产品质量已经成为市场竞争中决定胜负的最关键的要素。建立生产质量模型无论是对生产过程的本质特性研究还是对实际生产过程的控制、预测、优化、仿真和质量诊断都具有重要的现实意义。
本系统重点实现对生产过程相关因素进行实时监测,解决产品生产过程中各项指标的变化与产品质量之间的模型关系,基于统计模型,运用偏最小二乘法、具有优化结构的神经网络、多变量统计过程控制等方法,对从实际生产过程中得到的统计数据进行分析和建模,消除、避免生产过程的异常波动,使过程处于正常波动状态。研究影响产品质量的关键因素,给出调整的策略,科学指导生产。
以钢铁制造流程为代表的大型流程工业是一类由不同功能但又相互关联、相关支撑、相互制约的多种工序和多种装置及相关设施构成的、工序串联并集成运行的复杂过程系统。针对大型流程工业的特点,解析多流程、多尺度、多装置间的相互关系,建立有效的质量控制模型,寻求最优的质量控制策略,监控产品的生产质量状态,确保产品的质量成为一个重大的研究课题。
生产质量建模和过程监控可以应用于钢铁冶金生产等流程型工业中,也可以广泛应用于石油、化工和机械制造等其他领域中。本系统的应用案例有:宝钢股份有限公司条钢部高线生产中的轧件尺寸精度评估与SPC控制系统,鞍钢股份有限公司冷轧热镀锌生产质量建模与分析系统。
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