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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