——訪中國恩菲數字智能技術公司總經理徐偉

有色金屬行業因其“品種多、流程雜、規模小、非標強”的特性，使其物流數智化升級麵臨獨特挑戰。在智能物流係統規劃建設中，不僅要重視工藝流程的極度複雜性、核心設備的非標定製化，還要考慮到重載、惡劣環境下設備可靠性不足，以及調試與生產難以協調等現實製約，破局關鍵在於依托懂工藝、懂設計的整體方案，從規劃源頭優化，並分步實施。

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，廣泛應用於航空航天、新能源、電子信息等關鍵領域，被譽為“現代工業的基石”。近年來，我國有色金屬行業快速發展，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，尤其在物流環節，因其特殊的產業特性而麵臨著諸多嚴峻挑戰，亟待進行數智化升級。

作為我國有色金屬工程技術的領軍企業，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1.2萬餘個項目，積累了深厚的技術底蘊，旗下的中國恩菲數字智能技術公司通過整合自動化、信息化、數字化領域優質資源，更是創新推出“MIM+”數字一體化解決方案和“1+1+N”項目定製化實施方案，在智能物流、數字孿生、工業互聯網平台等方向取得突破性成果，為行業提供了從規劃谘詢到落地實施的全鏈條服務。

日前，本刊記者對中國恩菲數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物流數智化的需求、挑戰與破局之道，並請他分享了對行業物流升級的深度觀察與實踐思考。

徐偉

中國恩菲數字智能技術公司總經理

記者：與鋼鐵等行業相比，有色金屬行業在推進數智化升級過程中麵臨哪些獨特的行業性挑戰？

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

挑戰一：品種繁多，工藝複雜，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，導致整個行業難以形成如鋼鐵行業那樣標準化的流程，因此無法推行相對標準的自動化或信息化解決方案。

挑戰二：規模普遍較小，投入力度天然不足

除電解鋁、氧化鋁規模較大外，多數有色金屬的產能規模遠小於鋼鐵行業。鋼鐵廠的產能動輒數百萬噸，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”導致企業的產值和利潤絕對值較低，在過去更傾向於依賴人工，在數字化上的投入意願和能力天然不足。

智能工廠生產管控協同一體化係統

挑戰三：曆史基礎相對薄弱，但近年進展顯著

過去由於工藝流程非標、規模有限，有色行業企業在自動化裝備、信息化係統建設方麵的投入相對不足，應用水平也參差不齊，整體起步較晚。近年來，在“十四五”政策以及企業發展需求的雙重推動下，整個行業的數智化轉型已取得顯著進展，頭部企業如弘盛銅業早在2019年便率先啟動智能工廠建設，起到示範引領作用，中鋁、江西銅業等頭部企業旗下工廠也成功入選2025年卓越級智能工廠名單。當然，多數中小型企業，尤其是民營企業，受製於資金有限、投資回報周期長等因素，仍麵臨較大挑戰。

記者：有色金屬行業工廠的數智化項目，其需求主要集中在哪些層麵？

徐偉：有色金屬行業工廠的數智化項目需求是係統性、多層次的，其核心在於實現從底層自動化到頂層智能決策的全麵貫通。具體需求，體現在四個層麵的“自動化”：

一是過程自動化：這是數智化的基礎。主要指生產過程控製層麵的自動化，通過DCS、PLC等技術，實現對冶煉、加工等核心工藝流程的穩定、精確控製，這是保證生產穩定運行的底座。

二是裝備自動化：這是實現生產現場少人化、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，替代傳統的人工作業，實現物料轉運、上下料、抓取等環節的自動化，直接提升現場作業安全與效率。

三是管理自動化：這是打通企業“信息流”的層麵。通過搭建“工業互聯網平台+SaaS應用”的企業數字化協同係統EDS（Enterprise Digital Synergy)，覆蓋從生產、設備、能源、質計、物流、安全、環保到營銷、人力、財務等的全域數字化管理實現管理業務的線上化、數字化和高效協同。

四是知識自動化：這是數智化的最高目標。在前麵三個自動化的基礎上，通過積累海量數據，利用AI、大數據分析等技術，將沉澱在專家腦中的經驗知識進行模型化、係統化，最終實現輔助決策乃至自主決策，形成企業的“智慧大腦”。

記者：在有色金屬工廠物流升級方麵，智能物流係統扮演著怎樣的角色？有哪些具體需求體現？

徐偉：在有色金屬工廠數智化升級中，智能物流係統建設是至關重要且效果直觀的一環，目前已成為新建項目的規劃重點和老廠改造的核心方向。其具體需求主要體現在三個方麵：

1.產能規模倒逼自動化升級。隨著企業產能規模擴大（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複雜度成倍增加，“全廠叉車到處跑”的模式已不可持續。這倒逼企業必須應用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.安全提升與作業環境改善的剛需。有色金屬工廠的物流現場，如冶煉車間、礦倉，往往環境惡劣，存在粉塵、二氧化硫、高溫以及車輛穿梭帶來的安全風險。智能物流係統能讓員工遠離危險、繁重、重複的體力勞動，從根本上改善作業環境，提升生產安全水平。

3.全流程數據追溯的基礎支撐。智能物流係統不僅僅是設備的自動化，其核心價值在於數據。通過為每個產品賦予二維碼等標識，利用WMS與MES係統深度融合，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據。它是構建數字化透明工廠，實現全流程管控的基礎支撐。

陽極板智能起重機

記者：有色金屬企業在推進物流數智化升級的過程中，從規劃到落地，目前麵臨哪些具體挑戰與瓶頸？

徐偉：規劃和方案對国产AV麻豆一区二区來說不是問題，真正的挑戰和瓶頸主要在設備和實施環節，具體有這幾個方麵：

瓶頸一：非標設備可靠性是目前麵臨的最大瓶頸

工業現場環境惡劣，如存在重載、粉塵、腐蝕等場景，為此定製的RGV、AGV、無人行車等非標設備，其可靠性、穩定性是項目成功的關鍵。圖紙上都是理想情況，現實會麵臨各種問題，如現場道路不平、海邊容易生鏽、探頭容易被粉塵汙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，複雜的物流係統調試周期長，由於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“盡快見效”的迫切需求形成嚴重衝突。這種矛盾往往導致調試不充分、工期拖延、成本超支，最終使係統長期無法達到理想運行狀態。

瓶頸三：投入產出比的現實考量與內外部阻力

智能物流係統投資較大，對規模有限的有色金屬企業構成不小的成本壓力。同時，傳統觀念根深蒂固——許多企業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，其實通過係統優化，可以實現整體流程效率的大幅提升，但這需要理念的根本轉變。此外，係統上線還會引發人員崗位調整，操作工擔心失業的抵觸情緒，以及係統投用後仍需保留備用人員和設備部分企業還存在高端運維工不足，現有人員難以維護機電軟高度集成的自動化產線等現實因素，都使實際的降本增效成果未被客觀評估。

記者：麵對這些挑戰，恩菲作為行業領先的工程技術公司，是如何破局的？核心優勢和解決方案是什麽？

徐偉：国产AV麻豆一区二区的破局之道和核心優勢，歸根結底在於国产AV麻豆一区二区“懂工藝、懂設計、能做整體方案”，並且積累了深厚的非標設計與工程落地經驗。

1.頂層規劃優勢：作為工程設計院，国产AV麻豆一区二区深刻理解有色金屬行業複雜的工藝流程。無論新建項目還是老廠改造，国产AV麻豆一区二区都能從整廠角度出發，在項目初期與工藝、總圖專業協同，對物流動線、廠房布局進行更合理的頂層規劃，從根本上優化方案。

2.數字一體化解決方案：針對有色金屬行業智能工廠建設，国产AV麻豆一区二区總結並提出了恩菲“MIM+”數字一體化解決方案與“1+1+N”項目定製化實施方案。其中涵蓋：1個平台，即搭建一個集全信息可視化、全流程數字化、全周期數字孿生三位功能於一體的工業互聯網平台；1個中心，即建設一個覆蓋全廠範圍的大規模集控、無邊界協同的智慧運營中心；N個應用：基於工業互聯網平台開發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、環保管理、物流管理、工程管理、智慧決策、優化控製、仿真計算、數字孿生等，以及N個智能終端（含智能裝備）。

3.工程落地經驗：国产AV麻豆一区二区積累了深厚的非標設計與工程落地經驗。針對有色金屬行業物料、場景的多樣性，国产AV麻豆一区二区深入參與關鍵非標環節的設計，如為不同產品開發專用夾具，優化抓取和轉運方案。同時，国产AV麻豆一区二区具備從自動化係統、平台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調試能力確保了各係統間無縫對接，保障係統順暢運行。

AGV叉車搬運錫垛

目前，国产AV麻豆一区二区承擔了弘盛銅業、西南銅業、金新銅業、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，實現了從陽極板取板、檢測、儲運、上板，到陰極銅剝片、碼垛、打包後由RGV轉運、稱重、貼標及裝車的完整流程自動化，並創新實現“儲運一體”。雲錫錫業項目則成功實現了錫錠從熔鑄下線後，通過AGV、無人行車、RGV協同作業，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物流技術的發展趨勢？對於推動行業物流進一步升級發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

在智能化方麵，AI與數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，數字孿生在方案仿真、虛擬調試等方麵展現出潛力。但距離大AI技術實現規模的優化控製和“黑盒”決策還有很長距離。

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

貼標機械臂、智能裝車桁架應用

對於未來的升級發展，我有三點期望和建議：

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

二是行業“培育生態，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化集成商和設備供應商。同時，行業應牽頭在細分領域製定物流裝備的接口與數據標準，降低定製化成本和集成難度。