Solution 02

工艺质量控制

Solution 02

工艺质量控制

钢铁生产烟草制造

重塑质量管控防线

What
针对复杂工业生产中隐蔽性强、成本高昂的质量缺陷问题，将深度学习视觉识别与多变量相关性分析相结合，对关键工艺参数及产品表观质量进行前置的精准捕捉与定量化分析。
Why
质量缺陷是工业生产中最隐性也最昂贵的成本来源。面对缺陷成因复杂、多参数耦合的行业通病，传统的质检往往处于生产末端，不仅极易导致巨大的不可逆损失，且难以明晰工艺优化方向。为了破解这一难题，Maxta 引入了注入行业顶级专家 Know-how 的工业垂直模型，彻底摒弃滞后的人工经验判断，通过智能推演与视觉预警，将质量控制从「事后检验」升级为「事前预警」，帮助企业将质量损失消灭于萌芽阶段。

系统打破了单一检测的局限，将「深度学习视觉识别」与「多变量相关性分析」双擎结合。在结果端，垂直视觉模型在海量高清图像中精准捕捉微小缺陷（如实现 99.6% 的裂纹精确识别）；在根因端，预测分析模型（如随机森林算法）深入挖掘并处理成百上千个复杂的工艺参数，自动对关键质量影响因子进行重要性排序与溯源。这种从「结果精准捕获」到「底层根因预警」的完整闭环计算，真正实现了质量管控的全面跃升。

钢坯夹渣影响因素分析与预报

行业痛点

钢坯质量缺陷直接影响最终产品质量，有些缺陷隐藏在铸坯表面以下，轧制时才被发现，为时已晚，造成巨大质量损失。

系统效益

收集炼钢、连铸、热轧等工序数据，基于大数据与机器学习，开发智能质量缺陷预测方法，实现钢坯夹渣等缺陷的分析预测，将问题消灭于轧制前。

裂纹与过程变量相关性分析

行业痛点

铸坯裂纹成因复杂，工艺参数众多，人工经验难以系统性识别哪些过程变量与裂纹质量问题最强相关，导致工艺优化方向不明确。

系统效益

采用随机森林（Random Forest）对裂纹数据进行相关性分析，对变量进行重要性排序，逐步筛选最优变量子集，构建精度最高的铸坯裂纹分类模型。

二冷水喷嘴堵塞分析预测模型

行业痛点

铸坯裂纹图像分辨率达 1920×1200，海量高清图像中的裂纹区域需人工逐帧识别，效率极低且容易漏检。

系统效益

基于深度学习视觉模型，对铸坯图像进行预处理提取识别区域，利用样本集进行训练验证，在真实生产环境中达到 99.6% 识别率。

薄板 / 气流烘丝冷却水分智能控制

行业痛点

冷却水分控制全依赖人工经验，筒壁温度、蒸汽阀开度、冷却水份难以协同优化，干头干尾问题突出，批间一致性差。

系统效益

实现筒壁温度、蒸汽薄膜阀开度、冷却水份实时预测；冷却水份控制均质化；进一步减少干头干尾量；替代人工实现全过程智能化控制。

卷包烟支吸阻智能控制模型

行业痛点

烟支吸阻受烟丝批内重量波动影响，组间吸阻偏差难以消除，传统方式依赖操机工手动调节目标重量，实时性与精度不足。

系统效益

通过机内短支烟重量预测未来烟支吸阻变化趋势，模型自动控制卷烟机完成目标重量设定，动态减少组间波动，实现吸阻控制全过程智能化。

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