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质胜未来:融合工艺诀窍和智能模型的全流程质量管理

发布时间:2025-08-15 来源:中国自动化网 类型:企业资讯 人浏览
关键字:

智能化 分析 产品质量 人工智能

导  读:

因全球经济和关税的不确定性、叠加产能和结构性调整等因素,冶金行业竞争日趋激烈,企业越来越重视产品质量以提高市场竞争力。然而,提高冶金产品质量面临诸多挑战:分析,人工智能,智能化,

  因全球经济和关税的不确定性、叠加产能和结构性调整等因素,冶金行业竞争日趋激烈,企业越来越重视产品质量以提高市场竞争力。然而,提高冶金产品质量面临诸多挑战:

  1. 工艺复杂,耦合严重 ——冶金生产多数属于长流程,从原料到成品经过复杂工序,工序之间对质量的影响具有耦合关系,比如冷轧车间的表面质量问题,很大一部分由冶炼、铸造和热轧工序所引起;

  2. 数据分散,分析困难——生产数据分散在各工序控制系统和纸质工艺单,一旦出现质量问题,分析质量缺陷困难重重;

  3. 人工分析,效率不高 —— 人工分析质量缺陷时间效率比较低,分析准确性依赖人的经验,存在不确定性。

  为了应对上述挑战,质量管理通常包含四大举措:管理手段,信息化手段、智能化手段、工艺专家经验。制定质量精益管理体系、流程和标准是企业管理产品质量的基础,但仅仅通过管理手段很难全面解决产品质量问题,为实现冶金企业质量精细化管理,还需采用信息化、智能化手段,以及结合工艺专家诀窍,四项举措齐头并进,帮助冶金企业提高三类产品质量:尺寸质量、表面质量和材料性能质量。

  西马克集团全流程质量管理涵盖了:质量管理信息化、质量管理智能化和工艺诀窍服务。众所周知,实施部署数字化系统,如果没有工艺专家使用好数字化工具,不能充分发挥数字化的作用。就像拥有先进的医疗检测设备,但缺乏专业水平高超的医生,不能很好诊断问题的根因并采取有针对性的方案。西马克集团不但提供信息化和智能化系统,而且提供工艺专家服务,在数字化系统基础上,结合专家的工艺诀窍切实解决冶金企业面临的质量问题。具体内容如下图所示:

产品质量,分析,人工智能,智能化

  西马克集团全流程质量管理

  大多数冶金企业有比较健全的质量管理体系、质量标准和质量管理流程,在没有信息化系统支撑的情况下,日常生产是否严格按照质量管理要求执行,主要依赖员工的经验和责任心,存在过程难管控、事后难追溯等挑战。通过信息化手段实现质量管理在线化,更精细、高效地管理并控制质量体系、标准和流程的严格执行,提高过程质量的一致性,同时提高事后质量可追溯性和质量缺陷分析效率。质量管理信息化覆盖从订单到成品与质量相关的业务流程,全流程质量管理所覆盖的业务流程示例如下图所示:

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  覆盖OTD与质量相关的业务流程

  西马克集团质量管理智能化采用数字孪生、质量基因链和人工智能技术,构建产品生产谱系跟踪模型、质量预测模型、质量缺陷根因分析模型、工艺参数优化模型,实现冶金生产管理的事前质量预测、事中质量控制、事后根因分析和优化。并制定工艺控制规则进行自动判级,实时监控和管理过程质量。通过数据集成和基因链技术生成的冶金产品数字卷如下图所示:

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  冶金产品数字卷

  在数字化系统的基础上,结合西马克集团150多年沉淀的工艺诀窍,我们既能提供信息化和智能化方案,又能提供工艺优化服务。针对冶金企业存在的具体质量问题进行生产工艺参数优化,提高质量合格率。西马克集团工艺优化服务内容包括:质量缺陷分析诊断、一级控制程序优化、二级控制模型优化、工艺参数优化、方案测试和评估、工艺技术培训等。

  在国内外实践案例中,通过数字化系统实施落地结合西马克集团工艺优化服务,取得了不错的质量改善效果。欧洲某钢铁企业部署全流程质量管理系统后,降本增效明显,第一年节约成本一千万欧元;在国内某铝加工企业,通过优化控制参数,离线板形改善效果明显。

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