北京2025年8月14日 /美通社/ — 因全球经济和关税的不确定性、叠加产能和结构性调整等因素，冶金行业竞争日趋激烈，企业越来越重视产品质量以提高市场竞争力。然而，提高冶金产品质量面临诸多挑战：
- 工艺复杂，耦合严重 ——冶金生产多数属于长流程，从原料到成品经过复杂工序，工序之间对质量的影响具有耦合关系，比如冷轧车间的表面质量问题，很大一部分由冶炼、铸造和热轧工序所引起；
- 数据分散，分析困难——生产数据分散在各工序控制系统和纸质工艺单，一旦出现质量问题，分析质量缺陷困难重重；
- 人工分析，效率不高 —— 人工分析质量缺陷时间效率比较低，分析准确性依赖人的经验，存在不确定性。
为了应对上述挑战，质量管理通常包含四大举措：管理手段，信息化手段、智能化手段、工艺专家经验。制定质量精益管理体系、流程和标准是企业管理产品质量的基础，但仅仅通过管理手段很难全面解决产品质量问题，为实现冶金企业质量精细化管理，还需采用信息化、智能化手段，以及结合工艺专家诀窍，四项举措齐头并进，帮助冶金企业提高三类产品质量：尺寸质量、表面质量和材料性能质量。
西马克集团全流程质量管理涵盖了：质量管理信息化、质量管理智能化和工艺诀窍服务。众所周知，实施部署数字化系统，如果没有工艺专家使用好数字化工具，不能充分发挥数字化的作用。就像拥有先进的医疗检测设备，但缺乏专业水平高超的医生，不能很好诊断问题的根因并采取有针对性的方案。西马克集团不但提供信息化和智能化系统，而且提供工艺专家服务，在数字化系统基础上，结合专家的工艺诀窍切实解决冶金企业面临的质量问题。具体内容如下图所示：
大多数冶金企业有比较健全的质量管理体系、质量标准和质量管理流程，在没有信息化系统支撑的情况下，日常生产是否严格按照质量管理要求执行，主要依赖员工的经验和责任心，存在过程难管控、事后难追溯等挑战。通过信息化手段实现质量管理在线化，更精细、高效地管理并控制质量体系、标准和流程的严格执行，提高过程质量的一致性，同时提高事后质量可追溯性和质量缺陷分析效率。质量管理信息化覆盖从订单到成品与质量相关的业务流程，全流程质量管理所覆盖的业务流程示例如下图所示：
西马克集团质量管理智能化采用数字孪生、质量基因链和人工智能技术，构建产品生产谱系跟踪模型、质量预测模型、质量缺陷根因分析模型、工艺参数优化模型，实现冶金生产管理的事前质量预测、事中质量控制、事后根因分析和优化。并制定工艺控制规则进行自动判级，实时监控和管理过程质量。通过数据集成和基因链技术生成的冶金产品数字卷如下图所示：
在数字化系统的基础上，结合西马克集团150多年沉淀的工艺诀窍，我们既能提供信息化和智能化方案，又能提供工艺优化服务。针对冶金企业存在的具体质量问题进行生产工艺参数优化，提高质量合格率。西马克集团工艺优化服务内容包括：质量缺陷分析诊断、一级控制程序优化、二级控制模型优化、工艺参数优化、方案测试和评估、工艺技术培训等。
在国内外实践案例中，通过数字化系统实施落地结合西马克集团工艺优化服务，取得了不错的质量改善效果。欧洲某钢铁企业部署全流程质量管理系统后，降本增效明显，第一年节约成本一千万欧元；在国内某铝加工企业，通过优化控制参数，离线板形改善效果明显。
