2024年4月位，謀劃了實施路徑，是未來幾年引領行業提升核心競爭力，構筑國際競爭新優勢01.政策解讀02.轉型思考4政策出臺背景：黨中央國務院高度重視制造業數字化轉型推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強大力推進信息化與工業化融推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強大力推進信息化與工業化融推動互聯網、大數據、人工 推動信息化和工業化深度系，形成新發展格局，基本實現新型工業化、信息化、城鎮推進制造業轉型升級的戰略主線始終不變，路徑日益清晰“深刻把握新時代新征程推進新穿新型工業化全過程……。”“大力推進現代化產業體系建業互聯網規模化應用……”5政策出臺背景：原材料工業是推進制造業數字化轉型的主力軍、主戰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、石油、天然氣、生物質等自然資源為原料，對能源資源依賴度高，同時也是能耗和碳排放大戶過程機理復雜。涉及大量復雜的物理化學變化，大多在高溫高壓條件下進行，難以實時動態監測調控，“黑箱”屬性顯著生產連續性強。工藝過程多為連續進行，工序銜接緊密，需要數月或更長周期連續運行5個原材料工業增加值占我國規模以上工業增加值比重石化化工、鋼鐵、有色、建材等產能占全球一半以上GDP比重超過1%的十個重點行業里占據半壁江山原材料工業數字化轉型的基本內涵數字化轉型66造，企業經營管理、物流倉儲，行業運行調控、耦合協調以及上下游協同等各環節進行融合創新和改造提升，實現生產要素泛在感知、制造過程數字孿生、運營管理最優決策，以產業數字化驅動全產業推動原材料工業數字化轉型的核心思路深入學習領悟習總書記關于數實融合、數字化轉型的系列重要論述，形成了工作的關鍵思路和推進主線“加快制造業、農業、服務業數字化、網絡化、智能化”“要把握數字化、網絡化、智能化方向，推動制造業、服務業、農業等產業數字化”數字化轉型怎么干用數字化改造來提升生產管理水平和數據獲取實現各類要素互聯互通，把小數據匯聚成大數據，通過人工智能等挖掘數據價值，為精益生產、科學管理提供智能基礎“傳統制造業是現代化產業體系的基底，要加快數字化轉型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平”“要堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，深入推進新型工業化，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展”數字化轉型用在哪能對應原材料“三品”戰安全生產是本質要求，智能化賦能安全化生產企業要通過智能化經營管理實現降本增效原材料工業是能耗大戶，網絡化基礎智網絡化基礎智能化基礎數字化基礎高端化升級高效化運營綠色化發展高端化升級高效化運營綠色化發展安全化生產引導原材料企業聚焦核心價值實現應用賦能標桿、創新、標桿、創新、AI、服務等8科學合理制定發展目標原材料工業數字化轉型的根本目的在于提質升級、降本增效、綠色安全聚焦這一核心任務，《工作方案》按照總分結構，定量與定性相結合劃定了目標到2026年，原材料工業數字化轉型取得重要進展，重點企業完成數字化轉型診斷評估，數字技術在研發設計、生產制造、經營管理、市場服務等環節實現深度應用，生產要素泛在感知、制造過程自主調控、運營管理最優決策水平大幅提高，9系統謀劃重點工作任務(1/2)《工作方案》圍繞4個方面部署了14項具體任務程優化升級改造，開展碳排放計算與碳足跡系統謀劃重點工作任務(1/2)企業向中小企業開放市場、平臺等資源，強化業與大型企業的專業化協作，開展中小企業數和系統解決方案，分行業建設原材料工業制造業創新全流程自感知、自學習、自決策、自執行、自適應“5G+工業互聯網”融合應用成效全流程自感知、自學習、自決策、自執行、自適應“5G+工業互聯網”融合應用成效顯著、實現制造過程數字孿生為政策落地提供關鍵保障官”，加快培育科技領軍人才、青年骨干人才、復合型人才、鋼鐵行業數鋼鐵行業數字化轉型實施指南有色金屬行業數字化轉型實施指南建材行業數字化轉型實施指南主要目標《原材料工業數字化轉型工作方案》石化化工行業數字化轉型實施指南《鋼鐵行業數字化轉型實施指南》具體舉措01.政策解讀02.轉型思考鋼鐵行業面臨數字化轉型的迫切需求對此，《鋼鐵行業數字化轉型工程建設指南》對當前鋼鐵行業面臨的關鍵痛點做出精準傳統“實驗試錯+現場試制”工業互聯網是推進鋼鐵行業數字化轉型的方法論《鋼鐵行業數字化轉型工程建設指南》提出“傳統五級信息化系統+工業互聯網”總體架構在一起，構建云邊協同的數據與應用平臺，實現集成系統的數據分析和資源集聚優化能力，實現業務能力的智能化提升”以工業互聯網推動鋼鐵行業變革的主要方向變革生產運營方式變革生產運營方式變革服務模式與商業模式變革資源配置方式提升生產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%環境等數據優化設備設計改造，提供增值服務廢等全流程管控優化并實現自主運行優化預測診斷設備問題，以期效能故障預測實現企業生產管控和經營管理科學決策基于數據分析預測的美國大河鋼廠：基于人工智能對大量歷史數據進行分析和識別預基于數據分析預測的美國大河鋼廠：基于人工智能對大量歷史數據進行分析和識別預測，實現“無隨機事件”的生產寶武集團將主要制造基地集成打基于平臺的工序協同優化韓國浦項鋼鐵：結合大數據分析,構筑智能化生產體系，依托PosFrame平臺實現工序協同、交互和優化實現自主決策優化生產精準管控：靈活組織、動態調整企業內部資源對市場需求和生產狀態快速響應調整生產過管控程劃構建資源優化配置的現