方法智能化 (4)第三章矿山设备智能化 (5)3.1 采掘设备智能化 (5)3.2 装运设备智能化 (5)3.3 输送设备智能化 (5)第四章矿山环境监测与控制 (6)4.1 矿山安全监测智能化 (6)4.2 矿山灾害预警与防控 (6)4.3 矿山生态环境监测 (6)第五章智能化采矿技术与装备 (7)5.1 智能化探测技术 (7)5.1.1 概述 (7)5.1.2 地球物理勘探技术 (7)5.1.3 地球化学勘探技术 (7)5.1.4 遥感探测技术 (7)5.2 智能化开采技术 (7)5.2.1 概述 (7)5.2.2 无人驾驶开采设备 (8)5.2.3 智能监控系统 (8)5.2.4 智能优化开采方案 (8)5.3 智能化调度与管理技术 (8)5.3.1 概述 (8)5.3.2 智能调度系统 (8)5.3.3 生产管理系统 (8)5.3.4 安全管理系统 (8)第六章信息化建设与管理 (9)6.1 矿山物联网建设 (9)6.1.1 建设背景 (9)6.1.2 建设目标 (9)6.1.3 建设内容 (9)6.2 大数据分析应用 (9)6.2.1 数据来源 (9)6.2.2 数据处理与分析 (9)6.2.3 应用场景 (10)6.3 信息安全与保密 (10)6.3.1 信息安全风险 (10)6.3.2 信息安全措施 (10)6.3.3 信息保密措施 (10)第七章智能化采矿人才培养与培训 (11)7.1 人才培养模式创新 (11)7.2 培训体系构建 (11)7.3 人才激励机制 (11)第八章智能化采矿政策法规与标准 (12)8.1 政策法规体系建设 (12)8.2 行业标准制定与实施 (12)8.3 监管与评估机制 (13)第九章智能化采矿项目实施与案例分析 (13)9.1 项目实施流程与策略 (13)9.1.1 项目实施流程 (13)9.1.2 项目实施策略 (14)9.2 案例分析 (14)9.2.1 项目背景 (14)9.2.2 项目实施 (14)9.2.3 项目效果 (15)9.3 效益评估与总结 (15)9.3.1 效益评估 (15)9.3.2 总结 (16)第十章智能化采矿未来展望 (16)10.1 智能化采矿技术发展趋势 (16)10.2 智能化采矿市场前景 (16)10.3 智能化采矿国际合作与竞争 (16)第一章智能化采矿概述1.1 智能化采矿的定义与意义1.1.1 定义智能化采矿是指在采矿过程中，运用现代信息技术、物联网技术、自动化技术、大数据技术等，对矿产资源进行调查、勘探、开采、选矿等环节进行智能化管理和控制，以实现矿产资源的高效、安全、绿色开采。
英文回答：The guidelines for the construction of smart mines in the non—ferrous metals sector include the assessment of intellectuality, safe environmental protection, production efficiency, resource utilization, use of smart equipment and integration of artificial intelligence technologies. The degree of intellectualization will be rated taking into account the level of automation of mines, including such factors as the number of automation equipment, degree of automation, and automation control capacity. The assessment of safe environmental capacity will take into account such factors as the safe production capacity of mines, the integrity of environmental facilities and the effectiveness of environmental work. Production efficiency ratings will take into account factors such as mine production capacity, production efficiency and production costs. Resource utilization will be rated taking into account such factors as thebined utilization of resources in mines, resource extraction rates and the level of resource protection. Ratings of smart equipment applications will take into account such factors as the use of smart equipment in mines, the degree of equipment renewal and technological innovation. The evaluation of artificial intelligence technology integration will take into account such factors as theapplication of artificial intelligence technology in mines, the effects of technology application, and the prospects of technology application. The rating criteria will provide a scientific basis for the construction of smart mines in the non—ferrous metals industry by assessing the level of mechanizationin the light of the above indicators.有色金属行业智能矿山建设指南评分标准内容，涵盖了智能化程度、安全环保能力、生产效率、资源利用率、智能设备应用、人工智能技术集成等方面的评估。
有色金属行业智能冶炼相关法规-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述有色金属行业智能冶炼是指利用先进的技术手段和智能化设备，实现对有色金属冶炼过程的自动化、智能化管理和控制。
智能冶炼技术的发展为有色金属行业带来了革命性的变化和卓越的进步。
这些技术的实施使得冶炼效率大幅提升，产品质量得到显著改善，对环境的影响也减少了很多。
随着科技的进步和社会的发展，智能冶炼技术在有色金属行业中得到了广泛应用。
通过引入先进的自动化设备、传感器、计算机控制系统等，在冶炼过程中实现了数据的实时监测、分析和优化控制。
这些新技术的应用极大地提高了冶炼过程的精确度和稳定性，减少了能源消耗和废弃物产生，同时也降低了人为因素对冶炼过程的干扰。
有色金属行业智能冶炼的重要性不言而喻。
智能化的冶炼过程能够提高冶炼企业的竞争力和可持续发展能力，使其在市场中占据优势地位。
智能冶炼技术能够提高生产效率、降低成本，并且能够更好地满足客户的需求。
此外，智能冶炼还有利于提高产品的质量和稳定性，减少废品率，为企业创造更大的经济效益。
为了推动有色金属行业智能冶炼的发展，相关法规的制定与实施变得至关重要。
这些法规涉及到智能冶炼技术的安全、环保、质量、知识产权保护等方面。
制定合理的法规可以规范行业的发展，保证企业和消费者的合法权益，促进技术创新和产业升级。
然而，目前智能冶炼相关法规的制定与实施还存在不少问题和挑战，需要进一步加强相关政策和法规的制定，并且加强对其执行的监管与管理。
本文将对有色金属行业智能冶炼的相关法规进行深入研究和探讨。
通过对技术的发展、重要性的分析，以及相关法规的制定与实施情况的调查和总结，将全面评估智能冶炼技术对有色金属行业的影响和作用，并提出未来发展方向和建议，以促进智能冶炼技术在有色金属行业的广泛应用。
在文章结构部分中，可以描述文章的整体框架和组织结构，为读者提供一个清晰的导读。
以下是一种可能的描述方式："1.2 文章结构本文主要围绕有色金属行业智能冶炼相关法规展开讨论。
《有色金属行业智能工厂建设指南》解读首先，该指南明确了有色金属行业建设智能工厂(矿山)的必要性和重要性。
指南指出，智能工厂的建设是有色金属企业实施绿色发展、提高生产效率和降低成本的必然选择。
通过引入先进的智能化技术和设备，可以提高生产效率，节约资源和能源，减少环境污染，实现可持续发展。
此外，智能工厂的建设还有助于增强企业的核心竞争力和实现跨越式发展。
其次，指南明确了智能工厂(矿山)的基本原则和建设要求。
指南强调了安全生产、绿色环保、高效能源利用、信息化管理和产业协同等原则。
指南要求工厂(矿山)必须符合国家有关安全生产和环保法律法规的要求，建立和完善安全管理体系和环保管理体系。
同时，指南还提出了智能工厂(矿山)在能源利用和排放控制方面的要求，鼓励企业利用先进的节能技术和设备，提高能源利用效率，降低能源消耗和排放量。
此外，指南还强调了信息化管理的重要性，要求企业建立高效的信息系统，实现生产过程的数字化和智能化管理。
再次，指南还对智能工厂(矿山)的具体建设内容进行了详细的说明。
指南列举了智能工厂(矿山)建设的重点领域和关键技术，包括智能机械设备、自动化生产线、智能化仓储和物流系统、数据采集与分析等。
指南要求企业在建设过程中要结合自身实际情况，选择适合的智能化技术和设备，提高生产效率和产品质量。
指南还强调了智能工厂(矿山)的智能化运维和管理要求，包括设备状态监测、故障诊断和维修等方面的内容。
最后，指南还提出了智能工厂(矿山)建设的管理和评估要求。
指南要求企业建立健全的工程管理和资金投入机制，确保工程建设的顺利进行。
同时，指南还对智能工厂(矿山)的使用和维护进行了管理要求，包括定期检查和维护设备，及时更新技术和设备，确保工厂(矿山)的正常运行。
此外，指南还要求企业进行智能工厂(矿山)的评估，并根据评估结果进行持续改进。
总之，该指南为有色金属行业智能工厂(矿山)的建设提供了全面的指导。
通过遵循指南的原则和要求，有色金属企业可以实现生产效率的提高，资源和能源的节约，环境污染的减少，从而实现可持续发展。
附件1有色金属行业智能矿山建设指南（试行）为贯彻落实国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《新一代人工智能发展规划》等国家相关政策，按照《国家智能制造标准体系建设指南》的总体要求，切实推进有色金属矿山智能升级，特编制本指南。
本指南是促进行业技术进步和规范发展的引导性文件，不具有行政审批的前置性和强制性。
一、建设目标结合我国有色金属矿山开采环境复杂、安全管理压力大、多元素资源共生等特点，在矿山已有自动化、信息化建设基础上，推进物联网、大数据、人工智能、5G、边缘计算、虚拟现实等前沿技术在有色金属矿山的应用，建成集资源的数字化管理、面向“矿石流”的智能生产管控、全流程的少人无人化生产、集成化的本质安全管理、基于工业大数据的智能决策于一体的本质安全、资源集约、绿色高效的有色金属智能矿山，促进企业转型升级、高质量发展，全面提升企业的综合竞争力和可持续发展能力。
二、建设原则坚持因企制宜，注重实效。
根据企业发展战略和实际生产经营情况，充分考虑矿山资源禀赋条件、矿山所处生命周期阶段、工艺装备水平以及信息化建设基础，明确企业智能化建设重点，新建矿山直接进行智能化规划与设计，在产矿山有序推进智能化改造。
坚持整体规划，分步实施。
把握智能制造发展方向和重点，从全局、整体层面进行顶层设计，围绕有色金属智能矿山建设主要环节和重点领域，结合矿山自身能力和业务需求等特点，分步实施，有序推进智能矿山建设。
坚持创新引领，数据驱动。
积极探索5G等新型基础设施在企业生产中的应用，推动新技术与有色矿山的融合创新；基于数据和机理融合驱动的理念，应用大数据、人工智能、边缘计算等技术提升信息系统学习与认知的能力，利用AR/VR（增强现实/虚拟现实）等技术形成人机混合增强智能，充分发挥工艺技术人员的智慧与机器智能的各自优势，推动工艺与管理知识的沉淀与复用，支撑企业持续进行技术创新。
三、总体设计（一）总体架构鼓励有色金属智能矿山采用基于工业互联网平台的云、边、端架构，建立面向“矿石流”的全流程智能生产管控系统，将矿山大量基于传统IT架构的信息系统作为工业互联网平台的数据源，继续发挥系统剩余价值，同时逐步推进传统信息化业务云化部署，实现矿山全流程的少人无人化生产。
《有色金属行业智能工厂（矿山）建设指南（试行）》解读2020年4月，工业和信息化部、发展改革委、自然资源部联合公告了《有色金属行业智能工厂（矿山）建设指南（试行）》（中华人民共和国工业和信息化部国家发展改革委自然资源部公告2020年第19号，下称《指南》）。
现就《指南》有关内容解读如下。
一、为什么要出台《指南》？有色金属行业是典型的流程工业，具有种类繁多、原料来源繁杂、工艺复杂流程长、工况环境苛刻等特点。
总体看，有色金属行业智能制造水平比较落后，难以满足高质量发展的需要，其中，采矿装备主要依赖人工驾驶作业，工作强度大、安全风险高；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，尤其是小型企业工艺设备落后、多依赖人工操作，环保治理和安全生产形势严峻；部分加工企业的生产及作业数据通过纸质填写，在线监测手段不足，质量管控能力不高，生产组织缺乏柔性。
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，企业普遍认识到智能制造的重要性，加快推进数字化、网络化，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智能化应用取得突破，但大部分企业面临建设目标和路径不明确、建设内容不成体系、建设重点不够突出、项目推进困难等问题，多是“摸着石头过河”，系统意识不足，信息孤岛现象严重，极易陷入“重局部改造，轻整体优化”“重业务系统建设，轻数据价值挖掘”“重建设，轻运维”等误区。
为进一步推进5G、工业互联网、人工智能等新一代信息通信技术在有色金属行业的集成创新和融合应用，在操作层面为企业开展智能制造提供顶层设计和全面引导，我们研究编制了有色金属行业智能矿山、智能冶炼工厂、智能加工工厂建设指南，明确建设目标、建设路径、建设内容及基础支撑等方面要求。
二、《指南》是如何制订的？总体考虑是什么？2019年4月，我们启动有色智能制造指南编制工作，由中铝、江铜、中金等骨干企业，北矿院、恩菲、中色等科研院所，宝信、华为等智能制造供应商组建矿山、冶炼、加工3个专项起草组，先后对福建、广东、重庆等地区的21家有色企业进行智能制造摸底调研，充分借鉴国内外及其他行业先进经验，形成《指南》初稿。
经社会公示及征求发展改革委、科技部、自然资源部、生态环境部、应急部、市场监管总局等6个部门意见后做进一步修改完善，通过院士专家论证会审议形成《指南》。
《指南》总体考虑如下：一是充分与国家政策做好衔接，坚持前瞻性和落地性相结合。
《指南》以“互联网+先进制造业”指导意见、智能制造工程实施指南等为指导，以国家智能制造标准体系为依据，以支撑有色企业绿色、安全、高效发展为目标，总体设计采用基于工业互联网平台的云、边、端架构，结合有色企业特点，重点强调基础设施的数字化改造、先进工业软件的应用和基于工业大数据的协同创新。
在具体实施上，《指南》突出前瞻性和落地性，既充分考虑企业智能制造建设基础，明确老厂改造和新建工厂的建设路径以及基础型、引领型企业的建设重点，重在“强基础，补弱项”，又着力促进5G、人工智能、虚拟现实等技术在远程协作、智能配料、电解槽短路识别、冶炼虚拟仿真等方面应用，力求“固长板，谋突破”。
二是立足行业特点和发展需要，明确企业智能制造建设重点。
《指南》立足矿山、冶炼、加工的行业特点和智能制造现状，坚持问题导向，围绕矿山的本质安全、资源集约需求，冶炼的清洁环保、优质低耗需求，加工的质量稳定、柔性生产需求，聚焦研发、装备、生产、运营、供应链协同等核心业务环节，解决企业普遍面临的产线装备基础不牢、安全环保管控水平不高、信息化与管理两层皮、先进技术应用动力不足等突出问题。
《指南》通过设置智能装备、5G应用场景、工业APP等专栏，明确新型技术的具体应用环节和建设重点，指导有条件的企业先试先行。
三是推动企业管理模式变革，构建持续优化的保障机制。
为保障企业智能制造项目的顺利推进和建设成效，《指南》既明确企业主体责任意识，引导企业做好顶层设计、确定建设重点，又根据先进企业智能制造项目建设的成功经验，强调整体规划和问题导向，在资金投入、组织规划、人才队伍、运营维护、信息资源、标准体系等方面明确了基础支撑要求，引导企业解决拿来主义盛行、领导重视程度不够、资金持续投入不足、复合型人才匮乏等问题，为企业实施《指南》提供要素基础保障。
三、智能矿山、智能冶炼工厂、智能加工工厂建设目标的各自侧重点是什么？有色企业智能制造建设目标为实现生产、设备、能源、物流等资源要素的数字化汇聚、网络化共享和平台化协同，打造具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应的有色金属智能工厂（矿山）。
其中，有色金属矿山具有开采区域动态变化、事故风险率高、废物排放量大、资源回收率亟待提高等特点，特别是部分矿山地处高寒高海拔地区，机器换人需求迫切，《指南》提出要建成集资源的数字化管理、面向“矿石流”的智能生产管控、全流程的少人无人化生产、集成化的本质安全管理、基于大数据的智能决策于一体的本质安全、资源集约、绿色高效的有色金属智能矿山；有色金属冶炼具有生产工况复杂、作业环境恶劣、能源管理粗放、工艺建模和多工序协同难等特点，《指南》提出要建成集综合集成信息管控平台、实时协同优化的智能生产体系、精细化能效管控于一体的清洁环保、优质低耗、安全高效的有色金属智能冶炼工厂；有色金属加工具有产品品种规格多、订单批量小、生产工艺流程长、产品精度要求高、物流调度频繁等特点，需快速响应市场和客户要求，《指南》提出要建成集柔性化组织生产、产品质量全生命周期管控、供应链协同优化运营于一体的质量稳定、协同高效、响应快捷的有色金属智能加工工厂。
四、现有企业和新建企业智能制造的建设路径是什么？针对有色金属企业生产规模不一、装备种类多、自动化水平参差不齐等问题，为契合企业发展实际，增强指导的精准性，《指南》提出企业要坚持“因企制宜、问题导向、注重实效”，根据企业发展战略和实际生产经营情况，统筹规划，分步实施，明确建设重点，有序推进智能制造建设。
对于现有矿山和工厂，要结合企业需求紧迫程度、基础条件和资金承受能力等因素制定实施方案，在做好相关流程、数据、操作标准化的基础上，对设备进行数字化、智能化改造，逐步建设完成综合集成的生产管控平台，实现业务的全流程跟踪和追溯，同时不断积累相关数据，通过工业大数据平台实现数据的创新应用。
尤其是中小型加工企业，针对其生产规模较小、自动化水平偏低、生产管理粗放等特点，《指南》提出要重点加强信息化基础设施及信息安全建设，逐步开展设备的数字化改造。
对于新建矿山和工厂，要根据矿山和工厂的总体规划，考虑先进工艺、先进装备、先进信息技术以及先进制造技术等因素制定高标准、高起点、高水平的智能制造实施方案，基建阶段即完成对智能设备的要求，基建后期建设相关生产管控系统，达产达标后在积累一定数据的基础上建设工业大数据分析平台。
同时，《指南》也提出，在进行实际建设时，企业可以根据支撑条件，并行推进上述工作。
五、《指南》为什么采用基于工业互联网的“云、边、端”架构？传统的IT架构已经难以支撑大量的知识复用和功能扩展，制约了智能化的发展，而基于工业互联网的技术架构，可以承载蕴含众多工业知识的数字化模型与微服务，大幅提高工业知识的复用水平。
为突出前瞻性和落地性，《指南》鼓励企业采用基于工业互联网的“云、边、端”架构，将企业大量基于传统IT架构的信息系统作为平台的数据源，继续发挥系统剩余价值，并逐步推进传统信息化业务的云化部署，解决企业传统系统向工业互联网迁移、单个企业与行业平台对接问题。
同时，《指南》鼓励企业以硬件、软件、数据等基础要素迁入云端为先导，逐步推进企业实现核心业务系统云端集成，实现跨企业云端协同。
考虑到企业技术基础、资金实力和发展需求，为发挥大企业的支撑引领、示范带动作用，《指南》提出鼓励有条件的大型企业建设工业互联网平台，鼓励中小型企业使用工业互联网平台。
六、智能矿山、智能冶炼工厂、智能加工工厂的主要建设内容有哪些？建设重点是什么？是如何考虑的？《指南》立足有色金属行业智能制造“‘工业 2.0’补课、‘工业3.0’普及、‘工业4.0’示范”的建设思路，参考《国家智能制造标准体系建设指南》中智能制造系统架构，明确通过基础设施的数字化改造实现资源要素的汇聚和互联互通，通过智能生产系统建设实现信息融合共享，通过基于服务型制造的智能服务应用推动新业态发展，同时，为激发企业活力，《指南》明确了基于工业大数据的协同创新平台建设要求，支撑企业进行持续的数据应用创新。
从具体建设内容看，企业要着力做好以下几方面工作：一是基础设施的数字化改造与建设。
基础设施主要包括新型仪器仪表的应用、产线的自动化改造以及成套智能装备的应用、网络部署及信息安全建设。
智能矿山指南针对有色矿山生产中劳动作业强度大、作业环境恶劣（高温、多粉尘、噪音大等）的凿岩、装药、支护、铲装、运输等岗位，引导企业应用智能凿岩台车、智能锚杆台车、智能铲运机、智能卡车、智能装药车等具备自主行驶与自主作业功能的智能化采矿装备进行凿岩、装药、支护、铲装、运输等作业，降低人员劳动强度，提高本质安全水平。
智能冶炼工厂指南针对有色冶炼生产工艺复杂且涉及高温、多粉尘、强磁、强腐蚀等复杂工况，关键工艺参数和性能指标难以实时检测等问题，引导企业进行基础设施的数字化改造，鼓励企业在劳动作业强度大、人员安全风险大的熔铸、熔体开堵口、电解铸造等岗位应用智能仪器仪表和智能装备，实现清洁生产和安全作业。
智能加工工厂指南针对有色加工过程铸造、轧制、挤压、拉拔等工序精度控制要求高、生产运行速度快等特点，引导企业应用自动控制、智能感知等技术对现有轧机、挤压机、热处理炉等生产设备及其他装置进行数字化改造或配置智能设备，完善工业网络及信息安全建设，实现质量稳定和精准控制。
二是基于业务驱动的智能生产系统建设。
智能矿山指南针对有色矿山地质资源信息数据量大、属性复杂且动态变化、采矿设计采用二维手工设计、采矿装备主要依赖人工驾驶、充填系统自动化程度不高、选矿多工艺环节协同难等问题，鼓励企业通过矿山资源数字化、采选生产过程智能控制、本质安全集成化管理、矿山虚拟仿真，建立具有工艺流程优化、动态排产、能耗管理等功能的智能生产系统，构建以“矿石流”为主线的高度集成化、智能化、扁平化的矿山生产运营管理模式。
智能冶炼工厂指南针对有色冶炼企业在火法熔炼、余热锅炉、烟气收尘等重点工序流程协同困难、无法预测和自调节、调整粗放生产波动大、过程控制反应滞后、受限于人工经验、信息孤岛严重等问题，鼓励企业建立基于机理模型、经验模型和仿真模型的先进工业控制软件，优化生产作业和设备运行参数。
引导企业开展数据采集与集中监视、生产组织与调度、生产管理与执行、企业管理与经营决策等系统的建设，实现实时监控、动态调度和协同优化。
