一期筑基見成效，二期擴容再深化

此前，雙方在敬業(yè)冷軋一期項目中成功構建了以生產工藝質量為核心的大數據分析系統，初步實現了冷軋工序的原料質量審核、工藝監(jiān)控、質量判定、缺陷分析、成材率分析與設備預警等功能，為敬業(yè)集團冷軋產線的質量提升與智能化轉型奠定了堅實基礎?；谝黄陧椖康娘@著成效與深度融合經驗，雙方再度攜手，將系統擴展至煉鋼、熱軋、冷軋全流程，致力于打造覆蓋“煉鋼-熱軋-冷軋”全工序的一體化質量管控與大數據分析平臺。

打破數據孤島，構建全域質量數據中臺

系統以企業(yè)級數據中臺為核心，打通一煉鋼、二煉鋼、1450/1780熱軋、高品鋼冷軋等多產線數據壁壘，實現工藝參數、過程曲線、檢化驗結果等多源異構數據的集成、清洗與時空對齊。通過物料譜系重構與規(guī)則引擎支持，實現從鋼水到成卷的全流程一鍵追溯，追溯效率控制在3秒以內，徹底解決“數據孤島”與“工序割裂”痛點。

PDCA閉環(huán)管理，實現質量生命周期的智能管控

系統秉承“事前預警-事中監(jiān)控-事后追溯-智能分析”的PDCA閉環(huán)理念，構建四大核心能力：

事前預警：建立數字化工藝標準庫，實現工藝合規(guī)性自動校驗與實時預警；

事中監(jiān)控：通過實時數據流與規(guī)則引擎，實現工藝參數異常自動判定與分級推送；

事后追溯：支持曲線、圖像、參數等多維度數據關聯追溯，快速定位質量缺陷根源；

智能分析：融合機理模型與AI算法，實現缺陷主題分析、性能預測與工藝優(yōu)化。

AI賦能表面檢測，攻克高端產品質量瓶頸

通過對1780產線表檢系統進行AI智能化升級，引入深度學習框架，實現帶鋼表面裂紋、夾雜、孔洞等缺陷的高精度識別與分類，檢出率≥95%，分類準確率≥85%。系統具備樣本自學習能力，并可聯動下游工序實現質量閉環(huán)控制，為汽車板、高強鋼等高端產品提供可靠的表面質量保障。

冷軋工藝模型集群，打造行業(yè)智能應用標桿

項目深度融合北科工研在冷軋領域的核心工藝模型，包括：

斷帶預測模型：實時預警軋機斷帶風險，保障生產連續(xù)性；

跑偏分析模型：實現酸軋、連退工序帶鋼跑偏的智能診斷與調控；

鋅層質量評價：通過大數據分析實現鍍鋅鋅層厚度的自動評價與優(yōu)化；

設備健康監(jiān)測：構建工藝-設備融合監(jiān)測平臺，推動預測性維護轉型。

可復制、可推廣的行業(yè)解決方案

系統采用微服務架構、B/S模式與開放式API接口，支持與企業(yè)現有系統無縫集成，具備高度的標準化與擴展性。北科工研憑借數十年鋼鐵工業(yè)知識沉淀，形成了一套技術先進、理念超前、可全行業(yè)復制推廣的鋼鐵全流程質量管控整體解決方案。

邁向“智慧敬業(yè)”新時代

項目預計于2026年1月全面上線，顯著提升其在高強鋼、汽車板等領域的質量競爭力。此次合作不僅是敬業(yè)集團數字化轉型的關鍵一步，更為中國鋼鐵行業(yè)提供了可復制、可推廣的智能質量管控范式，助推行業(yè)邁向高質量、智能化發(fā)展新階段。