由中国信息通信研究院联合相关单位编写《中国智能制造发展研究报告—智能工厂》，基于智能制造试点示范数据分析，总结了原材料、装备制造、消费品、电子信息四大行业智能工厂差异化发展路径与特色应用模式。
原材料行业包括如钢铁、石化、有色、建材等行业门类，是典型的流程制造，运行过程通常伴随着物理化学性质的连续变化。该行业制造过程机理复杂，流程间衔接要求高，难以完全依赖物理或者数学模型解析，“黑箱”特征明显，需要依托数字传感、先进控制和智能装备，取代人工控制、执行生产过程。原材料行业生产环境具备高温高压、有毒有害、易燃易爆等特点，危险源点多面广，亟需通过数字手段动态感知和精准识别安全风险，避免人工巡检的滞后，消除风险盲区。
同时，原材料行业的产品性质和工艺特点决定了其高能耗、高排放和高污染的特点，在严峻的节能环保压力下迫切需要应用数字化技术强化能耗和排放监控能力，进而有效实现节能减排的社会责任。基于此，原材料行业智能工厂形成了四类特色模式。
一、全流程智能控制与实时优化
基于“数据分析+工业机理”构建深度解析“黑箱”过程的模型系统，感知加工状态，决策最优操作参数，并实时响应控制。江西铜业通过对设备运行参数、控制参数和生产指标分析，构建数据模型，并叠加在常规控制逻辑上，实现磨浮生产效率和稳定性的智能优化控制。而国投生物燃料则通过对过程和最终产品的计量理化数据分析，结合细胞代谢动力学机理，构建解析过程参数和产品质量关系的模型，实时优化乙醇发酵过程参数，实现产品收率的提升。
二、全过程集成协同与全局优化
通过数据协同推动生产计划、排程调度和全流程控制的集成优化，实现计划、调度约束下装置和过程的全局最优化生产。中石油镇海炼化通过 ERP、RTO（实时优化）、APC（先进过程控制）和 DCS（分布式控制）系统集成，生产计划直接驱动全流程各装置控制优化，实现全局经济效益的最大化。而宝武武钢则通过集中控制和 APS（高级计划排产）系统打通炼钢、连铸、轧钢三大工序，进行统一的排程调度和工序界面一体化优化，实现三大工序全局高效协同生产。
三、质能环一体化优化
基于生产过程数据采集分析，结合工业机理，实时优化工艺操作参数，并实现对装置能耗、排放和质量的一体化优化。酒钢集团应用炼铁能耗专业性机理模型和大数据人工智能模型对单个高炉炼铁过程参数动态调优，提高冶炼效率和质量的同时，减少高炉碳排放。而海螺水泥则是依托全流程智能生产控制平台，基于全流程数据分析建模实现多装置的工艺参数调优，降低生产能耗同时提升产出熟料质量。
四、全价值链协同优化
打通上游原料供应和下游用户销售，实时感知原料价格、供应量、市场需求以及销售价格等波动，进而动态优化生产运营。中石化天津分公司基于大数据分析原油价格和内外贸价格的走势来决策主要产品的产量和原料投入。而中铝萨帕特种铝材（重庆）则是打通上游原料供应和下游订单交付物流，利用启发式算法进行运输路径优化，确保原材料按时到货，订单能准时送达。
