【專家觀點】《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案》解讀-信通院-劉棣斐

2024年4月位，謀劃了實施路徑，是未來幾年引領(lǐng)行業(yè)提升核心競爭力，構(gòu)筑國際競爭新優(yōu)勢01.政策解讀02.轉(zhuǎn)型思考4政策出臺背景：黨中央國務(wù)院高度重視制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)新型工業(yè)化，加快建設(shè)制造強(qiáng)國、質(zhì)量強(qiáng)國、航天強(qiáng)國、交通強(qiáng)大力推進(jìn)信息化與工業(yè)化融推進(jìn)新型工業(yè)化，加快建設(shè)制造強(qiáng)國、質(zhì)量強(qiáng)國、航天強(qiáng)國、交通強(qiáng)大力推進(jìn)信息化與工業(yè)化融推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工 推動信息化和工業(yè)化深度系，形成新發(fā)展格局，基本實現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略主線始終不變，路徑日益清晰“深刻把握新時代新征程推進(jìn)新穿新型工業(yè)化全過程……?！薄按罅ν七M(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建業(yè)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)?；瘧?yīng)用……”5政策出臺背景：原材料工業(yè)是推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主力軍、主戰(zhàn)場特點鮮明需求迫切意義重大資源能源密集。特點鮮明需求迫切意義重大資源能源密集。以各類礦產(chǎn)、石油、天然氣、生物質(zhì)等自然資源為原料，對能源資源依賴度高，同時也是能耗和碳排放大戶過程機(jī)理復(fù)雜。涉及大量復(fù)雜的物理化學(xué)變化，大多在高溫高壓條件下進(jìn)行，難以實時動態(tài)監(jiān)測調(diào)控，“黑箱”屬性顯著生產(chǎn)連續(xù)性強(qiáng)。工藝過程多為連續(xù)進(jìn)行，工序銜接緊密，需要數(shù)月或更長周期連續(xù)運行5個原材料工業(yè)增加值占我國規(guī)模以上工業(yè)增加值比重石化化工、鋼鐵、有色、建材等產(chǎn)能占全球一半以上GDP比重超過1%的十個重點行業(yè)里占據(jù)半壁江山原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本內(nèi)涵數(shù)字化轉(zhuǎn)型66造，企業(yè)經(jīng)營管理、物流倉儲，行業(yè)運行調(diào)控、耦合協(xié)調(diào)以及上下游協(xié)同等各環(huán)節(jié)進(jìn)行融合創(chuàng)新和改造提升，實現(xiàn)生產(chǎn)要素泛在感知、制造過程數(shù)字孿生、運營管理最優(yōu)決策，以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化驅(qū)動全產(chǎn)業(yè)推動原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心思路深入學(xué)習(xí)領(lǐng)悟習(xí)總書記關(guān)于數(shù)實融合、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系列重要論述，形成了工作的關(guān)鍵思路和推進(jìn)主線“加快制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化”“要把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向，推動制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”數(shù)字化轉(zhuǎn)型怎么干用數(shù)字化改造來提升生產(chǎn)管理水平和數(shù)據(jù)獲取實現(xiàn)各類要素互聯(lián)互通，把小數(shù)據(jù)匯聚成大數(shù)據(jù)，通過人工智能等挖掘數(shù)據(jù)價值，為精益生產(chǎn)、科學(xué)管理提供智能基礎(chǔ)“傳統(tǒng)制造業(yè)是現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的基底，要加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平”“要堅持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點放在實體經(jīng)濟(jì)上，深入推進(jìn)新型工業(yè)化，推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展”數(shù)字化轉(zhuǎn)型用在哪能對應(yīng)原材料“三品”戰(zhàn)安全生產(chǎn)是本質(zhì)要求，智能化賦能安全化生產(chǎn)企業(yè)要通過智能化經(jīng)營管理實現(xiàn)降本增效原材料工業(yè)是能耗大戶，網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)智網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)智能化基礎(chǔ)數(shù)字化基礎(chǔ)高端化升級高效化運營綠色化發(fā)展高端化升級高效化運營綠色化發(fā)展安全化生產(chǎn)引導(dǎo)原材料企業(yè)聚焦核心價值實現(xiàn)應(yīng)用賦能標(biāo)桿、創(chuàng)新、標(biāo)桿、創(chuàng)新、AI、服務(wù)等8科學(xué)合理制定發(fā)展目標(biāo)原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本目的在于提質(zhì)升級、降本增效、綠色安全聚焦這一核心任務(wù)，《工作方案》按照總分結(jié)構(gòu)，定量與定性相結(jié)合劃定了目標(biāo)到2026年，原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得重要進(jìn)展，重點企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型診斷評估，數(shù)字技術(shù)在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、市場服務(wù)等環(huán)節(jié)實現(xiàn)深度應(yīng)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，9系統(tǒng)謀劃重點工作任務(wù)(1/2)《工作方案》圍繞4個方面部署了14項具體任務(wù)程優(yōu)化升級改造，開展碳排放計算與碳足跡系統(tǒng)謀劃重點工作任務(wù)(1/2)企業(yè)向中小企業(yè)開放市場、平臺等資源，強(qiáng)化業(yè)與大型企業(yè)的專業(yè)化協(xié)作，開展中小企業(yè)數(shù)和系統(tǒng)解決方案，分行業(yè)建設(shè)原材料工業(yè)制造業(yè)創(chuàng)新全流程自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合應(yīng)用成效全流程自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合應(yīng)用成效顯著、實現(xiàn)制造過程數(shù)字孿生為政策落地提供關(guān)鍵保障官”，加快培育科技領(lǐng)軍人才、青年骨干人才、復(fù)合型人才、鋼鐵行業(yè)數(shù)鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南有色金屬行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南建材行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南主要目標(biāo)《原材料工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作方案》石化化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施指南》具體舉措01.政策解讀02.轉(zhuǎn)型思考鋼鐵行業(yè)面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求對此，《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程建設(shè)指南》對當(dāng)前鋼鐵行業(yè)面臨的關(guān)鍵痛點做出精準(zhǔn)傳統(tǒng)“實驗試錯+現(xiàn)場試制”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是推進(jìn)鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法論《鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程建設(shè)指南》提出“傳統(tǒng)五級信息化系統(tǒng)+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”總體架構(gòu)在一起，構(gòu)建云邊協(xié)同的數(shù)據(jù)與應(yīng)用平臺，實現(xiàn)集成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和資源集聚優(yōu)化能力，實現(xiàn)業(yè)務(wù)能力的智能化提升”以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動鋼鐵行業(yè)變革的主要方向變革生產(chǎn)運營方式變革生產(chǎn)運營方式變革服務(wù)模式與商業(yè)模式變革資源配置方式提升生產(chǎn)過程智能化水平單座高爐每年單座高爐每年降低成本2400萬元、冶煉效率提升10%環(huán)境等數(shù)據(jù)優(yōu)化設(shè)備設(shè)計改造，提供增值服務(wù)廢等全流程管控優(yōu)化并實現(xiàn)自主運行優(yōu)化預(yù)測診斷設(shè)備問題，以期效能故障預(yù)測實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)管控和經(jīng)營管理科學(xué)決策基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測的美國大河鋼廠：基于人工智能對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和識別預(yù)基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測的美國大河鋼廠：基于人工智能對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和識別預(yù)測，實現(xiàn)“無隨機(jī)事件”的生產(chǎn)寶武集團(tuán)將主要制造基地集成打基于平臺的工序協(xié)同優(yōu)化韓國浦項鋼鐵：結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,構(gòu)筑智能化生產(chǎn)體系，依托PosFrame平臺實現(xiàn)工序協(xié)同、交互和優(yōu)化實現(xiàn)自主決策優(yōu)化生產(chǎn)精準(zhǔn)管控：靈活組織、動態(tài)調(diào)整企業(yè)內(nèi)部資源對市場需求和生產(chǎn)狀態(tài)快速響應(yīng)調(diào)整生產(chǎn)過管控程劃構(gòu)建資源優(yōu)化配置的現(xiàn)