2026年有色金属矿采选业数字化转型组织架构

2026/04/052026年有色金属矿采选业数字化转型组织架构汇报人:1234CONTENTS目录01

行业数字化转型背景与趋势02

数字化转型组织架构设计原则03

核心组织部门设置与职责04

跨部门协同机制构建CONTENTS目录05

技术支撑体系架构06

人才培养与组织文化建设07

实施路径与阶段规划08

风险管理与安全保障行业数字化转型背景与趋势01有色金属矿采选业发展现状行业投资规模持续增长

2024年有色金属矿采选业固定资产投资额达2089亿元，同比增长26.7%，增速显著高于全国工业投资平均水平，绿色发展与智能化转型成为投资重要方向。技术驱动行业转型升级

行业已从传统粗放式开采转向技术密集型，核心在于“分离”与“富集”，如重力选矿、磁力选矿、浮选等技术路径选择直接决定企业成本曲线和资源利用率。市场需求结构发生转变

传统工业金属（铜、铝等）需求仍具韧性，而锂、钴、镍、稀土等“能源金属”因全球电动化和清洁能源转型需求陡增，成为战略资源和增长新引擎。政策重塑行业运营模式

2025年底《固体废物综合治理行动计划》推动重有色金属矿“采选一体化”，原则上不再批准无自建矿山、无配套尾矿处理设施的选矿项目，行业进入“资源掌控+技术创新+生态合规”全链条竞争时代。数字化转型政策环境分析国家战略引领：顶层设计与目标导向工业和信息化部等九部门印发的《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》明确提出，到2026年，打造120个以上数字化转型典型场景、60个以上标杆工厂，重点行业关键工序数控化率显著提升，数字化转型成熟度3级及以上企业提升至20%以上，为有色金属矿采选业数字化转型提供国家层面的战略指引和目标要求。地方政策推进：因地制宜的实施路径地方政府积极响应国家战略，如《江西省有色金属产业数字化转型行动计划（2023-2025年）》提出，到2025年，力争规上企业“上云上平台”达到80%以上，铜、钨、稀土等重点领域企业数字化生产设备联网率达到50%以上，建成100个数字化矿山、车间和智能工厂，为区域内有色金属矿采选企业提供了具体的转型路径和量化指标。政策核心方向：技术赋能与生态构建国家及地方政策共同聚焦于强化基础能力、深化赋能应用、加强主体培育和完善支撑服务等方面。强调人工智能、5G、工业互联网等数字技术在研发设计、生产制造、经营管理等环节的深度应用，推动建设行业级工业互联网平台、高质量数据集，培育系统解决方案提供商，构建“技术引领、场景突破、生态协同”的数智化转型良好发展格局。行业数智化转型核心趋势

01全产业链智能协同深化从矿山采选、冶炼加工到再生利用，数智化技术正贯穿有色金属全产业链，推动形成“人机协同、生态互联”的新模式，实现全链条效率优化与资源高效配置。

02人工智能深度融入核心环节AI技术从单点应用向系统集成过渡，在地质勘探、智能采掘、生产优化、供应链管理等核心环节发挥关键作用，驱动管理范式从流程驱动转向智能驱动。

03绿色化与数智化融合加速通过数字技术优化工艺流程、开展碳排放计算与碳足迹追溯、加强数字化能源管控，推动行业在实现高效生产的同时，践行绿色低碳发展，助力“双碳”目标实现。

04行业平台化与生态化发展行业级工业互联网平台、高质量数据集建设加速，如“坤安”大模型打造行业共性技术平台，推动大中小企业融通发展，构建开放共享、协同创新的数智化生态体系。数字化转型组织架构设计原则02战略引领与顶层设计原则坚持整体规划、分步实施原则把握有色金属矿采选业数字化转型发展方向和重点，从全局、整体层面进行顶层设计，明确发展路径；围绕行业智能制造重点领域和主要环节，结合现有基础和优势特点，分步实施，有序推进企业数字化、网络化、智能化改造。坚持数据驱动、创新引领原则把数据资源作为关键生产要素，实现数据畅联共享、赋能发展；推动新一代信息技术与有色金属矿采选行业融合创新，提升信息系统学习与认知能力，发挥技术人员智慧与机器智能的相互优势，推动工艺与管理知识的沉淀与复用，支撑企业持续革新技术、创新发展。坚持典型示范、因企制宜原则发挥龙头企业示范牵引作用，培育一批数字化转型示范企业和应用场景，推动产业链供应链深度互联和协同响应，带动上下游企业加快智能制造升级；充分考虑企业建设基础和发展需求，因企制宜实施数字化转型路线图，整体提升行业数字化发展水平。数据驱动与业务融合原则

全流程数据采集与治理围绕高温高压、多介质等复杂工况，科学布设高清摄像、高精度传感等采集设备，推广PLC、DCS等工业控制系统，实现研发、生产、管理等全链条数据采集。建立健全数据质量管理机制，强化数据清洗、加工和审计，提升数据完整性与准确性，构建统一数据湖支撑决策。

业务场景与数字技术深度耦合以采矿环节为例，通过部署“5G+物联网”系统，实现矿用卡车自动驾驶和设备状态实时监测，开采效率大幅提升；地下金属矿智能采掘技术解决方案使凿岩、出矿环节减少井下作业人员50%以上，有轨运输环节减少90%以上，推动高效开采与绿色生产。

数据价值转化与业务优化闭环将生产调度、工艺控制等经验知识转化为模型算法，形成可复制的模型库与知识库。基于“矿石流”大数据优化矿山全流程，基于原料采购、生产等大数据优化冶炼过程，通过数据价值挖掘实现生产要素泛在感知、制造过程自主调控、运营管理最优决策的业务优化闭环。跨部门敏捷协同机制建立数字化转型专项工作组，强化顶层设计与高位推动，如中铝集团成立“数字化转型与人工智能实施应用指挥部”，连续3年纳入集团年度重点专项，实现战略规划与执行落地的高效协同。动态响应与迭代优化采用小步快跑、快速迭代的实施策略，结合行业复杂特性，分阶段推进百余个应用场景建设，如中铝集团从18个场景扩展至52个场景，通过持续评估反馈优化转型路径。数据安全与合规管控构建覆盖数据采集、传输、存储全流程的安全治理框架，参考《面向有色金属行业数智化安全治理框架》，强化数据加密与访问权限管理，保障“坤安”大模型等核心系统的数据安全。技术适配与风险预警针对行业品种多、资源复杂等挑战，建立技术适配性评估机制，如通过行业高质量数据集联盟（首批10家成员单位）共享技术经验，提前识别设备联网、系统集成等潜在风险并制定应对策略。敏捷协同与风险管控原则核心组织部门设置与职责03数字化转型领导小组

领导小组核心构成由企业最高决策层（如董事长或CEO）担任组长，分管数字化转型的高管任副组长，成员涵盖战略规划、生产运营、信息技术、财务、人力资源等关键部门负责人，形成跨部门协同决策机制。

主要职责与权限负责制定企业数字化转型战略规划与顶层设计，审批重大数字化项目投资，协调解决转型过程中的跨部门资源配置和关键问题，确保转型方向与企业整体发展目标一致。

运行机制与工作流程建立定期例会制度（如月度或季度），审议转型进展、评估实施效果、调整策略方向；下设专项工作组（如技术攻关组、场景落地组），推动具体任务执行与落地。

典型企业实践参考中铝集团成立“数字化转型与人工智能实施应用指挥部”，强化顶层设计与高位推动，将数字化转型连续3年纳入集团年度重点专项，为行业树立标杆。技术研发与创新中心

核心技术攻关方向聚焦认知智能、跨模态分析、自主决策等前沿方向，突破数智化转型急需的关键核心技术，强化“坤安”大模型技术内核，提升地质勘探、矿产开采等全流程智能化水平。

工业模型与算法库建设推动生产调度、工艺控制、设备管理等经验知识转化为模型算法，形成可复制推广的模型库、算法库和知识库，加速工业技术软件化，支撑采选过程智能调控与优化。

高质量数据集开发与应用建设覆盖地质、采矿、选矿等环节的行业高质量数据集，如中铝集团建成8个行业高质量数据集，为智能决策、工艺仿真提供数据支撑，提升模型训练与应用效果。

产学研协同创新机制联合高校、科研院所及行业企业，组建创新联合体，如有色金属行业高质量数据集联盟，开展智能采掘技术、数字孪生等联合攻关，推动技术成果产业化应用。数据管理与分析部门

数据采集与汇聚体系建设负责部署智能传感器、高清摄像等采集设备，覆盖矿山采选复杂工况，实现设备状态、生产流程、环境参数等全要素数据实时采集；构建统一数据湖，规范数据接口与结构，强化全链条数据集成汇聚与存储管理，保障数据完整性与一致性。

数据治理与质量管理机制建立健全数据清洗、加工、审计等质量管理机制，提升数据准确性与可用性；推动企业开展数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）贯标达标，参照《原材料工业数字化转型工作方案（2024-2026年）》要求，夯实数字化转型数据基础。

数据分析与智能决策支持运用人工智能、大数据分析技术，对生产数据进行深度挖掘，构建生产调度、工艺优化、设备管理等模型算法库；支撑矿山规划-采掘计划-选矿作业全流程优化，如江西铜业等企业通过“矿石流”大数据分析，实现开采效率与资源利用率双提升。

行业高质量数据集建设与应用参与有色金属行业高质量数据集建设，如中铝集团建成8个行业高质量数据集并获选国家数据局链主单位；推动数据集在地质勘探、安全风险预警等场景的共享复用，助力行业共性技术平台发展与生态协同。业务应用与实施部门01生产运营中心：智能生产与安全管控负责采矿、选矿全流程数智化应用落地，推广5G+物联网系统实现矿用卡车自动驾驶（如中国五矿、金川集团案例），部署智能感知与远程遥控技术，减少井下作业人员50%以上，提升开采效率与本质安全水平。02技术研发部门：核心技术攻关与场景创新聚焦认知智能、跨模态分析等前沿方向，联合科研院所开发行业解决方案（如中国恩菲地下金属矿智能采掘技术），推动“坤安”大模型等AI技术与地质勘探、矿物加工等核心业务深度融合，建设行业高质量数据集。03数字化转型办公室：统筹规划与生态协同作为跨部门协调中枢，负责制定数字化转型战略规划（参考《原材料工业数字化转型工作方案》），推动“上云上平台”与工业互联网平台建设，组织标杆工厂与典型场景培育，联合行业联盟（如有色金属行业高质量数据集联盟）构建开放生态。04安全环保部门：绿色生产与合规管理应用数字孪生、碳排放管控平台等技术，实现能耗与环保数据实时监测，推动清洁生产与碳足迹追溯，落实《江西省有色金属产业数字化转型行动计划》中绿色工厂建设要求，保障安全生产与生态合规。安全生产智能化监测体系部署智能传感器、巡检机器人等装备，实现对高温、易燃、易爆等复杂工况的快速感知，参照《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》要求，提升安全风险实时预警能力。环境数字化管控平台建设构建环境管控平台，整合5G、无人机、自动监控等技术，对污染物排放、治污设施运行等数据进行采集分析，落实江西省数字化转型行动计划中环保合规要求。数据安全与隐私保护机制建立健全数据分类分级管理、访问权限控制等制度，保障工业数据全生命周期安全，符合国家数据治理与网络安全法规标准。安全生产应急响应系统建设数字化安全管控平台，整合风险特征库、失效数据库，实现事故超前预警与应急处置联动，降低井下作业安全风险，如中国五矿等企业通过该模式减少井下人员50%以上。安全与合规管理部门跨部门协同机制构建04横向业务流程协同优化

跨部门数据贯通与共享机制建立覆盖地质勘探、采矿设计、生产调度、设备管理、安全环保等全流程的数据共享平台，打破“数据孤岛”，实现生产要素泛在感知与业务协同，提升管理决策效率。

智能化生产运营协同体系推广应用ERP、MES、DCS等系统集成，实现从销售订单到生产计划、物料流转、产品交付的全链条可视化管理，支持多品种小批量和大规模定制化订单的高效柔性化生产。

供应链与物流数字化协同构建基于物联网、智能传感技术的智慧物流协同平台，优化原辅料及产品的分拣、配送路径，强化仓储管理数字化，提升供应链响应速度与资源配置效率，推动“采选一体化”模式落地。

安全环保与生产过程协同管控整合安全监测、环境管控系统，利用5G、无人机、机器视觉等技术实现对生产环境、污染物排放的实时监测与预警，将安全环保要求嵌入生产全流程，实现本质安全与绿色生产协同推进。数据共享与集成平台建设跨环节数据贯通机制建立覆盖“矿山规划-地质建模-采掘计划-采矿设计-采矿作业-选矿作业-尾矿处理”全流程的数据贯通机制，实现“矿石流”大数据的整合与优化，提升生产全链条的协同效率与智能决策能力。行业级工业互联网平台搭建按照“大企业共建、小企业共享”模式，打造深耕有色金属矿采选行业的特色专业型工业互联网平台，优化提升行业生产设备接入、工业软件部署及应用开发支持能力，促进产业链上下游数据共享与业务协同。高质量数据集建设与应用参照中铝集团建成8个行业高质量数据集及成为国家数据局行业高质量数据集链主单位的经验，聚焦地质勘探、矿产开采等核心环节，建设一批覆盖行业关键业务的高质量数据集，为AI模型训练与应用提供数据支撑。数据治理与安全保障体系构建统一数据湖，规范数据接口与结构，强化数据清洗、加工、审计等质量管理机制，确保数据完整性、准确性、一致性和及时性。同时，建立健全数据安全防护体系，保障数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全可控。项目管理与资源调配机制数字化转型项目全生命周期管理建立覆盖项目立项、需求分析、方案设计、开发实施、测试验收、运维优化的全流程管理体系，参照《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》要求，确保项目目标与企业战略一致，强化过程监控与风险预警。跨部门协同项目小组组建成立由业务部门、IT部门、生产部门、财务部门等核心成员组成的数字化转型专项工作组，明确职责分工，建立定期沟通与决策机制，如中铝集团成立“数字化转型与人工智能实施应用指挥部”，实现高位推动与高效协同。技术资源与资金投入保障统筹规划年度数字化转型预算，保障智能装备采购、平台建设、技术研发等资金需求，鼓励企业连续多年将其纳入重点专项。同时，整合内外部技术资源，加强与科研院所、数字化服务商合作，如中铝集团联合中国有色金属工业协会共同推进“坤安”大模型研发与应用。数据资源整合与共享机制构建统一的数据管理平台，打破“数据孤岛”，实现勘探、开采、选矿等全流程数据的汇聚与标准化治理。参照江西省“上云上平台”目标，推动企业数据资源与行业大数据平台对接，如建设战略性金属矿产资源行业大数据平台，支撑数据驱动决策。项目绩效考核与持续改进建立数字化转型项目KPI考核体系，从生产效率提升、安全风险降低、成本优化等维度进行效果评估。如设定关键工序数控化率、井下作业人员减少比例等量化指标，定期复盘并优化项目方案，确保转型成效持续显现。技术支撑体系架构05平台架构设计与功能模块围绕有色金属矿采选业特点，构建“感知层-网络层-平台层-应用层”四层架构。平台层需包含数据中台、AI模型库及行业知识库，支撑智能采矿、设备监控、安全管理等核心应用模块，实现全流程数据贯通与业务协同。关键技术集成与标准建设集成5G、物联网、数字孪生等技术，部署智能传感器、无人运输装备等感知设备，实现采矿环境与设备状态实时监测。推进工业互联网标识解析二级节点建设，制定数据接口、设备联网等行业标准，保障平台互联互通。行业级与企业级平台协同参考“大企业共建、小企业共享”模式，打造有色金属行业工业互联网平台，如中铝集团“坤安”大模型平台。企业级平台聚焦生产执行优化，行业平台侧重资源协同与数据共享，形成“产业大脑”驱动的集群化发展格局。安全保障体系构建建立覆盖数据采集、传输、存储全流程的安全防护机制，部署防火墙、入侵检测系统，实施数据加密与访问权限管理。参考《面向有色金属行业数智化安全治理框架》，构建安全治理、管理、技术、运营一体化体系。工业互联网平台搭建人工智能与大模型应用行业大模型技术内核升级中铝集团“坤安”大模型2.0实现认知深化与能力跃升，是行业首个通过国家服务与算法双备案的大模型，驱动地质勘探、矿产开采等全场景业务流程变革。全流程智能化场景落地中铝集团推进建设百余个AI应用场景，筛选发布52个典型场景，覆盖采矿、冶炼、加工等核心环节，如矿用卡车自动驾驶、设备状态实时监测，开采效率大幅提升。高质量数据集与生态协同中铝集团获选国家数据局行业高质量数据集链主单位，建成8个行业高质量数据集；有色金属行业高质量数据集联盟成立，首批10家成员单位涵盖骨干央企、技术研发企业及高校院所。认知智能与自主决策突破未来将聚焦认知智能、跨模态分析、自主决策等前沿方向，推动“坤安”大模型技术内核持续夯实，打造行业共性技术平台，支持伙伴二次开发与场景创新。智能装备与物联网部署

矿山采选智能装备体系部署监控采矿环境、设备及矿石的智能感知系统，应用无人驾驶矿用卡车、智能钻机、智能凿岩及锚杆台车、智能铲运机等采矿设备，以及矿山供电、通风、排水等智能控制设备，实现“矿石流”大数据优化全流程。

冶炼加工智能装备应用推广监控生产过程和装备的智能感知系统，在熔铸、电解铸造、熔炼、余热锅炉、烟气收尘等工序应用智能化冶炼设备，在锻造、轧制等加工环节部署智能物流装备、工业机器人及智能检测设备，提升质量管控与生产效率。

物联网基础设施构建加快5G、工业光网、Wi-Fi6、工业以太网等新型网络通信技术在车间、工厂、矿山的广泛覆盖，科学布设高清摄像、高精度传感、高性能定位模组等采集设备，推广PLC、DCS等工业控制系统，打通“数据孤岛”，支撑生产要素泛在感知与数据流动。

设备联网与数据采集标准推动铜、钨、稀土等重点领域企业数字化生产设备联网率达到50%以上，规范数据接口与结构，加强全链条数据集成汇聚和存储管理，构建统一数据湖，建立健全数据质量管理机制，提高数据完整性、准确性与及时性。人才培养与组织文化建设06复合型人才队伍建设行业人才短板现状有色金属矿采选业数智化转型面临复合型人才稀缺挑战，现有人才难以满足技术与工艺深度融合需求，制约转型进程。校企协同培养机制鼓励企业与高校、科研院所合作，如设立产业学院、卓越工程师学院，定向培养既懂采矿工艺又掌握数字技术的专业人才，强化实践能力。企业内部培养计划实施员工数字化技能提升培训，针对智能装备操作、数据分析、工业软件应用等开展系统培训，推动传统技术人员向数智化人才转型。高端人才引进策略重点引进人工智能、工业互联网、数据治理等领域高端人才，完善激励机制，打造数智化转型核心团队，支撑企业技术创新与管理升级。树立数智化转型战略共识将数智化转型提升至企业战略高度，明确其作为培育新质生产力、实现高质量发展的核心路径，通过高层宣讲、全员培训等方式，强化“技术引领、场景突破、生态协同”的发展理念，确保转型方向与企业愿景一致。构建创新激励与容错机制建立鼓励数字化创新的绩效考核体系，对在数智化项目中做出贡献的团队和个人给予专项奖励。同时推行容错机制，允许在探索过程中出现合理失误，营造“勇于尝试、包容失败”的创新氛围，激发员工参与转型的积极性。打造数字化学习与技能提升体系针对行业复合型人才稀缺问题，构建覆盖管理层、技术层、操作层的数字化培训体系，联合高校、科研院所及技术服务商，开展AI应用、工业互联网、数据治理等专题培训，年培训不少于500人次，提升全员数字化素养。培育跨部门协同与知识共享文化打破传统部门壁垒，建立跨部门数字化项目联合工作组，推动业务流程与数据贯通。搭建企业内部知识共享平台，沉淀数智化转型经验案例与最佳实践，鼓励跨岗位、跨层级交流学习，形成“人机协同、生态互联”的新型工作模式。数字化转型文化培育激励机制与绩效评估

数字化转型专项激励制度设立数字化转型专项奖励基金，对在智能矿山建设、数据治理、AI场景落地等方面做出突出贡献的团队和个人给予专项奖励，参考中铝集团将数字化转型连续3年纳入集团年度重点专项的做法，确保资源投入与激励力度。

关键绩效指标（KPI）体系构建围绕生产效率、安全水平、绿色低碳等核心目标设定KPI，如井下作业人员减少比例（参考凿岩出矿环节减少50%以上）、设备联网率（如江西省要求重点领域企业数字化生产设备联网率达50%以上）、碳排放强度下降幅度等可量化指标。

转型成效评估与动态调整机制建立数字化转型成熟度评估模型，定期开展诊断评估（如《原材料工业数字化转型工作方案》要求重点企业完成数字化转型诊断评估），结合评估结果动态优化激励政策和资源配置，确保转型方向与企业战略一致。

跨部门协同创新激励鼓励技术部门、生产部门、管理部门组建跨领域数字化转型专项小组，对通过协同攻关实现关键技术突破或场景创新的团队给予额外奖励，推动形成“技术引领、场景突破、生态协同”的良好格局。实施路径与阶段规划07数字化转型实施步骤

顶层设计与战略规划企业需成立数字化转型专项小组，明确转型目标与路径，如中铝集团成立“数字化转型与人工智能实施应用指挥部”，将其连续3年纳入集团年度重点专项，强化顶层设计与高位推动。

分阶段实施与试点验证按照“试点-推广-深化”路径推进，先选择典型场景开展试点，如中国五矿、金川集团等部署“5G+物联网”系统实现矿用卡车自动驾驶，验证成效后再向全流程推广，中铝集团2025年推进建设百余个应用场景并筛选52个正式发布。

数据治理与平台建设构建统一数据湖，提升数据采集、汇聚和质量管理能力，如建设行业大数据平台和数据中台，中铝集团建成8个行业高质量数据集，并获选国家数据局行业高质量数据集链主单位。

技术赋能与场景落地推动人工智能、5G、工业互联网等技术与核心业务融合，如应用“坤安”大模型驱动地质勘探、矿产开采等全场景变革，实现凿岩、出矿环节减少井下作业人员50%以上，有轨运输环节减少90%以上。

生态协同与持续优化联合产业链上下游、科研院所等共建转型生态，如成立有色金属行业高质量数据集联盟，中铝集团秉持开放理念将“坤安”打造为行业共性技术平台，欢迎伙伴二次开发，同时根据《原材料工业数字化转型工作方案》目标持续完善支撑体系。重点项目推进计划智能矿山建设工程推进50个智能矿山示范项目建设，推广5G+物联网系统、矿用卡车自动驾驶、设备状态实时监测等技术，目标实现开采效率提升30%以上，井下作业人员减少50%以上。行业级工业互联网平台建设打造6个以上有色金属行业级工业互联网平台，推动企业生产设备接入、工业软件部署和应用开发，实现产业链上下游数据共享与协同，2026年底前完成平台核心功能搭建。高质量数据集建设项目建设8个行业高质量数据集，涵盖地质勘探、矿产开采、冶炼加工等核心环节，由中铝集团