近日，山西建龙1500mm热轧卷板质量管控体系（下称QMS）正式上线，该项目经过构建一体化质量管控体系，整合钢铁产品分散在各制造单元不同体系中的质量信息，打通加热炉、粗轧、精轧、卷取等上下流工序间的信息壁垒，完成全流程质量信息的共享与协同，并使用现代统计办法进行监控、确诊和质量改善，继续提高产品质量管理水平。

 

　　QMS体系上线之前，山西建龙已对该产线的信息化体系进行优化与升级，形成了涵盖ERP体系、MES体系、二级模型、基础主动化的四层架构，产、供、销、财一体化的运转体系。然而，在质量管控方面仍存在一些痛点，如数据孤岛问题突出、质量断定不精准、全流程进程参数监控薄弱、缺少高效的质量追溯剖析与优化技能等。

 

　　“针对质量管控的薄弱环节，咱们基于工业互联网平台，使用大数据、人工智能等先进技能，构建了卷板热轧质量管控体系，完成了质量信息的集中管理、智能断定和预警监控，经过数据发掘算法和数理剖析，能够从海量数据中获取蕴含的常识模型和工艺规则，为出产线工艺参数优化供给有力支撑。”山西建龙轧钢二厂模型工程师刘璋说，“值得一提的是，该体系还可以对出产进程进行实时监控和追溯，确保全流程出产进程受控。”

 

　　现在，QMS体系经过2个多月的运转测验，软件功用投入率已到达100%，体系运转率到达99.6%以上，基于体系给定的断定规则主动断定准确率为100%，非统计查询类画面响应时刻小于5秒，前史实时数据和多工序数据追溯及剖析画面相应时刻小于10秒。“这些指标的完成，将为质量管理工作供给强有力的支撑，也为公司推进工艺的规范化、标准化、数字化转型建立典范。”体系正式运转后，该公司轧钢二厂模型工程师任毅欣喜地介绍。

 

　　据了解，经过防止人工断定不准引起的质量异议、减少质检人员、下降质量缺点外放风险等措施，产品质量缺点外放风险下降60%；经过对热轧全工序数据相关匹配，人员数据使用功率和劳动功率提高60%以上，为不同质量场景供给体系剖析办法与东西，完成质量数据多维整合追溯及惯例质量问题的高效排查，将进一步提高出产功率，下降出产成本，增强企业的核心竞争力。

 

　　该项目的顺利实施，标志着山西建龙在智能制造领域又迈出了重要一步，在提高产品质量、出产功率，完成降本增效的同时，也为其他工序智能制造解决方案的落地，供给了演示引领和技能根据。

 

　　下一步，山西建龙将继续执行集团数智化转型发展战略，积极推进钢铁制造与信息化、数字化的深度融合，切实打造智慧型工厂，为钢铁产业高质量发展注入新动能。