一期筑基见成效，二期扩容再深化

此前，双方在敬业冷轧一期项目中成功构建了以生产工艺质量为核心的大数据分析系统，初步实现了冷轧工序的原料质量审核、工艺监控、质量判定、缺陷分析、成材率分析与设备预警等功能，为敬业集团冷轧产线的质量提升与智能化转型奠定了坚实基础。基于一期项目的显著成效与深度融合经验，双方再度携手，将系统扩展至炼钢、热轧、冷轧全流程，致力于打造覆盖“炼钢-热轧-冷轧”全工序的一体化质量管控与大数据分析平台。

打破数据孤岛，构建全域质量数据中台

系统以企业级数据中台为核心，打通一炼钢、二炼钢、1450/1780热轧、高品钢冷轧等多产线数据壁垒，实现工艺参数、过程曲线、检化验结果等多源异构数据的集成、清洗与时空对齐。通过物料谱系重构与规则引擎支持，实现从钢水到成卷的全流程一键追溯，追溯效率控制在3秒以内，彻底解决“数据孤岛”与“工序割裂”痛点。

PDCA闭环管理，实现质量生命周期的智能管控

系统秉承“事前预警-事中监控-事后追溯-智能分析”的PDCA闭环理念，构建四大核心能力：

事前预警：建立数字化工艺标准库，实现工艺合规性自动校验与实时预警；

事中监控：通过实时数据流与规则引擎，实现工艺参数异常自动判定与分级推送；

事后追溯：支持曲线、图像、参数等多维度数据关联追溯，快速定位质量缺陷根源；

智能分析：融合机理模型与AI算法，实现缺陷主题分析、性能预测与工艺优化。

AI赋能表面检测，攻克高端产品质量瓶颈

通过对1780产线表检系统进行AI智能化升级，引入深度学习框架，实现带钢表面裂纹、夹杂、孔洞等缺陷的高精度识别与分类，检出率≥95%，分类准确率≥85%。系统具备样本自学习能力，并可联动下游工序实现质量闭环控制，为汽车板、高强钢等高端产品提供可靠的表面质量保障。

冷轧工艺模型集群，打造行业智能应用标杆

项目深度融合北科工研在冷轧领域的核心工艺模型，包括：

断带预测模型：实时预警轧机断带风险，保障生产连续性；

跑偏分析模型：实现酸轧、连退工序带钢跑偏的智能诊断与调控；

锌层质量评价：通过大数据分析实现镀锌锌层厚度的自动评价与优化；

设备健康监测：构建工艺-设备融合监测平台，推动预测性维护转型。

可复制、可推广的行业解决方案

系统采用微服务架构、B/S模式与开放式API接口，支持与企业现有系统无缝集成，具备高度的标准化与扩展性。北科工研凭借数十年钢铁工业知识沉淀，形成了一套技术先进、理念超前、可全行业复制推广的钢铁全流程质量管控整体解决方案。

迈向“智慧敬业”新时代

项目预计于2026年1月全面上线，显著提升其在高强钢、汽车板等领域的质量竞争力。此次合作不仅是敬业集团数字化转型的关键一步，更为中国钢铁行业提供了可复制、可推广的智能质量管控范式，助推行业迈向高质量、智能化发展新阶段。