原材料工业具有资源能源密集、过程机理复杂、生产连续性强等流程性工业突出特点，在智能化改造、数字化转型的变革过程中，普遍存在对数字化转型认识不够、数字化转型基础差异大、建模仿真难度高、人工智能等数字技术融合应用不深入、复合型人才紧缺等问题。为解决这些关键痛点问题，《工作方案》提出要以提质升级、降本增效、绿色安全为最终目的，深化数字技术赋能应用，加快推进高端化、绿色化、安全化、高效化发展，以产业数字化驱动全产业链业务变革。

（一）3个发展目标：1）重点企业完成数字化转型诊断评估，打造数字化转型典型场景，培育数字化转型标杆工厂，形成数字化转型标杆企业；2）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，重点行业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率等指标显著提升；3）突破一批数字化转型急需的关键核心技术，制修订一批先进适用的数字化转型标准规范。

（二）4项主要任务：1）强化数字化、网络化、智能化基础能力，重点夯实设备数字化、工控系统、信息化系统、数据管理能力，构建泛在感知的网络环境以支撑数据要素流动传输，加快新型智能装备、高性能算力部署应用，以工业技术软件化推动各行业内生产调度、工艺控制、设备管理、能源管理等经验知识转化为模型算法；2）深化高端化、绿色化、安全化、高效化赋能应用，应用机器视觉、在线监测分析等技术加强生产过程质量管控，应用供应商早期介入（EVI）等创新模式提高客户满意度，应用新技术开展碳排放计算与碳足迹追溯，监测重点用能环节的在线监测、运行优化与系统平衡，应用5G、遥感等技术对安全环境数据进行监测和预测分析，基于协同制造平台的业务模型建立数据驱动的经营决策管理模式；3）加强数字化转型标杆、大中小企业融通发展、产业园区智慧化建设的主体培育，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，支持龙头企业和“链主”企业建设数据驱动、可信交互的产业链协作平台，推进产业园区数字化协同制造和共享制造创新模式；4）完善技术创新供给、人工智能驱动、公共服务支撑、网络与数据安全治理的支撑服务，支持产学研用各单元组建创新联合体，探索应用人工智能技术赋能原材料企业制造过程，建设一批工业互联网数字化转型促进中心，落实工业互联网安全分类分级管理要求。

（三）5条保障措施：1）成立原材料工业数字化转型专家委员会，成立4个重点行业数字化转型推进中心，开展数字化转型诊断、咨询、评估等服务，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；2）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，通过实行差别化信贷政策、创新金融产品等方式，强化金融机构对数字化转型的支持；3）持续完善钢铁等4个行业智能制造标准体系，强化标准体系与计量测试、认证认可、检验检测体系的衔接，制定重点行业的数字化转型水平与成效评估标准；4）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”， 加快培育一批既懂原材料工业又懂数字技术的复合型人才；5）支持地方举办重点行业数字化转型大会，加强行业数字化转型学习培训和对标引导，鼓励行业协会学会举办原材料工业数字化转型技术创新应用大赛，充分发挥主流媒体、官方门户网站、行业协会、专业智库等渠道作用。

基于原材料工业的发展目标和主要任务，钢铁行业结合自身的发展阶段和目标，提出了4大重点任务。

（一）夯实数字化支撑体系：1）全面宣贯落实《钢铁行业智能制造标准体系建设指南（2023版）》，基于基础共性、装备、车间、工厂、企业、协同等五层架构，加快制定数字化转型标准；2）基于数字化转型水平与成效评估标准，开展“企业自评估+入企对接+专家诊断+评估报告”的诊断评估工作，打造一批数字化转型典型应用场景，培育一批数字化转型标杆工厂；3）组建钢铁领域制造业创新中心，攻关急需的关键共性工业软件和关键装备，推动产业链协同创新。

（二）筑牢数字化转型基础：1）通过自动化改造、数据采集、信息化提升和网络化提升补齐数字化短板；2）通过操控集中、设备远程运维、服务线上化、3D岗位机器换人和操作少人化推动数字化改造；3）围绕生产调度、工艺控制、质量管理、能源优化、物流管控、绿色低碳、安全生产等方面，促进数字化应用。

（三）深化数字化赋能提升：1）通过构建工业互联网平台、数据治理、数据利用、网络与数据安全，实现数据贯通、业务协同，推动组织变革和流程再造；2）构建钢铁行业大模型，实现智能感知、智能控制、智能决策；3）通过生产层、运营层、协同层的新技术融合应用，实现智能生产、智慧运营和智慧服务。

（四）丰富数字化供给生态：1）培育制定企业数字化发展规划、数字化车间智能制造水平评估、行业智能制造能力成熟度评估等规划与设计供应商；2）培育大数据、云计算等平台技术研发与实施供应商；3）培育铁前及钢轧等各工序生产过程的数据分类、估值、预测、相关性分组、聚类、建模和评估等数据分析与挖掘供应商；4）培育人工智能、数字化设备、数据采集、生产管控、质量管控、环保管控、网络安全、数字化调度、数字可视化等专业技术供应商。

“十四五”以来，随着《“十四五” 智能制造发展规划》《“十四五”原材料工业发展规划》《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》《钢铁行业稳增长工作方案》等顶层规划和相关政策支持稳步落地，钢铁工业的数字化网络化智能化水平不断提升。2023年8月，由中国提出的全球首项钢铁行业智能制造国际标准在ISO/TC17成功立项；2023年10月，《钢铁行业智能制造标准体系建设指南（2023版）》由工信部正式发布；2023年12月，中信泰富特钢江阴基地成为继宝钢股份上海基地的第二座中国钢铁灯塔工厂；截至2023年12月，已有29家示范工厂揭榜任务、75个优秀场景入选工信部智能制造试点示范，7家钢铁企业入选工信部数字领航项目；截至2024年1月，已有2项智能制造行业标准、58项中钢协智能制造团标发布实施。行业关键工序数控化率达到72.5%（2026年目标为80%），生产设备数字化率达到53.8%（2026年目标为55%），行业劳动生产率提升到888吨/（人·年），钢协会员企业吨钢综合能耗降低至551.36千克标煤/吨。

2021-2023，钢铁行业在制造层的智能化升级取得了丰硕成果；2024-2026，数字化转型将带来智能化改造之后的新一轮管理变革。建议行业各方从以下几方面协同展开工作。

（一）坚持推进制造强国战略：坚持把数字化、网络化、智能化三个范式作为推进“中国制造业高质量发展、新型工业化、制造强国战略”的重要武器，大中小型企业应准确定位自身发展阶段，制定符合实际发展目标的转型升级目标，在数字化转型时代到来时，跟上国家和行业发展的脚步。

（二）完善智能制造标准体系：2020-2023，经过四年的智能制造标准征集、立项研制、发布实施，钢铁行业智能制造标准体系中各层级的装备和系统技术要求标准体系已基本建成，下一步，要按照《钢铁行业稳增长工作方案》和《钢铁行业数字化转型实施指南》中提出的，重点关注术语和定义、数据管理、参考架构、评估评价等重要的基础标准，以及智慧供应链、多基地协同等新型商业模式的管理标准。

（三）开展智改数转诊断评估：依据《钢铁行业 智能工厂评价导则》等科学合理的评价类标准，积极开展智能工厂诊断评估、智能制造能力成熟度评估、数字化转型成效评估，为企业了解自身的行业定位，制定符合自身发展阶段的智能化改造、数字化转型发展规划提供可信的支撑依据。

（四）构建钢铁行业数字生态：基于《钢铁工业数据分类与编码》等标准的研制，组建钢铁行业数据治理专家研究组，将钢铁工业数据管理的方法和技术，以及数据资产的交易、服务和确权作为重要研究课题，将可复用的成熟经验转化为标准，为建设行业数字生态贡献力量。