多乐游戏吧:工艺复杂、设备非标：有色金属物流数智化如何突围？

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  有色金属行业因其“品种多、流程杂、规模小、非标强”的特性，使其物流数智化升级面临独特挑战。在智能物流系统规划建设中，不仅要重视工艺流程的极度复杂性、核心设备的非标定制化，还要考虑到重载、恶劣环境下设备可靠性不足，以及调试与生产难以协调等现实制约，破局重点是依托懂工艺、懂设计的整体方案，从规划源头优化，并分步实施。

  有色金属是我们国家的国民经济与国防军工的不可或缺的基础原材料，大范围的应用于航空航天、新能源、电子信息等关键领域，被誉为“现代工业的基石”。近年来，我国有色金属行业加快速度进行发展，已成为全世界最大的有色金属生产国和消费国。与此同时，资源保障能力、高端供给水平和有效需求挖掘不足等问题日渐凸显，尤其在物流环节，因其特殊的产业特性而面临着诸多严峻挑战，亟待进行数智化升级。

  作为我国有色金属工程技术的领军企业，中国恩菲工程技术有限公司自1953年成立以来，70年间在全球完成1.2万余个项目，积累了深厚的技术底蕴，旗下的中国恩菲数字智能技术公司通过整合自动化、信息化、数字化领域优质资源，更是创新推出“MIM+”数字一体化解决方案和“1+1+N”项目定制化实施方案，在智能物流、数字孪生、工业网络站点平台等方向取得突破性成果，为行业提供了从规划咨询到落地实施的全链条服务。

  日前，本刊记者对中国恩菲数字智能技术公司总经理徐伟进行专访，与其深入探讨有色金属行业物流数智化的需求、挑战与破局之道，并请他分享了对行业物流升级的深度观察与实践思考。

  记者：与钢铁等行业相比，有色金属行业在推进数智化升级过程中面临哪些独特的行业性挑战？

  徐伟：有色金属行业的特点可以概括为“品种多、流程杂、规模小、非标强”，这些特性共同构成了数智化转型的客观挑战。

  有色金属通常指铁、铬、锰以外的70多种金属，涵盖铜、铝、铅、锌等基础大宗金属，也包括镍、钴、锂等战略新兴金属，以及金、银、铂等贵金属。不同金属的物理化学性质与冶炼工艺千差万别。即便是同一种金属，也因原料和产品要求不同而存在多种工艺路线。这种“因矿施策”“因金属施策”的生产模式，导致整个行业难以形成如钢铁行业那样标准化的流程，因此无法推行相对标准的自动化或信息化解决方案。

  除电解铝、氧化铝规模较大外，多数有色金属的产能规模远小于钢铁行业。钢铁厂的产能动辄数百万吨，而一个大型铜冶炼厂的年产能通常仅50万～60万吨，金、银等贵金属甚至按克计量。这种“小体量”导致企业的产值和利润绝对值较低，在过去更倾向于依赖人工，在数字化上的投入意愿和能力天然不足。

  过去由于工艺流程非标、规模有限，有色行业企业在自动化装备、信息化系统建设方面的投入相对不足，应用水平也参差不齐，整体起步较晚。近年来，在“十四五”政策以及企业未来的发展需求的双重推动下，整个行业的数智化转型已取得显著进展，头部企业如弘盛铜业早在2019年便率先启动智能工厂建设，起到示范引领作用，中铝、江西铜业等头部企业旗下工厂也成功入选2025年卓越级智能工厂名单。当然，多数中小型企业，尤其是非公有制企业，受制于资金有限、投资回报周期长等因素，仍面临较大挑战。

  徐伟：有色金属行业工厂的数智化项目需求是系统性、多层次的，其核心在于实现从底层自动化到顶层智能决策的全面贯通。具体需求，体现在四个层面的“自动化”：

  一是过程自动化：这是数智化的基础。主要指生产过程控制层面的自动化，通过DCS、PLC等技术，实现对冶炼、加工等核心工艺流程的稳定、精确控制，这是保证生产稳定运行的底座。

  二是装备自动化：这是实现生产现场少人化、无人化的关键。主要指通过应用AGV、RGV、无人行车、机械手等智能装备，替代传统的人工作业，实现物料转运、上下料、抓取等环节的自动化，直接提升现场作业安全与效率。

  三是管理自动化：这是打通企业“信息流”的层面。通过搭建“工业网络站点平台+SaaS应用”的企业数字化协同系统EDS（Enterprise Digital Synergy)，覆盖从生产、设备、能源、质计、物流、安全、环保到营销、人力、财务等的全域数字化管理实现管理业务的线上化、数字化和高效协同。

  四是知识自动化：这是数智化的最高目标。在前面三个自动化的基础上，通过积累海量数据，利用AI、大数据分析等技术，将沉淀在专家脑中的经验知识进行模型化、系统化，最终实现辅助决策乃至自主决策，形成企业的“智慧大脑”。

  记者：在有色金属工厂物流升级方面，智能物流系统扮演着怎样的角色？有哪些具体需求体现？

  徐伟：在有色金属工厂数智化升级中，智能物流系统建设是至关重要且效果直观的一环，目前已成为新建项目的规划重点和老厂改造的核心方向。其具体需求大多数表现在三个方面：

  1.产能规模倒逼自动化升级。随企业产能规模扩大（如铜冶炼厂从20万吨增至50万、60万吨），厂内物流强度和管理复杂度成倍增加，“全厂叉车到处跑”的模式已不可持续。这倒逼企业一定应用AGV、RGV、无人行车进行物料（如阳极板、阴极铜、锡锭等）的智能转运，以及采用自动化立体库进行存储，逐步成为大型新建项目的标配和老厂改造的重点方向。

  2.安全提升与作业环境改善的刚需。有色金属工厂的物流现场，如冶炼车间、矿仓，往往环境恶劣，存在粉尘、二氧化硫、高温以及车辆穿梭带来的安全风险。智能物流系统能让员工远离危险、繁重、重复的体力劳动，从根本上改善作业环境，提升生产安全水平。

  3.全流程数据追溯的基础支撑。智能物流系统不单单是设备的自动化，其核心价值在于数据。通过为每个产品赋予二维码等标识，利用WMS与MES系统深层次地融合，可以精准记录和追踪每一块产品从熔铸、转运、存储到最终装车的全流程数据。它是构建数字化透明工厂，实现全流程管控的基础支撑。

  记者：有色金属企业在推进物流数智化升级的过程中，从规划到落地，目前面临哪些具体挑战与瓶颈？

  徐伟：规划和方案对我们来说不是问题，真正的挑战和瓶颈主要在设备和实施环节，具体有这几个方面：

  工业现场环境恶劣，如存在重载、粉尘、腐蚀等场景，为此定制的RGV、AGV、无人行车等非标设备，其可靠性、稳定性是项目成功的关键。图纸上都是理想情况，现实会面临很多问题，如现场道路不平、海边容易生锈、探头容易被粉尘污染导致定位不准等等。这些实际问题往往导致设备性能没有到达预期，甚至在单点效率上反而不如熟练工人，致使业主产生“不靠谱，还不如不用”的观感。

  新建项目往往采用分步投产模式，难以预留完整的调试周期，老厂改造则基本不可能全线停产。然而，复杂的物流系统调试周期长，由于很多场景无法停产进行调试，调试周期甚至超过半年，这与企业“尽快见效”的迫切需求形成严重冲突。这种矛盾往往导致调试不充分、工期拖延、成本超支，最终使系统长期无法达到理想运行状态。

  智能物流系统投资较大，对规模有限的有色金属企业构成不小的成本压力。同时，传统观念根深蒂固——许多企业习惯用单点效率与人工对比，认为自动化设备在某些场景下反而不如人工灵活，其实通过系统优化，能轻松实现整体流程效率的大幅度的提高，但这需要理念的根本转变。此外，系统上线还会引发人员岗位调整，操作工担心失业的抵触情绪，以及系统投用后仍需保留备用人员和设备部分企业还存在高端运维工不足，现有人员难以维护机电软高度集成的自动化产线等现实因素，都使实际的降本增效成果未被客观评估。

  记者：面对这些挑战，恩菲作为行业领先的工程技术公司，是如何破局的？核心优势和解决方案是什么？

  徐伟：我们的破局之道和核心优势，归根结底在于我们“懂工艺、懂设计、能做整体方案”，并且积累了深厚的非标设计与工程落地经验。

  1.顶层规划优势：作为工程设计院，我们深刻理解有色金属行业复杂的工艺流程。无论新建项目还是老厂改造，我们都能从整厂方面出发，在项目初期与工艺、总图专业协同，对物流动线、厂房布局进行更合理的顶层规划，从根本上优化方案。

  2.数字一体化解决方案：针对有色金属行业智能工厂建设，我们总结并提出了恩菲“MIM+”数字一体化解决方案与“1+1+N”项目定制化实施方案。其中涵盖：1个平台，即搭建一个集全信息可视化、全流程数字化、全周期数字孪生三位功能于一体的工业网络站点平台；1个中心，即建设一个覆盖全厂范围的大规模集控、无边界协同的智慧运营中心；N个应用：基于工业网络站点平台开发N个智慧应用（含移动APP），如生产管理、能源管理、设备管理、质计管理、安全管理、环保管理、物流管理、工程管理、智慧决策、优化控制、仿真计算、数字孪生等，以及N个智能终端（含智能装备）。

  3.工程落地经验：我们积累了深厚的非标设计与工程落地经验。针对有色金属行业物料、场景的多样性，我们深入参与关键非标环节的设计，如为不一样的产品开发专用夹具，优化抓取和转运方案。同时，我们具备从自动化系统、平台软件到智能装备的全链条实施能力，这种一体化的集成与开发调试能力确保了各系统间无缝对接，保障系统顺畅运行。

  目前，我们承担了弘盛铜业、西南铜业、金新铜业、侯马北铜、湖南有色等众多智能工厂建设项目，例如在广西金川防城港项目中，实现了从阳极板取板、检测、储运、上板，到阴极铜剥片、码垛、打包后由RGV转运、称重、贴标及装车的完整流程自动化，并创新实现“储运一体”。云锡锡业项目则成功实现了锡锭从熔铸下线后，通过AGV、无人行车、RGV协同作业，完成入库、存储、出库到自动装车的全流程无人化运行。

  记者：您怎么样看待有色金属行业物流技术的发展的新趋势？对于推动行业物流进一步升级发展有哪些期望或建议？

  在智能化方面，AI与数字孪生技术是重要的驱动力。目前，AI视觉识别在物料抓取、外形检测，数字孪生在方案仿真、虚拟调试等方面展现出潜力。但距离大AI技术实现规模的优化控制和“黑盒”决策还有非常长距离。

  此外，基础硬件装备可靠性将持续提升。目前，在重载、高温、高粉尘的恶劣工业环境下，国产设备的可靠性、稳定性仍是制约项目成功交付和广泛推广的最大瓶颈。未来，随着有色金属行业物流数智化需求的扩大，将会吸引更多有实力的企业投入研发，做出更可靠的产品，推动整个行业的技术进步。

  一是建议企业“规划先行，分步实施”。新建项目必须在设计阶段融合物流规划；老厂改造则不应追求一步到位，可从安全风险最高、人工依赖最强的环节切入，小步快跑。

  二是行业“培育生态，确立标准”。各方应一起努力，培育一批既懂有色工艺又精通物流技术的专业化集成商和设备供应商。同时，行业应牵头在细致划分领域制定物流装备的接口与数据标准，降低定制化成本和集成难度。

  三是期望各方“理性看待，追求实效”。业主要超越“唯价格论”和单点效率对比，更关注系统整体的安全性提升、数据价值挖掘和长期运维成本。智能物流的核心价值不仅是“减人”，更是“赋能”——通过改善环境、保障安全、打通数据，为企业的高水平发展构建不可或缺的数字化基础。返回搜狐，查看更加多