首钢矿业作为首钢重要原料基地，是集采矿、选矿及资源综合利用等于一体的大型现代化矿山，获多项国家级荣誉。近年来，首钢矿业以“现场无人化、操控集约化、管理智慧化”为目标推进智能矿山建设，形成高效智能化生产格局，竞争力位居行业前列，其建设案例入选全国百强。

在智能矿山建设中，数据管理已从线下统计向线上线下融合、数据资产化转变。首钢矿业以数据全生命周期管控为主线，规范线上线下数据标准，推进“数据、业务、决策支持”不落地，构建了“1234”常态化管控体系（1个标准库、2套规范、3大体系、4大机制），有效提升了数据价值。该体系为矿山企业实现数据管理与智能建设深度融合提供了借鉴。

实施背景

打牢企业高质量发展基础的需要。

数据是企业经营基础。强化数据管理与应用，旨在支撑首钢矿业高质量发展，提升专业管理效能与产线经济运行水平。通过构建智能矿山环境下的新型数据管理体系，推动自动化与信息化、智能矿山与专业管控深度融合，实现数字化思维、工作方式和管理能力转变。夯实数据基础，创新管理模式，能显著增强对企业高质量发展的支撑力。

强化智能矿山应用的迫切需要。

当前智能矿山建设虽成效显著，但应用深度不均衡，存在突出问题：线上线下数据口径、标准不统一，导致“数出多门”价值降低；部分信息系统应用浅层化，异常数据发现处理滞后，功能不完善；系统主管专业指导与评价不足，难以激发深度应用主动性；数据管控分析能力弱，源头不规范，存在“落地数据”；自动化与信息化融合不足，“一张图”促生产提效作用未充分发挥；专业管理平台未有效应用，不善用数据分析管理问题。对此，提升管理与经济运行水平，夯实数据管理基础、提升应用能力成为强化智能矿山应用的关键保障。

推进企业数字化转型的有效途径。

传统管理模式依赖层级汇报和检查（日报/周报/月报），流程长、人工录入工作量大，易出错，导致信息滞后、管理被动、动态管控不足。构建智能矿山数据管理体系，通过自动采集数据、集成专业平台信息，打造现场化、一体化、可视化管理环境，运用数字化手段实时掌控产线运营、智能预警与辅助分析，是提升生产效率和经济运行水平的有效手段，更是实现公司数字化转型的核心路径。

内涵和主要做法

以数据全生命周期流程（产生、采集、传递、管理、分析、评价、改进）管控为主线，坚持目标、问题、结果导向，强化数据管理，规范技术要素，完善管控措施，构建智能矿山场景下的“1234”数据管理新体系。该体系旨在夯实数据基础，提升应用能力，增强数据对经营生产的指导服务作用，彰显数据资产价值，为冶金矿山企业高质量发展奠定数据基础。

规范标准，打牢线下、线上数据管理和应用基础。

构建“三类数据”标准库。确立31项数据基础身份信息（含来源、系统、责任等）。按来源渠道梳理原始数据，按指标体系梳理指标数据，按指标子母项构成梳理基本数据，实现口径统一、责任清晰。

健全管理规范。为113个系统建立应用规范，明确部室、厂矿、作业区三级应用职责、频次、输出及监督；梳理完善数据管理制度规范111项，消除管理盲区；建立系统访问日志查询系统监控应用情况。

完善三个管控体系。建立公司—厂矿—作业区—班组四级“一把手”负责的责任网格表，实现数据责任到岗到人。动态完善专业考核、包保核考核、工效挂钩等办法，支撑“管业务必须管数据”。建立专业对厂矿、厂矿对车间的季度评价机制，促进管理提升。

建立四大工作机制。基于信息化系统，按周/月开展系统模块巡查（公司/厂矿层级），聚焦数据基础与深度应用，实施问题清单化跟踪整改。按季度召开调度会，总结分析，落实考核，交流经验。各单位自查，牵头专业联审，企管专业督查。规范指标调整、错误订正、沉默数据清理流程。

推进“三个不落地”，提升数智化管理水平。

推进数据不落地。以“应采尽采”和“两个百分百”（基本数据传递、指标数据逻辑不落地）为目标，明确判定标准，全面梳理落地数据，分析管理价值，制定改进计划，破解难题。聚焦核心系统数据开发预警功能，建立448个数据自诊断（预警）模型，保障数据的真实性。诊断采矿、选矿、建材等产线调控模型，梳理完善自主调控模型112个，提升应用效果。

推进业务不落地。以业务系统内处置、管控一贯到底为目标，梳理71项专业管理业务，结合业财一体化项目，绘制流程，梳理出88个关键流程、114个子流程，针对38项问题提出82项改进意见，优化设计。按智能矿山方案升级系统（如能源管控、招投标管理、安全预警平台），优化产线“管理一张图”，结合业财一体化整合专业平台，实现专业数据管理精干高效。

推进决策支持不落地。梳理人工决策规则纳入系统，实现自主决策（如基于电价时段自动优化设备运行计划）。以“管理一张图”和平台为载体，根据岗位职责逐级构建专项及专业管理分析模型体系，建立应用评价体系，推动职责落实和数智化转型。完善智能预警（关键参数异常报警）和智慧分析功能（追溯指标影响因素）。梳理71项业务，提出24类分析模型，支撑决策不落地。

建立推进保障机制，提升数据绩效。

为保障数据管理体系高效运行和价值提升，建立以下关键机制：

年度专项方案机制。制定《夯实数据管理基础》《智能矿山深化应用》年度专项方案，明确目标与任务，纳入各部门/单位经营目标责任书考核。

数据质量“红黄绿灯”评价机制。对6682项数据责任进行季度（专业/单位）、半年（公司）动态评价。依据真实性、进步性等要素亮灯，绿灯（优）、黄灯（需改进）、红灯（差）。分析亮灯差异，分享经验，帮扶落后。

数据工作绩效评价机制。一是优化季度综合评价：精干实用，强化技术手段与监管保障，做实横向协同、纵向贯通的评价。二是建立数据管理事故等级判定：参照设备/质量管控，从篡改、传递错误、违规使用三个维度界定事故等级，配套考核通报，严肃管理氛围。三是强化系统应用讲评：厂矿（周）、辅业/公司专业（月）定期讲评，检查功能应用、数据异常，剖析解决问题效果，提升应用深度。

季度调度与交流机制。公司主管领导牵头，按“1+1+3”模式（计财部+1专业+3厂矿专题交流）开展季度总结分析，排名奖惩，实现主要单位全覆盖。落实“每周一题”，提炼智能矿山经验案例，在专栏/平台发布，实行正激励（纳入季度考评嘉奖）。

全时段、全覆盖监督检查机制。责任人核查系统运行/数据准确性，当日处置异常。责任单位巡查系统，发现问题考核整改。公司专业全面检查系统数据与应用；计财部/人力资源部深度巡查，发布/讲评问题并考核整改。

实施效果

管理效能显著提升。

数据管理体系优化。构建“1234”智能矿山数据管理体系，覆盖数据全生命周期。形成三级数据体系，消除冗余数据。建立6682项数据身份信息表，完善111项管理规范，形成全域数据字典。18个单位736人实现四级管理网络全覆盖。量化113个系统应用职责，实施季度评价并与绩效考核挂钩。

专业管理绩效突破。新建20个自控模型，建材产线处理量创新高；36台设备实现能耗数据自动采集。能源专业构建11种分析模型，改进158项数据问题，发布25个警示案例。优化915个设备健康模型，预知检修1597项次，健康率从92.81%升至97.28%。物资专业通过精准采购模型，集采比例达96.8%。

企业管理质变。全员形成数据驱动决策习惯，从事后分析转向事前预判、事中管控。实现产线自主调控提升精细化水平。

降本增效成果凸显。

成本压降方面：能源费同比降低4672万元；精准采购模型节省采购资金402万元。

生产效益增长方面：建材产线处理量及“四率”指标持续突破；自控模型优化资源利用率。

设备运维提效方面：预知检修减少非计划停机，设备健康率提升4.47个百分点；自动采集降低人工管理成本。 （本文获得第二十六届首钢管理创新成果二等奖，本版刊发时有删节）