基于工业大数据的钢铁全流程质量管控系统

所属学院：工程技术研究院

合作方式：☐整体转让 ☐技术许可 ☐作价入股 ☒合作开发 ☐其它_____

成果简介：

1. 将产品分散在各制造单元不同系统中的质量信息统一集中到一体化质量管控系统中，实现上下游工序全流程质量信息的贯通。以产品质量为中心，收集、整合系统的生产过程数据，实现信息全流程质量信息共享。

2. 在全流程数据采集基础上，通过对全流程过程数据的监控、质量异常管理、过程评级、质量追溯、质量分析、质量预测等，保证全流程生产过程受控，促进产品质量持续改进，实现产品质量一贯制；通过数据挖掘算法和数理分析，获取海量数据中蕴含的知识模型和工艺规律，对产线工艺模型进行优化。

成熟程度及推广应用情况：

目前处于何种研发阶段：☐研发 ☐小试 ☐中试 ☐小批量生产 ☒产业化；样机：☒有 ☐无 其他：☐如选择“其他”，请说明：软件系统。

推广应用情况；该项技术作为钢铁智能制造大数据应用的核心技术，已在涟钢（板带材）、马钢（板带材）、鞍钢（板带材）、沙钢、新余钢铁（板带材）、淮钢（棒线）、鞍钢鲅鱼圈（中厚板）、中铝瑞闽（有色）、广西南南铝（有色）、广西银海铝（有色）等企业投入运行或正在实施，为产品全生命质量周期稳定性提供有力保障，具有重要的推广应用前景。

技术优势：

1. 数据平台支持大部分工业网络通讯协议，实现IT与OT互联互通，数据时空转变，实现精物料对应；

2. 应用层包含全过程工艺参数监控、精准质量判定、一键式质量分析、质量预判与工艺参数整定等功能实现了全流程生产过程中的事前预测、事中监控、事后分析，有效支撑产品质量一贯制和工艺优化改进。

性能指标：

1. 系统可用率≥99.6%；

2. 功能投入率="100%；

3. 在线画面响应时间≤5s；

4. 数据查询画面响应时间≤10s。

市场分析：

该技术可以推广至钢铁行业和其他流程工业，随着企业的智能化转型和质量要求日益严格，市场需求前景良好。

经济效益分析：

依据实施产线的数量不同，投资额度有较大的差别，项目实施以后，可降低质量不良率20%以上，提高工艺人员生产效率30%以上，一到两年收回投资成本。

成果亮点：

1. 具有自主知识产权，发表相关专利6项，相关论文8篇，软件著作权18余项。

2. 全流程数据采集及质量管控技术目前处于国际先进水平。

3. 申报冶金行业科学技术进步奖，一等奖，初审。

团队简介：

邵健，副研究员，长期从事钢铁冶金质量管控技术的研究，具有丰富的行业背景及掌握先进的数据分析理论。

研究团队核心成员包含工艺人员和信息技术人员，其中硕士以上学历占比62.5%以上，钢铁行业10年以上工作经验8人。

成果相关照片：

图1 全流程质量管控系统构架图

图2 全流程质量管控应用层功能

图3.全流程质量分析平台软件著作权

联系方式：

北京科大科技园

010-62333830,62335841,62335665,62333626