十大优秀科技创新成果系列
近年来，随着钢铁企业产品制造向高端化、精品化方向加速演进，质量管控正面临多工序耦合复杂、产品质量管控困难、质量成本高企、质量风险难以及早识别等挑战。宝信软件面向炼钢—热轧—冷轧全流程质量管控需求，创新构建“数据+AI”驱动的全流程质量预测与优化技术体系，推动质量管理从依赖经验的“事后分析”，向“事前及早预判、过程及时干预、结果快速闭环”的智能管控模式转型升级。
传统质量管理依赖人工经验和末端检测，数据分散在多系统、多工序，质量问题发现滞后、追溯链路长，跨工序协同效率低，难以支撑汽车板、家电板等高附加值产品对稳定性和一致性的要求。质量风险往往难以及早暴露并形成有效干预，成为制约生产效率和产品质量提升的重要因素。
围绕钢铁生产全过程质量主线，宝信软件以材料为主线贯通工艺实绩、质量检测、缺陷信息和用户异议等多源数据，构建统一的全流程质量数据基础。在此之上，将人工智能分析能力深度融入质量管控关键环节，形成覆盖源头预测、过程预报和成因分析的全流程质量管控能力。
源头质量预测与优化
通过对炼钢关键工艺参数和质量风险的提前识别，实现源头质量优化和资源合理匹配，增强下游工序质量稳定性。
全流程性能预报
面向重点钢种，综合成分与关键工艺参数，对最终性能指标进行前移预测，为风险分层管控和取样优化提供依据。
质量问题一键分析与追溯
以异议卷号或批次为起点，自动回溯全流程数据，快速定位异常波动和关键影响因素，显著缩短质量问题分析和处置周期。
本成果已在宝武集团内外多个基地和产线开展应用，围绕“事前源头质量预判与配方优化—事中性能预报与缺陷风险预警—事后质量异议一键分析与追溯复盘”的全流程闭环落地：目前全流程数据贯通率稳定在95%左右，质量异议分析效率提升约50%；全流程性能预测准确率稳定在85%以上。同时，分析结论与人工复核意见持续沉淀入库，驱动知识与模型迭代优化，使平台能力在持续使用中不断增强与完善，推动质量管控从经验驱动转向数据+AI协同，持续提升质量稳定性与生产运行可靠性，并具备可复制推广的工程化落地路径。
未来，宝信软件将持续深化“数据+AI”在钢铁质量领域的融合应用，聚焦重点产品与关键工序，进一步提升风险识别的及时性与处置闭环的协同效率，助力钢铁企业持续提升质量稳定性与运行效率，为行业高质量发展注入持久的智能动能。
