目的和意义：
有色金属是民用、工业、交通、军工、电子、航天航空等领域的重要基础材料，通过建立有色金属智能加工工厂能力成熟度模型，指明行业智能工厂建设路径、关键要素、主要特征及核心能力，统一行业智能工厂成熟度评价体系，引导行业企业统一认识、加速智能工厂建设，推进工业互联网、大数据、人工智能、5G、边缘计算、数字孪生等前沿技术在行业应用，实现设备、物料、能源等制造要素的数字化汇聚、网络化共享和平台化协同，促进行业企业产业升级和高质量发展。
制定行业统一的智能工厂成熟模型和评价方法可以为行业进行智能工厂建设、第三方开展工厂智能制造成熟度等级评价提供指导。
必要性：
国内有色金属行业迅猛发展，产能产量在全球处于领先地位，在快速形成较完善的产业链体系的同时，企业内部管理水平管理水平参差不齐，大多数企业的计划管理、物流管理、工艺管理、质量管理、设备管理等还处于纸质表单、人工管理的较落后状态，效率低下，成本高企不下；同时，有色金属生产品种多、流程厂、工艺复杂、规格多变，工厂建设规模、建设时间差别大，造成设备种类、规格繁多，装机水平参差不齐，行业整体在自动化、网络化、数字化、智能化建设方面亟待提升。
国内有色金属行业生产管理数字化程度普遍较低，不同细分领域（如：铜、铝、铅、锌等）智能工厂设计与建设标准不统一，同一细分领域不同企业之间发展差异较大。产线自动化水平普遍不高，制造信息化覆盖不全，未实现制造过程工艺、质量、设备、能源、物料、安环、环境等全生产要素的数字化汇聚；数据应用和数据建模等智能化应用基本处于空白，少数领先企业正在进行智能工厂建设的探索和尝试，建设模型差异较大，尚未建立智能工厂标准体系，新一代智能制造技术未在行业内部应用，缺乏深度融合，制约了行业快速、高质量发展，亟需行业统一的智能工厂成熟模型和评价办法来指导行业智能工厂建设。
国家出台的《智能制造能力成熟度模型》（GB/T39116-2020）、《智能制造能力成熟度评估方法》（GB/T39117-2020）具有较强的指导意义，与有色金属加工行业的生产工艺、物流方案、智能装备等结合不具体、不深入，需要制定针对行业的、适用的模型和评价办法、权重设计。