Chinas Nichteisenmetall-Industrie skaliert Künstliche Intelligenz mit Kun’an 2.0
Chinalco und der Branchenverband erweitern ihr sektorales Großmodell von 18 auf 52 Szenarien entlang Bergbau, Verhüttung, Werkstoff-F&E und Lieferketten
Published on Jan. 02, 2026
CCTV Documentary: Data + AI: A New Journey for Aluminum Industry. Source: CCTV
Die Aluminium Corporation of China (Chinalco) hat erneut Details zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz mit Branchenpartnern und der Öffentlichkeit geteilt.
Die Veröffentlichung der neuen Version 2.0 des Kun’an-Großmodells am 26. Dezember 2025 wurde von 34 zusätzlichen, konkreten Anwendungsfällen begleitet, wie die China Metallurgical News (auf Chinesisch) berichtete.
Die aktualisierte Liste von insgesamt 52 vertikalen Modellen zeigt den umfassenden Anspruch, KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu verankern. Dies reicht von der geologischen Exploration und Rohstoffgewinnung über Verhüttung und Weiterverarbeitung bis hin zu administrativen Funktionen wie der Beschaffung.
Seit der staatliche Chinalco-Konzern damit begonnen hat, sein spezialisiertes Großmodell auf einem von Huawei bereitgestellten Cloud-Stack einzusetzen, sind zahlreiche seiner Tochtergesellschaften diesem Beispiel gefolgt. So haben etwa im Jahr 2025 Mitarbeiter in der Elektrolyse bei Yunnan Aluminium Wenshan damit begonnen, Prognosemodelle für ihre Prozessparameter zu nutzen.
Sie sind nun in der Lage, „Daten aus Zellsteuerung, Messtechnik und Laboranalysen zu kombinieren, um zentrale Regelparameter vorherzusagen und für die Echtzeitsteuerung der Elektrolyse-Zellen zu nutzen“, schreibt die China Nonferrous Metals News (auf Chinesisch).
Ein solcher KI-Einsatz kann Einiges bewirken. Die komplexen chemischen Reaktionen bei der Verhüttung von Aluminium, Kupfer, Blei, Zink, Gallium oder Germanium erfordern eine äußerst präzise Steuerung der Prozessparameter. Bereits geringe Abweichungen können die Qualität mindern oder unnötig den Energieverbrauch erhöhen.
Diese Prozesse werden in China zunehmend nicht mehr allein durch Erfahrung von Fachkräften und Management bestimmt, sondern stärker datengetrieben gesteuert. Gleichzeitig hofft der Branchenverband der Nichteisenmetall-Industrie, mit dem Chinalco kooperiert, dieses Know-how in der gesamten Industrie zu verbreiten.
Ge Honglin, Präsident der China Nonferrous Metals Industry Association (CNMIA), sprach von einem neuen „Entwicklungsmuster“ und nannte auch schon erste Beispiele für Produktivitätsgewinne:
Intelligente Exploration: KI integriert Fernerkundungs-, geologische und Bohrdaten und erhöht die Genauigkeit von Lagerstätten-Prognosen um 30 Prozent.
Intelligente Verhüttung: Ein KI-basiertes Leitsystem auf Grundlage von Echtzeit-Ofendaten senkt den Energieverbrauch um acht Prozent und steigert die Metallausbeute um 2,5 Prozent.
Durchgängige Transparenz: Eine Big-Data-Plattform verbindet die gesamte Lieferkette vom Erz bis zum Endprodukt und strebt eine dynamische Optimierung von Qualität und Kosten an.
Wie schnell sich Großmodelle tatsächlich flächendeckend in der chinesischen Nichteisenmetall-Industrie verbreiten werden, bleibt dennoch abzuwarten. Nicht alle Unternehmen verfügen über vergleichbare Ressourcen und Fachkräfte wie der große Staatsbetrieb Chinalco. Der Verband, unterstützt von der chinesischen Regierung, artikuliert jedoch klar diese Strategie.
Ein Ziel der Modellveröffentlichung Ende Dezember sei „der Aufbau eines branchenweiten KI-Entwicklungssystems“, sagte Ge Honglin. Durch die Veröffentlichung der vertikalen Modelle wollen Chinalco und der Verband zudem „die Eintrittsbarrieren für kleine und mittlere Unternehmen beim Einsatz von KI senken“. Der CNMIA treibt außerdem die Entwicklung von Standards sowie „branchenweiten Spezifikationen für Training, Bewertung und Sicherheit von Großmodellen“ voran, wie er bei der Auftaktveranstaltung zu Kun’an 2.0 erneut betonte.
Ein weiterer wichtiger Schritt für die praktische Nutzung dieser KI-Modelle ist die Entwicklung von „acht industrienahen Datensätzen, die Schlüsselbereiche wie Lagerstätten-Identifikation, Optimierung des Energieverbrauchs, vorausschauende Instandhaltung von Anlagen und die Steigerung von Metallausbeuten abdecken“, berichtet die chinesische Plattform AI Base. (Auf Chinesisch).
All diese Entwicklungen im Bereich der Nichteisenmetalle in China sind relativ neu. Ingenieure und KI-Fachleute in China sehen sich weiterhin mit bekannten Herausforderungen konfrontiert – fragmentierten und inkonsistenten Datensätzen, heterogenen Altsystemen in der Prozessleittechnik oder Vorbehalten gegenüber Black-Box-Empfehlungen, wie sie auch international bekannt sind. Das Tempo der KI-Einführung nimmt jedoch klar zu.
All diese Entwicklungen im Bereich der Nichteisenmetalle in China sind relativ neu. Ingenieure und KI-Fachleute sehen sich mit den üblichen Herausforderungen konfrontiert, darunter mit fragmentierten und inkonsistenten Datensätze, heterogene „Legacy-Systemen“ in der Prozessleit-Technik sowie Vorbehalte gegenüber sogenannten Black-Box-Empfehlungen, wie sie auch international bekannt sind. Die Einführung der KI in der chinesischen Industrie für Nichteisenmetalle macht dennoch erkennbare Fortschritte.
