为激发企业活力，《指南》明确了基于工业大数据的协同创新平台建设要求，支撑企业进行持续的数据应用创新。从具体建设内容看，企业要着力做好以下几方面工作：
一是基础设施的数字化改造与建设。基础设施主要包括新型仪器仪表的应用、产线的自动化改造以及成套智能装备的应用、网络部署及信息安全建设。
二是基于业务驱动的智能生产系统建设。智能矿山指南针对有色矿山地质资源信息数据量大、属性复杂且动态变化、采矿设计采用二维手工设计、采矿装备主要依赖人工驾驶、充填系统自动化程度不高、选矿多工艺环节协同难等问题，鼓励企业通过矿山资源数字化、采选生产过程智能控制、本质安全集成化管理、矿山虚拟仿真，建立具有工艺流程优化、动态排产、能耗管理等功能的智能生产系统，构建以“矿石流”为主线的高度集成化、智能化、扁平化的矿山生产运营管理模式。智能冶炼工厂指南针对有色冶炼企业在火法熔炼、余热锅炉、烟气收尘等重点工序流程协同困难、无法预测和自调节、调整粗放生产波动大、过程控制反应滞后、受限于人工经验、信息孤岛严重等问题，鼓励企业建立基于机理模型、经验模型和仿真模型的先进工业控制软件，优化生产作业和设备运行参数。引导企业开展数据采集与集中监视、生产组织与调度、生产管理与执行、企业管理与经营决策等系统的建设，实现实时监控、动态调度和协同优化。智能加工工厂指南针对有色加工企业产品品种规格多、订单批量小、生产工艺路线长、并行工艺路径多、物流调度频繁等问题，引导企业建立生产运营管控中心，对管理区域内的订单、计划、工艺、质量、设备、能源、安环、人员等进行数据化、可视化实时监控与生产统一调度及集中管理，鼓励企业建立基于供应链、数据模型和智能优化算法的生产计划排产系统，实现大规模个性化定制。
三是基于服务型制造的智能服务应用建设。针对有色矿山凿岩台车、铲运机等关键设备远程运维需求迫切，有色冶炼企业大宗原料采购仓储物流效率低、过程不透明、业财不同步，有色加工企业下游客户分散、需求响应速度快、个性化需求多等问题，智能矿山、冶炼工厂、加工工厂指南以保证生产连续为核心，指导企业打通消费与生产、供应与制造、产品和服务间的信息通道，整合信息资源，降低供应链综合成本。鼓励有条件的企业发展服务型制造，创新服务模式，推动设备远程运维、能源合同管理等工业APP优先上云，为行业其他企业提供服务，有效延伸企业产业链。
四是基于工业大数据的协同创新平台建设。针对有色金属企业数据价值挖掘不够、工艺技术和企业管理受限于人工经验、知识分享不足等问题，智能矿山、冶炼工厂、加工工厂指南鼓励企业构建基于工业大数据的协同创新体系，激发企业活力和内生动力，推进企业工艺技术和管理经验的知识沉淀和全面共享，对企业生产制造过程和经营管理活动中的设备运行优化、工艺参数优化、质量管理优化、生产管理优化、经营决策优化等业务场景进行应用创新。
同时，《指南》明确指出要推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘计算、虚拟现实等前沿技术在有色企业的应用，并给出了具体的应用场景，如，要基于5G网络大带宽的优势，利用ADAS（高级驾驶辅助系统）技术，开展矿山无人驾驶系统建设；利用人工智能、机器学习等技术建立关键设备和生产工序的虚拟仿真模型，通过建设人工智能配料等系统指导实际生产；利用大数据技术对客户的分布、行业、类型、来源、资质、风险等进行全面分析，深度挖潜客户需求，为企业经营决策提供支撑。
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