ICS 77. 120 YS CCS H 60 中华人民共和国有色金属行业标准 YS /T XXXX202X 有色金属采选智能工厂通用技术要求 General technical requirements for intelligent factory in non-ferrous metal mining and mineral processing industry （报批稿） × ×××-××-× ×发布 X×××-××-X×实施 中华人民共和国工业和信息化部发布 目 次 1 范围 2规范性引用文件 3术语和定义 4缩略语. 5总则... 6基本要求... .4 7智能设计 8智能生产... 9智能管理. ..12 10智能管控中心.. 参考文献 16 前言 本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的 规定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由全国有色金属标准化技术委员会（SAC/TC243）提出并归口。 本文件起草单位：矿冶科技集团有限公司、北京北矿智能科技有限公司、山东黄金集团有限公 司、金川集团股份有限公司、深圳市中金岭南有色金属股份有限公司、北京科技大学、中国黄金集 团有限公司、江西铜业股份有限公司、山东招金集团有限公司、中国恩菲工程技术有限公司、长沙 迪迈科技股份有限公司、东北大学、云南铝业股份有限公司、山西北方铜业有限公司、中国铜业股 份有限公司、西藏华泰龙矿业开发有限公司、紫金矿业集团股份有限公司、云南驰宏锌锗股份有限 公司、湖南创远高新机械有限责任公司、华为技术有限公司、湖南水口山有色金属有限责任公司、 山东金软科技股份有限公司、青海鸿鑫矿业有限公司。 本文件主要起草人：张元生、吕潇、王海波、殷志涛、刘晓明、李国清、王李管、赵建军、徐 飞雄、李俊、雷斌、和珍寿、谭正洲、盖金亭、张涛、潘伟、赵威、苑文波、李琦、楚金旺、徐伟、 严铭、赵黎明、何大阔、关长亮、宋兰兰、张进强、栾文敬、张燕、祝代伟、杜瑞、王湖鑫、刘旭、 杨佳伟、赵海利、马晓林、马婷、杨鹏伟、侯杰、柴云鹏、李兴华、朱超、纪锐、颜武刚、代建龙、 闫友、左昌虎、王平。 有色金属采选智能工厂通用技术要求 1范围 本文件规定了有色金属采选智能工厂的总则、基本要求、智能设计、智能生产、智能管理和智 能管控中心。 本文件适用于有色金属采选智能工厂的规划、设计、建设、运营和管理。 2规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用 文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单） 适用于本文件。 GB16423 3金属非金属矿山安全规程 GB/T22239-2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求 GB/T50174数据中心设计规范 GB51108尾矿库在线安全监测系统工程技术规范 AQ2030尾矿库安全监测技术规范 KA/T2053金属非金属地下矿山监测监控系统通用技术要求 KA/T2063金属非金属露天矿山高陡边坡安全监测技术规范 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 有色金属采选 non-ferrousmetal mining and mineral processing 有色金属从矿石开采到选矿结束的生产过程。 3. 2 智能工厂 intelligent factory 在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控 性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。同时集智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构 建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。 [来源：GB/T38129—2019，3.1.1，有修改] 3. 3 数字化管理digital management 利用计算机、通信、网络等技术，通过统计技术量化管理对象与管理行为实现计划、研发等职 能的管理活动和方法。 3. 4 智能生产管控intelligent production control 利用物联网技术、人工智能技术、大数据和云计算技术、协同机器人系统等信息技术和自动化 技术，对生产过程中的各个环节进行智能化管理和控制，以提高生产效率、降低成本、优化资源配 1 置，并确保产品质量的综合性生产管理办法。 4缩略语 下列缩略语适用于本文件。 AI：人工智能(ArtificialIntelligence) AR：增强现实技术（AugmentedReality） ERP：企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning） HSE：健康、安全和环境管理体系（HealthSafetyandEnvironment） IPv6：互联网协议第6版（InternetProtocolVersion6） MES：制造执行系统（ManufacturingExecutionSystem） MTBF：平均无故障工作时间（MeanTimeBetweenFailure） MTTR：平均修复时间（MeanTimeToRepair） OEE：设备综合效率（OverallEquipmentEffectiveness） VR：虚拟现实技术（VirtualReality） 5G：第五代移动通信技术（5thGenerationMobileCommunicationTechnology） 5总则 5.1总体框架 5.1.1应结合生产作业本质安全、环境友好、资源集约、提质降本、绿色高效的工作需求和生产实 际，做好顶层设计，制定智能工厂数字化、智能化发展战略规划，建设集资源的数字化管理、采选 全流程的少人化无人化生产、面向“矿石流”的智能生产管控、基于工业大数据的智能决策于一体 集成化的有色金属智能采选工厂。 5.1.2应通过部署及采用各类自动化、数字化、智能化系统与装备，逐步实现信息化、数字化、智 能化采选生产能力，即在各种装备、辅助设备与系统的支撑下进行数字化、智能化的工艺设计、计 划编制、管理调度、数据采集与存储、生产作业环节控制与管理，并对各类数据进行加工、分析、 判断与预测，实现感知、决策、执行与控制的闭环。 5.1.3宜采用基于工业互联网平台的“云、边、端”架构，建立全流程智能生产管控系统，并将企 业现有基于传统IT架构的信息系统作为工业互联网平台的数据源，深入挖掘系统潜在价值，逐步推 进传统信息化业务云化部署。总体参考框架如图1所示。 2 架构 技术与应用部署架构 企业存量信息系统 业务运行与应用创新 数据共享 智能服务 协同创新 （与企业外部进行信息对接） （规范最联治理、数娱应用创断） ERP、OA. （服务新模式） （选矿工艺分析/品位麦化总势/设备分析等） 设备管理系统、 智能生产 检化验系统、 质量普理系统、 矿产地质资源数字化 本质安全管理 生产运营管理 传统业务 送步上云 安全管理系统等 采矿智能控制 选矿智能控制 矿山虚拟仿真 制造运营服务平台 工业互联网网 工业安全防护 工业数据建模与分析 应用开发与微服务组件 （有色采选机理建模、机器学习、可视化） 工业大数据系统（工业数据消洗、普理、分析、可视化等） 区域数据汇聚、数据减量解析、边缘计算智能等 边 设备接入 协议解析 边数据处理 数据集成 在线卖时告控模型 检测传感/智能感知/现场设备 仅器仅表：风压传感器/雷达遥感测量仪/无人机航测/矿浆品位在线分折/矿浆落液离子浓度在线分折等 端 图1有色金属采选智能工厂总体参考框架 5.2技术架构 5.2.1端 可通过对生产设备进行智能化改造和成套智能装备的应用，实现全面感知和精准控制。 5.2.2边 可充分利用企业原有及新建控制系统数据，汇聚区域数据资源，实现边缘侧的数据分析与实时 决策。 5.2.3云 可集成工业微服务、大数据服务、应用开发与部署等功能，实现海量异构数据汇聚与建模分析、 工业经验知识软件化与模块化、各类创新应用开发与运行。 5.3应用架构 5.3.1智能设计 在产品设计、工艺设计与流程设计层面，应通过优化有色金属采选生产要素，利用数字设计、 仿真优化、大数据分析等技术手段实现智能设计和数字化交付。 5.3.2智能生产 在采选生产过程管理层面，应通过对实时生产数据的全面感知、实时分析、科学决策和精准执 行，实现面向“矿山规划-地质建模-采掘（剥）计划-采矿设计-采矿作业-选矿作业-尾矿充填-尾矿 排放”全流程的，以“矿石流”为主线的生产过程优化；应通过对设备、物料、质量、能源、物流 等业务数据的全面集成和系统分析，实现生产管理过程决策优化。 5.3.3智能管理 在运营管理层面，应通过对人员、成本、运行、维护、安全环保、技术等数据的全面集成和系 统分析，实现运营管理决策优化；在供应链管理层面，宜通过对供需信息、生产资源等数据的分析， 实现资源优化配置。宜开展数据价值挖掘，通过对生产过程数据和矿山运营数据的分析、挖掘，不 3 断形成创新应用，实现供应链协同和资源优化配置。 6基本要求 6.1总体要求 应采用现代检测技术、先进控制技术、模拟仿真技术、大数据分析等技术手段，建设各类新型 自动化、数字化、智能化系统及装备，逐步实现作业现场的少人化、无人化；应采用物联网、在线 监控、数据采集及融合共享技术，逐步实现各系统间互联互通和采选自动化、数字化、智能化；应 采用工业互联网技术，集成设计、生产、管理等多源异构系统数据，逐步实现生产运营的高效协同 和透明可视。 6.2基础设施要求 6.2.1信息基础设施 信息基础设施应满足不同的机器设备以及现场装置通过工业网络进行连接，并