Solution 02

工藝質量控制

Solution 02

鋼鐵生產煙草製造

What
將深度學習視覺識別與多變量相關性分析相結合，對關鍵工藝參數及產品表觀質量進行前置的精準捕捉與定量化分析。
Why
Maxta 引入注入行業頂級專家 Know-how 的工業垂直模型，將質量控制從「事後檢驗」升級為「事前預警」。

系統將「深度學習視覺識別」與「多變量相關性分析」雙擎結合，在結果端精準捕捉微小缺陷（99.6% 裂紋識別率），在根因端自動對關鍵質量影響因子進行重要性排序與溯源。

行业痛点

缺陷隱藏在表面以下，軋制時才被發現。

系統效益

基於大數據與機器學習開發智能質量缺陷預測方法。

行业痛点

裂紋成因複雜，工藝優化方向不明確。

系統效益

採用隨機森林對裂紋數據進行相關性分析與變量排序。

行业痛点

海量高清圖像需人工逐幀識別，效率極低。

系統效益

深度學習視覺模型達到 99.6% 識別率。

行业痛点

冷卻水分控制全依賴人工經驗。

系統效益

實現全過程智能化控制替代人工。

行业痛点

組間吸阻偏差難以消除。

系統效益

模型自動控制目標重量，動態減少組間波動。

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