智能物流赋能有色矿冶：“采、选、冶”全链智能化路径与实践

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有色金属行业作为国家战略支柱产业，其采矿、选矿、冶炼等全链条物流具有环境复杂、物料多样、效率与安全要求高等特点，且整体物流智能化水平仍然较低。本文从智能物流技术赋能行业发展的视角，系统梳理了“采、选、冶”各环节的核心物流场景，结合智能调度、无人化装备、数字孪生等技术应用案例，提出分阶段推进物流智能化升级路径，并对未来行业发展趋势进行展望。

曹志杰

中国恩菲工程技术有限公司

有色金属是国民经济发展的基础材料，被广泛应用于新能源、高端制造、国防军工等关键领域，其产业链涵盖采矿、选矿、冶炼、加工等环节，具有流程长、附加值高、物料流转复杂等特征。近年来，随着国家“双碳”目标的深入推进、《“十四五”智能制造发展规划》等政策陆续发布，我国有色金属行业加速升级，如今正处在从“规模扩张”向“高质量发展”转型的关键期。

物流是连接有色金属产业链各环节的“血脉”，直接影响着生产效率、成本控制与安全管理。据中国有色金属工业协会数据，物流成本占有色金属企业总运营成本的15%～25%，部分矿山企业甚至超过30%。更重要的是，“采、选、冶”全链条仍以传统物流模式为主，对行业发展形成制约，如在采矿环节，面临井下环境恶劣导致的运输效率低问题；在选矿环节，存在精矿存储混乱导致的分选滞后问题；在冶炼环节，受限于原料配送误差影响产品质量稳定性。

实现由传统物流向数智化物流的升级，成为有色金属行业突破发展瓶颈的重要选择与关键路径。因此，本文将聚焦“采、选、冶”全链条，探索智能物流技术的落地应用与实践经验，希望能为全行业转型发展提供一定参考。

有色矿冶行业物流特点

有色矿冶行业的产业链特性为：原料价值高、运输损耗敏感、高危高温场景多、半成品和成品重量大、生产不能停顿、环保压力大等，这使其物流运作需要满足诸多独特性要求。

1.采矿环节：环境约束强，运输强度大

采矿分为井下与露天两种模式。井下采矿需在狭窄、多尘、高湿的空间内完成矿石从掌子面到井底车场的转运，物料运输依赖轨道机车或胶轮车，路径固定但调度难度大；露天采矿则面临剥离物与矿石的分运需求，大型矿用卡车需频繁往返于采场与破碎站，单日运输量可达数万吨，且受极端天气影响显著。

2.选矿环节：物料差异化大，存储要求高

选矿是将原矿加工为高品位精矿的关键环节，涉及原矿破碎、球磨、浮选等流程。原矿需按品位、粒度分级运输至不同分选线，避免混装导致的分选效率下降；浮选后的精矿需在低湿度环境下存储，防止氧化变质，且需根据冶炼计划动态调整库存，多采用长距离皮带输送机、管式输送机进行输送到精矿仓存储，再由抓斗起重机进行配料投料。

3. 冶炼环节：流程刚性强，配送精度要求高。

冶炼环节对原料供给的“准时、定量、精准”要求极高，是否按照工艺要求进行原料供给，会直接影响冶炼产品的纯度和品质。例如，对于铜火法冶炼，转炉冶炼需按比例连续加入铜精矿与熔剂，若配送延迟或配比误差超过5%，可能导致炉温波动，影响粗铜纯度；电解后的铝、铜、锌、铅、镍等成品，需避免磕碰，对转运设备的稳定性要求严苛。

有色矿冶行业物流痛点

长期以来，有色金属行业在物流环节存在着高度依赖人工、自动化程度低、信息系统建设不足等问题，成为发展中的重要阻碍。

1.人工依赖高，运行效率低下

人工调度依赖经验判断，易导致运输路径重复、设备空载率高。在采选环节，某铅锌矿统计显示，传统井下矿车空载率达35%，选矿厂原料等待时间占生产周期的20%；在冶炼环节，成品和半成品的转运，多依赖人工天车、人工叉车、平板货车，交叉往复作业；某些企业的人工成本占物流总费用的40%以上，且设备维护依赖事后检修，年均停机损失超千万元。

2.存在“信息孤岛”，使生产环节脱节

有色矿冶行业的信息化投入往往“重生产、轻物流”，在“采、选、冶”全产业链中，物流环节的数据割裂、库存周转率低与“信息孤岛”现象是制约行业效率提升的核心痛点，三者相互影响并形成恶性循环，严重阻碍着智慧物流体系的构建。企业更关注采矿设备、冶炼炉等核心生产设备的智能化，对物流环节的信息系统建设投入不足，部分中小企业仍依赖Excel表格管理物流数据；跨部门协同机制缺失，采场、选厂、冶炼厂分属不同部门或不同子公司，存在“各自为政”的管理模式，缺乏统一的物流协同组织与考核机制。

3.能耗、污染、安全等阻碍智能物流发展

有色矿冶行业是典型的高能耗领域，采矿、冶炼等环节需消耗大量电力、燃油等能源，而智能物流核心设备的运行与维护也需要一定能源的支撑。例如，冶炼车间温度常达60℃以上，智能物流设备如使用常规电池，会使其续航能力下降30%以上，需定制耐高温电池，从而显著增加设备成本，企业投入意愿会大幅降低。

有色矿冶行业的污染主要表现为粉尘、腐蚀性气体、重金属污染等，这些污染直接影响着智能物流设备的稳定性与寿命，成为其落地的核心阻碍，比如冶炼环节的二氧化硫、氟化氢等腐蚀性气体，会加速AGV、智能料仓的金属部件锈蚀，使设备故障率提升40%～60%，维护周期从常规的3个月缩短至1个月，维护成本增加2～3倍。

此外，有色矿冶行业的作业环境存在多重安全隐患，如矿山井下可能发生坍塌、瓦斯泄漏，冶炼车间面临高温烫伤、爆炸风险，这些风险对智能物流设备的可靠性、抗风险能力也提出极致要求。若发生安全事故，如井下透水、冶炼炉喷溅等，可能会造成智能物流设备损毁，其搭载的传感器、数据传输模块也可能因事故中断运行，导致物流链路瘫痪。

能耗、污染、安全问题会增加技术适配难度、抬高实施成本、降低设备可靠性，从而影响智能物流在有色矿冶行业的落地与推广。为破解这些阻碍，需针对性研发耐能耗、抗污染、高安全的定制化智能物流装备与技术，同时结合绿色能源替代、污染治理升级等手段，为智能物流创造适配的行业环境。

有色矿冶行业的智能物流解决方案

1.采矿的智能物流方案

矿山环节物流以“原矿开采－破碎－分选－短途转运”为核心，需解决环境复杂（井下/露天）、物料量大、安全风险高等问题，核心方案聚焦自动化转运与精准调度，关键物流场景有井下原矿从掌子面到井底车场的转运、露天矿剥离物与矿石的分运及短途运输。

相关的核心技术与解决方案如下：

（1）无人驾驶与智能调度系统

某露天矿应用L4级自动驾驶矿用卡车，通过激光雷达、5G 车路协同实现自动避障与路径优化，减少人工操作；井下采用无人驾驶胶轮车，基于SLAM地图自主行驶，解决井下空间狭窄、视线差的问题。搭配物联网调度平台，实时采集车辆位置、载重数据，动态匹配“采场－破碎站－选矿厂”运输需求，提升运输效率20%以上。在某露天煤矿，全新一代露天矿无人驾驶运输解决方案，可在超大规模全矿实现有人+无人矿卡的混编、混行调度。无人矿卡和调度界面如图1所示。

图1 无人矿卡及调度界面

针对地下矿山，特别是为满足大水、高岩爆、高海拔的特殊矿山的运输要求，中国恩菲工程技术有限公司（简称“中国恩菲”）自主研发了无人驾驶有轨电车专利产品，成为国内唯一掌握无人驾驶电机车双机牵引、双机联动技术的单位。目前，已成功应用于铜陵有色金属集团冬瓜山铜矿、云南黄金集团红牛铜矿、赞比亚中色非洲矿业谦比希主西矿体等国内外地下矿山项目，有效帮助客户提高生产率、降低成本、解决劳动力短缺等问题。无人驾驶有轨电车应用场景，如图2所示。

图2 无人驾驶有轨电车应用场景

（2）自动化仓库与分选协同系统

采矿厂设置智能立体料仓，通过料位传感器、X射线品位检测仪实现原矿分级存储与自动分配；精矿存储区配备AGV，结合WMS软件完成精矿从料仓到运输车辆的自动化装车，减少人工接触与错配风险。

（3）井下辅助物料自动化配送

在井底车场设置防爆型智能仓库，通过堆垛机与RGV/AGV实现炸药、支护材料等高危物料的自动化存取，按作业面需求精准配送，降低人工进入高风险区域的频率。

2. 选矿厂的智能物流方案

在有色矿冶行业的选矿环节，智能物流系统是连接“矿石进场”到“精矿出厂”全过程、实现降本增效和智能化的关键纽带。选矿环节的智能物流需求场景可归纳为以下四方面：

（1）原料入场与仓储管理环节

传统人工取样和汽车衡计量存在效率低、易出错，甚至有舞弊风险，如“压磅”“放水”,矿石成分不清，影响后续配矿。通过无人值守汽车衡实现物料入场的智能检斤；通过自动取样机在卸车前或输送过程中，通过机械臂或采样头进行自动、随机、深度取样，样品自动封装并贴码，送化验室，结果与该批次矿石信息绑定，确保样品代表性和追溯性。机械臂取样环节，如图3所示。

图3 货车机械臂取样场景

（2）散料卸料与存储优化

针对矿石、矿粉等散料，需通过智能设备，如自动卸料装置，实现高效卸料，并结合智能仓储系统优化存储布局，提升空间利用率。

（3）智能配药和输送

在选矿环节，药剂的配比、加药、投药环节，需要通过机械臂、桁架机械手、输送机、AGV叉车、立体仓库等实现智能配药输送系统。目前业内某选矿厂已经实现该种场景应用，通过自动卸车，智能输送，机械手自动码垛、拆垛、药袋分离、链式输送机和皮带运输机进行投送，自动完成各类药剂智能化仓储及精准稀释和药剂配送。某选矿厂的智能配药系统，如图4所示。

图4 选矿厂智能配药系统

（4）精矿仓智能装车配送

车辆到位后，系统自动识别车型和任务，控制装车溜槽或包装机进行定量装载，超差自动报警，并与计量系统联动，实现无人化装车。

3. 冶炼厂的智能物流方案

冶炼环节物流以“精矿入炉－辅料供给－成品转运”为核心，需满足高温、高精度、连续生产需求，核心方案聚焦柔性配送与全流程追溯；关键物流场景有精矿从料场到焙烧炉、转炉的定量运输，以及焦炭、熔剂等辅料按冶炼工艺的定时、定量配送，浇铸和电解后成品的无损转运和存储装车。

相关的核心技术与解决方案如下：

（1）AGV柔性配送系统

采用激光导航或磁导航的AGV，与MES实时对接，按冶炼炉生产节奏，根据生产工艺要求精准配送原料与辅料。AGV适配高温环境，可在60℃以上车间持续作业，使配送准时率提升至98%以上，避免生产断档。

（2）数字孪生物流仿真平台

构建冶炼车间物流数字孪生模型，模拟AGV行驶路径、料仓库存变化、设备负载等场景，通过仿真优化运输路线，避开高温区域、减少交叉等待，降低设备损耗，可提升运输效率15%～20%。数字孪生系统不仅可提高有色金属工厂的生产效率和管理水平，还能为企业的数字化转型和智能化升级提供坚实基础。通过以上功能的实现，工厂能够实现更高效、更安全、更环保的生产，同时降低成本和提高产品的市场竞争力。数字孪生场景界面图，如图5所示。

图5 有色冶金数字孪生界面

（3）成品智能转运系统

冶炼厂的半成品、成品目前多采用机械臂、桁架、RGV、智能起重机、智能立体仓库等解决方案实现转运、存储和装车。在铜冶炼行业，由中国恩菲承接的广西金川阳极板、阴极铜智能转运项目和智能渣缓冷项目自投用以来，不仅使业主的人工成本大幅降低，并显著提高转运智能化程度。阳极板和阴极铜转运设备应用场景，如图6所示，智能渣缓冷场景如图7所示。

图6 阳极板、阴极铜转运和装车

图7 铜冶炼智能渣缓冷场

（4）智能立体仓库

有色矿冶行业的原材料、备品备件、半成品、成品等都可通过智能立体仓库进行存储，除需借助托盘、货箱等传统载具外，有色金属半成品垛、成品垛还可直接存储在牛腿式或者非标设计的梳齿式货架上，以减少载具和出入库载具倒运产生的成本。例如，在云锡铜业的阴极铜立体仓库、铜陵有色的阳极板立体仓库、中国铝业的吨包立体仓库中，都通过类似解决方案使各使用单位收益，以更少的地面空间，可以获得更多的立体存储空间。此外，还可以根据成品垛的特性，采用智能起重机对货物进行地面无托盘、无货架叠放存储。中国恩菲承接云南锡业公司的锡垛产品存储和装车，驰宏综合利用公司电铅垛智能转运项目，如图8、图9所示。

图8 锡垛智能平面仓库

图9 电铅垛智能转运项目

实施路径与方法

对于有色金属行业的物流智能化转型，各企业需积极拥抱变革，并从思维转变、顶层设计和技术创新等方面进行落地推进。

1.思维转变

打破传统认知，树立“物流智能化是核心竞争力”的理念，并实现以下观念转变：

从“物流是辅助环节”向“物流是产业链协同核心”转变：认识到物流效率直接影响采、选、冶全链条的成本与响应速度，将智能物流纳入企业战略规划，而非单纯的技术升级项目。

从“局部自动化”向“系统智能化”转变：避免仅在单一环节，如选矿厂仓储，推行自动化，而是以全链路协同为目标，强调物流与生产、销售环节的深度融合，如采矿运输与选矿需求的动态匹配。

从“经验驱动”向“数据驱动”转变：依托物联网、大数据技术，用数据决策替代人工经验，例如通过历史运输数据优化矿车调度路径，通过库存数据预测精矿补给周期。

2.顶层设计

构建“全链条协同”的战略框架，明确目标与路径。明确智能物流的核心目标，规划“分阶段实施路径”。

结合企业规模与业务特点，按“试点－推广－全链协同”三步走：一是试点阶段：选择典型场景，如矿山井下运输、冶炼厂辅料配送，验证技术可行性；二是推广阶段：将试点经验复制到同类场景，实现单一环节智能化全覆盖；三是全链协同阶段：打通采、选、冶数据壁垒，实现跨环节物流调度，如采矿产量数据联动选矿仓储计划、选矿精矿库存联动冶炼生产节奏。

建立“跨部门协同机制”，成立由生产、物流、IT、安全等部门组成的专项小组，避免因部门壁垒导致的智能物流系统与生产需求脱节。

3.技术融合创新

有色矿冶物流场景的特殊性，如井下防爆、冶炼高温、矿山粉尘、冶炼厂高腐蚀环境，倒逼智能物流硬件设备从“通用型”向“定制化”创新，形成一批行业专属技术装备：

（1）硬件层，所选用的设备必须要防爆、抗冲击、耐高温、防腐蚀，与自主导航、柔性搬运进行融合。无人驾驶车辆及AGV、RGV、桁架、起重机等都要有高可靠性和稳定性，不能因为设备故障造成产线停运；需要预留原有人工叉车、人工天车应急搬运的通道。

（2）软件层，通过“物联网+AI+数字孪生”等技术的深度融合，打破设备、环节、系统间的壁垒，实现物流全流程的智能决策与动态优化；跨技术协同，绿色化与智能化的深度耦合，响应“双碳”政策，将智能物流技术与绿色低碳技术融合，实现“效率提升+减排降碳”双重目标。在物流设备应用过程中，采用AI模型算法、图像识别等提高辨识准确性；采用新能源电池等为物流设备供电，采用矿山和冶炼厂厂房空旷区域增加太阳能光伏板发电，实现绿色能源充电桩，使运输能耗可以大幅下降。

有色矿业行业智能物流的技术创新与融合，本质是通过“硬件定制化适应场景、软件融合打通数据、跨技术协同实现绿色”，最终解决效率、安全和绿色的三大核心问题。

有色矿冶行业智能物流未来趋势展望

在全球产业升级与科技变革浪潮下，有色矿冶行业正处于深度转型的关键期。智能物流作为推动行业降本增效、绿色发展、提升竞争力的核心驱动力，未来将重塑行业格局，在效率提升、绿色转型、技术融合等维度展现出巨大潜力。

1.智能化与自主化深度演进

有色矿冶智能物流已在部分环节实现自动化，如矿山的无人驾驶矿车、冶炼厂的AGV物料配送，通过AI智能加持，未来将向“自主智能”全面进阶。数字孪生与元宇宙技术的融合，将构建出1:1高仿真的物流虚拟环境。企业能在虚拟空间中提前模拟物流方案的实施效果，如测试新的运输路线、仓储布局调整等，大幅降低线下试错成本。人工智能算法将具备自主学习与进化能力，面对复杂多变的物流场景，如矿山地质条件变化、冶炼工艺调整，算法可实时分析海量数据，自动优化决策策略。例如，智能仓储系统能根据物料的出入库频率、存储期限等因素，自主调整存储布局，从而有助于库存周转率大幅提升。

2.绿色化与可持续发展主导

在“双碳”目标的刚性约束下，绿色物流将成为有色矿冶行业的必然选择。新能源装备在物流环节的应用将全面铺开，露天矿用卡车、厂区转运车辆将加速向氢燃料电池或锂电驱动转型。配合智能能量管理系统，通过AI算法精准预测能耗、优化充电/加氢计划，实现能源的高效利用。预计到2030年，行业物流环节的碳排放有望降低60%以上。智能物流将深度融入循环经济体系，尾矿、废渣等废弃物的智能转运与回收利用将成为常态；智能管道输送系统实时监测尾矿成分，动态调整输送策略，提高资源回收率；冶炼废渣通过AGV自动分拣至不同回收线，实现固废资源化利用最大化，助力行业向绿色可持续方向转型。

3.跨界技术融合与创新应用拓展

智能物流的发展将不再局限于传统物流技术范畴，而是与更多新兴技术跨界融合。5G与边缘计算技术的结合，将实现物流设备的实时、低延迟通信与本地数据处理，提升设备的响应速度与运行稳定性。例如，矿山井下的无人驾驶车辆通过5G与边缘计算，可在毫秒级内对突发状况做出反应，使运输安全性大幅提升。

此外，生物技术、纳米技术等前沿领域也将为智能物流带来创新应用。如利用生物传感器监测物料的品质变化，通过纳米材料提升物流设备的耐磨、耐腐蚀性能，进一步拓展智能物流的技术边界，为有色矿冶行业的高质量发展注入新动能。在矿山、冶炼厂的智能仓库旁部署金属3D打印设备，通过物联网实时监测设备备件损耗数据，如矿车轴承、炉窑喷嘴等，当库存低于阈值时，自动启动3D打印。

“采、选、冶”全流程仿真优化，构建“矿山－选矿厂－冶炼厂”的数字孪生模型，实时映射矿车运输、料仓库存、AGV 配送等物理状态。通过仿真模拟不同生产计划下的物流负载，提前优化调度方案。

这些跨界融合与创新应用，本质上是通过“技术嫁接”破解有色矿冶物流的场景限制：新一代信息技术解决“协同与可信”问题，先进制造技术提升“柔性与效率”，新能源技术推动“绿色与可持续”，前沿交叉技术突破“感知与耐用”瓶颈。未来，随着技术成熟度提升，这些创新将从试点走向规模化应用，推动有色矿冶智能物流进入“全域自主、全域绿色、全域协同”的新阶段。

总结

有色矿冶行业的智能化转型正从单点突破迈向全链协同，智能物流作为连接“采、选、冶”全流程的核心纽带，已成为破解高成本、低效率、安全环保难题的关键引擎。本文通过剖析矿山无人驾驶、选矿智能仓储、冶炼柔性配送等场景的落地实践，验证了“顶层设计引领－技术创新驱动－全链数据贯通”路径的可行性。

未来，随着AI自主决策、绿色能源替代、跨界技术融合的深度演进，智能物流将推动行业向“安全零事故、能效最大化、资源循环化”的高质量发展模式跃迁。企业需以开放姿态拥抱变革：一方面，借鉴钢铁、化工等行业成熟经验，分阶段推进最小单元智能化改造；另一方面，强化产学研协同，攻克高温耐腐设备、全链数字孪生等技术瓶颈。唯有将智能物流纳入战略核心，方能在全球资源竞争新格局中构筑可持续竞争力。

———— 物流技术与应用融媒 ————

编辑、排版：王茜

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