【摘 要】
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当前正值我国国民经济和社会发展的"十四五"规划期,大数据作为制造业的数字化转型、智能化升级的重要技术支撑,在钢铁行业得到越来越多的应用。随着我国钢铁行业向高质量发展迈进,生产特点由传统大规模、批量生产向多品种、柔性定制转变,这些都对质量提出了更高的要求。传统质量管控分析系统辅助生产,还存在如下问题:仅关注本工序的质量数据,缺乏对全流程的关注,没有解决工序间遗传性导致的产品质量问题;生产的不确定性导
【出 处】
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第十三届中国钢铁年会论文集（摘要）——大会特邀报告
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当前正值我国国民经济和社会发展的"十四五"规划期,大数据作为制造业的数字化转型、智能化升级的重要技术支撑,在钢铁行业得到越来越多的应用。随着我国钢铁行业向高质量发展迈进,生产特点由传统大规模、批量生产向多品种、柔性定制转变,这些都对质量提出了更高的要求。传统质量管控分析系统辅助生产,还存在如下问题:仅关注本工序的质量数据,缺乏对全流程的关注,没有解决工序间遗传性导致的产品质量问题;生产的不确定性导致传统质量模型无法有效进行产品质量预测,使用效果不理想等等;随着云计算、大数据、物联网等新技术的发展,行业内迫切需要基于工业大数据构建全流程质量管控平台辅助企业进行质量管控。中冶京诚质量大数据分析管控系统针对上述钢铁行业产品质量管控方面及技术手段局限性等问题,将大数据及人工智能技术与钢铁生产过程相融合,突破钢铁行业智能工厂应用共性关键技术,构建产品全流程质量分析与管控平台,实现企业生产工艺整体优化、实现生产高效化与绿色化,提高钢铁产品质量档次和稳定性,从而既可推动钢铁行业由大变强,也可充分利用智能工厂技术提升政府治理能力、促进经济转型升级。
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