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有色金屬行業(yè)因其“品種多、流程雜、規(guī)模小、非標強”的特性，使其物流數(shù)智化升級面臨獨特挑戰(zhàn)。在智能物流系統(tǒng)規(guī)劃建設中，不僅要重視工藝流程的極度復雜性、核心設備的非標定制化，還要考慮到重載、惡劣環(huán)境下設備可靠性不足，以及調試與生產難以協(xié)調等現(xiàn)實制約，破局關鍵在于依托懂工藝、懂設計的整體方案，從規(guī)劃源頭優(yōu)化，并分步實施。

本刊記者 王玉 江宏

有色金屬是我國國民經濟與國防軍工的不可或缺的基礎原材料，廣泛應用于航空航天、新能源、電子信息等關鍵領域，被譽為“現(xiàn)代工業(yè)的基石”。近年來，我國有色金屬行業(yè)快速發(fā)展，已成為全球最大的有色金屬生產國和消費國。與此同時，資源保障能力、高端供給水平和有效需求挖掘不足等問題日益凸顯，尤其在物流環(huán)節(jié)，因其特殊的產業(yè)特性而面臨著諸多嚴峻挑戰(zhàn)，亟待進行數(shù)智化升級。

作為我國有色金屬工程技術的領軍企業(yè)，中國恩菲工程技術有限公司自1953年成立以來，70年間在全球完成1.2萬余個項目，積累了深厚的技術底蘊，旗下的中國恩菲數(shù)字智能技術公司通過整合自動化、信息化、數(shù)字化領域優(yōu)質資源，更是創(chuàng)新推出“MIM+”數(shù)字一體化解決方案和“1+1+N”項目定制化實施方案，在智能物流、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網平臺等方向取得突破性成果，為行業(yè)提供了從規(guī)劃咨詢到落地實施的全鏈條服務。

日前，本刊記者對中國恩菲數(shù)字智能技術公司總經理徐偉進行專訪，與其深入探討有色金屬行業(yè)物流數(shù)智化的需求、挑戰(zhàn)與破局之道，并請他分享了對行業(yè)物流升級的深度觀察與實踐思考。

徐偉

中國恩菲數(shù)字智能技術公司總經理

記者：與鋼鐵等行業(yè)相比，有色金屬行業(yè)在推進數(shù)智化升級過程中面臨哪些獨特的行業(yè)性挑戰(zhàn)？

徐偉：有色金屬行業(yè)的特點可以概括為“品種多、流程雜、規(guī)模小、非標強”，這些特性共同構成了數(shù)智化轉型的客觀挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)一：品種繁多，工藝復雜，難以標準化

有色金屬通常指鐵、鉻、錳以外的70多種金屬，涵蓋銅、鋁、鉛、鋅等基礎大宗金屬，也包括鎳、鈷、鋰等戰(zhàn)略新興金屬，以及金、銀、鉑等貴金屬。不同金屬的物理化學性質與冶煉工藝千差萬別。即便是同一種金屬，也因原料和產品要求不同而存在多種工藝路線。這種“因礦施策”“因金屬施策”的生產模式，導致整個行業(yè)難以形成如鋼鐵行業(yè)那樣標準化的流程，因此無法推行相對標準的自動化或信息化解決方案。

挑戰(zhàn)二：規(guī)模普遍較小，投入力度天然不足

除電解鋁、氧化鋁規(guī)模較大外，多數(shù)有色金屬的產能規(guī)模遠小于鋼鐵行業(yè)。鋼鐵廠的產能動輒數(shù)百萬噸，而一個大型銅冶煉廠的年產能通常僅50萬～60萬噸，金、銀等貴金屬甚至按克計量。這種“小體量”導致企業(yè)的產值和利潤絕對值較低，在過去更傾向于依賴人工，在數(shù)字化上的投入意愿和能力天然不足。

智能工廠生產管控協(xié)同一體化系統(tǒng)

挑戰(zhàn)三：歷史基礎相對薄弱，但近年進展顯著

過去由于工藝流程非標、規(guī)模有限，有色行業(yè)企業(yè)在自動化裝備、信息化系統(tǒng)建設方面的投入相對不足，應用水平也參差不齊，整體起步較晚。近年來，在“十四五”政策以及企業(yè)發(fā)展需求的雙重推動下，整個行業(yè)的數(shù)智化轉型已取得顯著進展，頭部企業(yè)如弘盛銅業(yè)早在2019年便率先啟動智能工廠建設，起到示范引領作用，中鋁、江西銅業(yè)等頭部企業(yè)旗下工廠也成功入選2025年卓越級智能工廠名單。當然，多數(shù)中小型企業(yè)，尤其是民營企業(yè)，受制于資金有限、投資回報周期長等因素，仍面臨較大挑戰(zhàn)。

記者：有色金屬行業(yè)工廠的數(shù)智化項目，其需求主要集中在哪些層面？

徐偉：有色金屬行業(yè)工廠的數(shù)智化項目需求是系統(tǒng)性、多層次的，其核心在于實現(xiàn)從底層自動化到頂層智能決策的全面貫通。具體需求，體現(xiàn)在四個層面的“自動化”：

一是過程自動化：這是數(shù)智化的基礎。主要指生產過程控制層面的自動化，通過DCS、PLC等技術，實現(xiàn)對冶煉、加工等核心工藝流程的穩(wěn)定、精確控制，這是保證生產穩(wěn)定運行的底座。

二是裝備自動化：這是實現(xiàn)生產現(xiàn)場少人化、無人化的關鍵。主要指通過應用AGV、RGV、無人行車、機械手等智能裝備，替代傳統(tǒng)的人工作業(yè)，實現(xiàn)物料轉運、上下料、抓取等環(huán)節(jié)的自動化，直接提升現(xiàn)場作業(yè)安全與效率。

三是管理自動化：這是打通企業(yè)“信息流”的層面。通過搭建“工業(yè)互聯(lián)網平臺+SaaS應用”的企業(yè)數(shù)字化協(xié)同系統(tǒng)EDS（Enterprise Digital Synergy)，覆蓋從生產、設備、能源、質計、物流、安全、環(huán)保到營銷、人力、財務等的全域數(shù)字化管理實現(xiàn)管理業(yè)務的線上化、數(shù)字化和高效協(xié)同。

四是知識自動化：這是數(shù)智化的最高目標。在前面三個自動化的基礎上，通過積累海量數(shù)據(jù)，利用AI、大數(shù)據(jù)分析等技術，將沉淀在專家腦中的經驗知識進行模型化、系統(tǒng)化，最終實現(xiàn)輔助決策乃至自主決策，形成企業(yè)的“智慧大腦”。

記者：在有色金屬工廠物流升級方面，智能物流系統(tǒng)扮演著怎樣的角色？有哪些具體需求體現(xiàn)？

徐偉：在有色金屬工廠數(shù)智化升級中，智能物流系統(tǒng)建設是至關重要且效果直觀的一環(huán)，目前已成為新建項目的規(guī)劃重點和老廠改造的核心方向。其具體需求主要體現(xiàn)在三個方面：

1.產能規(guī)模倒逼自動化升級。隨著企業(yè)產能規(guī)模擴大（如銅冶煉廠從20萬噸增至50萬、60萬噸），廠內物流強度和管理復雜度成倍增加，“全廠叉車到處跑”的模式已不可持續(xù)。這倒逼企業(yè)必須應用AGV、RGV、無人行車進行物料（如陽極板、陰極銅、錫錠等）的智能轉運，以及采用自動化立體庫進行存儲，逐步成為大型新建項目的標配和老廠改造的重點方向。

陰極銅立體倉庫

2.安全提升與作業(yè)環(huán)境改善的剛需。有色金屬工廠的物流現(xiàn)場，如冶煉車間、礦倉，往往環(huán)境惡劣，存在粉塵、二氧化硫、高溫以及車輛穿梭帶來的安全風險。智能物流系統(tǒng)能讓員工遠離危險、繁重、重復的體力勞動，從根本上改善作業(yè)環(huán)境，提升生產安全水平。

3.全流程數(shù)據(jù)追溯的基礎支撐。智能物流系統(tǒng)不僅僅是設備的自動化，其核心價值在于數(shù)據(jù)。通過為每個產品賦予二維碼等標識，利用WMS與MES系統(tǒng)深度融合，可以精準記錄和追蹤每一塊產品從熔鑄、轉運、存儲到最終裝車的全流程數(shù)據(jù)。它是構建數(shù)字化透明工廠，實現(xiàn)全流程管控的基礎支撐。

陽極板智能起重機

記者：有色金屬企業(yè)在推進物流數(shù)智化升級的過程中，從規(guī)劃到落地，目前面臨哪些具體挑戰(zhàn)與瓶頸？

徐偉：規(guī)劃和方案對我們來說不是問題，真正的挑戰(zhàn)和瓶頸主要在設備和實施環(huán)節(jié)，具體有這幾個方面：

瓶頸一：非標設備可靠性是目前面臨的最大瓶頸

工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境惡劣，如存在重載、粉塵、腐蝕等場景，為此定制的RGV、AGV、無人行車等非標設備，其可靠性、穩(wěn)定性是項目成功的關鍵。圖紙上都是理想情況，現(xiàn)實會面臨各種問題，如現(xiàn)場道路不平、海邊容易生銹、探頭容易被粉塵污染導致定位不準等等。這些實際問題往往導致設備性能不及預期，甚至在單點效率上反而不如熟練工人，致使業(yè)主產生“不靠譜，還不如不用”的觀感。

RGV搬運陰極銅、錫垛

瓶頸二：項目調試與生產時間的矛盾

新建項目往往采用分步投產模式，難以預留完整的調試周期，老廠改造則基本不可能全線停產。然而，復雜的物流系統(tǒng)調試周期長，由于很多場景無法停產進行調試，調試周期甚至超過半年，這與企業(yè)“盡快見效”的迫切需求形成嚴重沖突。這種矛盾往往導致調試不充分、工期拖延、成本超支，最終使系統(tǒng)長期無法達到理想運行狀態(tài)。

瓶頸三：投入產出比的現(xiàn)實考量與內外部阻力

智能物流系統(tǒng)投資較大，對規(guī)模有限的有色金屬企業(yè)構成不小的成本壓力。同時，傳統(tǒng)觀念根深蒂固——許多企業(yè)習慣用單點效率與人工對比，認為自動化設備在某些場景下反而不如人工靈活，其實通過系統(tǒng)優(yōu)化，可以實現(xiàn)整體流程效率的大幅提升，但這需要理念的根本轉變。此外，系統(tǒng)上線還會引發(fā)人員崗位調整，操作工擔心失業(yè)的抵觸情緒，以及系統(tǒng)投用后仍需保留備用人員和設備部分企業(yè)還存在高端運維工不足，現(xiàn)有人員難以維護機電軟高度集成的自動化產線等現(xiàn)實因素，都使實際的降本增效成果未被客觀評估。

記者：面對這些挑戰(zhàn)，恩菲作為行業(yè)領先的工程技術公司，是如何破局的？核心優(yōu)勢和解決方案是什么？

徐偉：我們的破局之道和核心優(yōu)勢，歸根結底在于我們“懂工藝、懂設計、能做整體方案”，并且積累了深厚的非標設計與工程落地經驗。

1.頂層規(guī)劃優(yōu)勢：作為工程設計院，我們深刻理解有色金屬行業(yè)復雜的工藝流程。無論新建項目還是老廠改造，我們都能從整廠角度出發(fā)，在項目初期與工藝、總圖專業(yè)協(xié)同，對物流動線、廠房布局進行更合理的頂層規(guī)劃，從根本上優(yōu)化方案。

2.數(shù)字一體化解決方案：針對有色金屬行業(yè)智能工廠建設，我們總結并提出了恩菲“MIM+”數(shù)字一體化解決方案與“1+1+N”項目定制化實施方案。其中涵蓋：1個平臺，即搭建一個集全信息可視化、全流程數(shù)字化、全周期數(shù)字孿生三位功能于一體的工業(yè)互聯(lián)網平臺；1個中心，即建設一個覆蓋全廠范圍的大規(guī)模集控、無邊界協(xié)同的智慧運營中心；N個應用：基于工業(yè)互聯(lián)網平臺開發(fā)N個智慧應用（含移動APP），如生產管理、能源管理、設備管理、質計管理、安全管理、環(huán)保管理、物流管理、工程管理、智慧決策、優(yōu)化控制、仿真計算、數(shù)字孿生等，以及N個智能終端（含智能裝備）。

3.工程落地經驗：我們積累了深厚的非標設計與工程落地經驗。針對有色金屬行業(yè)物料、場景的多樣性，我們深入?yún)⑴c關鍵非標環(huán)節(jié)的設計，如為不同產品開發(fā)專用夾具，優(yōu)化抓取和轉運方案。同時，我們具備從自動化系統(tǒng)、平臺軟件到智能裝備的全鏈條實施能力，這種一體化的集成與開發(fā)調試能力確保了各系統(tǒng)間無縫對接，保障系統(tǒng)順暢運行。

AGV叉車搬運錫垛

目前，我們承擔了弘盛銅業(yè)、西南銅業(yè)、金新銅業(yè)、侯馬北銅、湖南有色等眾多智能工廠建設項目，例如在廣西金川防城港項目中，實現(xiàn)了從陽極板取板、檢測、儲運、上板，到陰極銅剝片、碼垛、打包后由RGV轉運、稱重、貼標及裝車的完整流程自動化，并創(chuàng)新實現(xiàn)“儲運一體”。云錫錫業(yè)項目則成功實現(xiàn)了錫錠從熔鑄下線后，通過AGV、無人行車、RGV協(xié)同作業(yè)，完成入庫、存儲、出庫到自動裝車的全流程無人化運行。

AGV叉車搬運礦料

記者：您如何看待有色金屬行業(yè)物流技術的發(fā)展趨勢？對于推動行業(yè)物流進一步升級發(fā)展有哪些期望或建議？

徐偉：未來的技術升級，將圍繞“更智能、更可靠”展開。

智能渣緩冷場

在智能化方面，AI與數(shù)字孿生技術是重要的驅動力。目前，AI視覺識別在物料抓取、外形檢測，數(shù)字孿生在方案仿真、虛擬調試等方面展現(xiàn)出潛力。但距離大AI技術實現(xiàn)規(guī)模的優(yōu)化控制和“黑盒”決策還有很長距離。

此外，基礎硬件裝備可靠性將持續(xù)提升。目前，在重載、高溫、高粉塵的惡劣工業(yè)環(huán)境下，國產設備的可靠性、穩(wěn)定性仍是制約項目成功交付和廣泛推廣的最大瓶頸。未來，隨著有色金屬行業(yè)物流數(shù)智化需求的擴大，將會吸引更多有實力的企業(yè)投入研發(fā)，做出更可靠的產品，推動整個行業(yè)的技術進步。

貼標機械臂、智能裝車桁架應用

對于未來的升級發(fā)展，我有三點期望和建議：

一是建議企業(yè)“規(guī)劃先行，分步實施”。新建項目必須在設計階段融合物流規(guī)劃；老廠改造則不應追求一步到位，可從安全風險最高、人工依賴最強的環(huán)節(jié)切入，小步快跑。

二是行業(yè)“培育生態(tài)，確立標準”。各方應共同努力，培育一批既懂有色工藝又精通物流技術的專業(yè)化集成商和設備供應商。同時，行業(yè)應牽頭在細分領域制定物流裝備的接口與數(shù)據(jù)標準，降低定制化成本和集成難度。

三是期望各方“理性看待，追求實效”。業(yè)主要超越“唯價格論”和單點效率對比，更關注系統(tǒng)整體的安全性提升、數(shù)據(jù)價值挖掘和長期運維成本。智能物流的核心價值不僅是“減人”，更是“賦能”——通過改善環(huán)境、保障安全、打通數(shù)據(jù)，為企業(yè)的高質量發(fā)展構建不可或缺的數(shù)字化基礎。

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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