在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，AI技術(shù)已深度滲透質(zhì)量管理全流程。當(dāng)前，鋼鐵行業(yè)質(zhì)量管理仍依賴傳統(tǒng)人工經(jīng)驗、規(guī)則化檢測設(shè)備和離線數(shù)據(jù)分析，存在一下痛點問題：

質(zhì)量缺陷檢測效率低 ：傳統(tǒng)視覺算法泛化能力差，無法應(yīng)對復(fù)雜表面缺陷；

工藝參數(shù)優(yōu)化滯后 ：海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)與質(zhì)量指標(biāo)關(guān)聯(lián)性挖掘不足，缺乏實時動態(tài)優(yōu)化；

異常預(yù)警被動響應(yīng) ：設(shè)備異常、工藝偏差等問題發(fā)現(xiàn)滯后，導(dǎo)致廢品率升高、停機(jī)損失大。

01

為突破上述瓶頸，國內(nèi)某頭部鋼鐵集團(tuán)聯(lián)合東方瑞通，引入DeepSeek大模型技術(shù)，啟動“質(zhì)量知識圖譜+AI大模型”協(xié)同方案，并配套專項培訓(xùn)以加速技術(shù)落地。

技術(shù)架構(gòu) ：基于DeepSeek行業(yè)大模型，融合質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)、設(shè)備日志等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建“感知-分析-決策-反饋”閉環(huán)系統(tǒng)；

場景落地 ：覆蓋鋼材表面缺陷檢測、連鑄工藝參數(shù)優(yōu)化、軋機(jī)異常預(yù)警三大核心場景，通過算法推演與產(chǎn)線數(shù)據(jù)模擬驗證可行性。

02

3月20-21日，東方瑞通為企業(yè)28名部長及廠長定制為期2天的線下培訓(xùn)，課程采用“理論教學(xué)+案例分析+實戰(zhàn)推演”模式，通過算法推演與產(chǎn)線數(shù)據(jù)模擬，提升質(zhì)檢效率、降低廢品率。

針對實際工作場景中的真實業(yè)務(wù)問題，通過小組研討，輸出解決方案，形成一套專屬本企業(yè)的系統(tǒng)方法論。培訓(xùn)設(shè)置“問題診斷-方案設(shè)計-方法提煉”三階段研討，將學(xué)員分為5組，每組圍繞企業(yè)當(dāng)前核心痛點展開深度討論。

03

本次培訓(xùn)滿意度達(dá)4.92分（滿分5分），其中講師技術(shù)水平、課程設(shè)計評分均超4.9分。

“認(rèn)識到數(shù)據(jù)在生產(chǎn)中的重要意義，系統(tǒng)了解數(shù)據(jù)在不同企業(yè)的應(yīng)用，通過培訓(xùn)系統(tǒng)掌握AI驅(qū)動質(zhì)量管理轉(zhuǎn)型路徑，學(xué)習(xí)大模型在生產(chǎn)質(zhì)量化，趨勢預(yù)測中的實際應(yīng)用，感悟技術(shù)改變需與管理融合”——質(zhì)量檢測部主管張工

“想象力是**生產(chǎn)力。數(shù)學(xué)是AI核心基礎(chǔ)，對AI的運用效果取決于對業(yè)務(wù)的理解，只要能建立邏輯和數(shù)學(xué)關(guān)系的對象，都可以用AI來實現(xiàn)，不需要人來做，解決問題方案需要有互聯(lián)網(wǎng)思維，借助智能軟件推薦模型，提升工作效果”——生產(chǎn)調(diào)度中心李經(jīng)理

本次培訓(xùn)不僅是技術(shù)賦能，更是一場思維革新。通過“AI+知識圖譜”的深度實踐，企業(yè)初步實現(xiàn)了質(zhì)量管控從經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的跨越。未來，隨著技術(shù)與管理的持續(xù)融合，鋼鐵行業(yè)必將迎來更高效、更綠色的智能制造新范式。