【科技创新】首自信智能工厂（三）| 基于知识图谱的高端汽车板质量风险预防体系

汽车零部件用钢材种类繁多，且个性化需求差异显著，导致材料质量设计与制造难度较大。一辆汽车的零部件中，使用的钢材超过20000个，每个零部件的形状、位置各不相同，成形要求也千差万别，这对质量设计、质量管控及企业柔性制造能力均提出了更高要求。

 

解决方案

首自信汽车板质量管控知识图谱，致力于解决钢铁行业的高端板材质量预测难，事前风险预防能力较弱等核心痛点问题。通过打造基于知识图谱的工业互联网质量智控解决方案，有效破解工业数据分散、难以整合及高效利用的难题，为制造业提供了全新的质量管控模式，对于提升产品质量和生产效率，推动我国制造业转型升级、实现高质量发展目标具有重要价值。

功能亮点

一、制造过程风险识别

冷轧汽车板制造流程长，过程控制点多达1200余个，不同产品的工艺要求差异明显，操作界面繁杂，导致过程预防和执行易出现偏差。借助知识图谱、规则引擎等人工智能技术，可精准识别重点风险领域，有效强化质量事前预防，提升“一次性做对事情”的能力。​

生产计划智能评审：构建生产计划评审规则库，对各生产计划展开智能评审。实现物料接续风险的自动识别和分级，智能动态推荐降低风险的反应计划，辅助操控人员进行物料接续的事前预防和事中控制。

在制可疑材料智能阻断和风险预控：以量化评分的形式提前识别工序产品的质量风险，提前阻断或者动态给工序推荐反应措施，提升主要工序应对不同来料质量的适应能力。

二、质量控制与根因分析

通过知识图谱关联分析，对性能指标、表面质量等进行预测与根因分析。​

性能与工艺知识图谱：基于性能与工艺的历史实绩构建知识图谱，帮助生产工程师快速找到符合用户性能指标的历史生产数据，为生产提供参考，同时识别生产风险，提高生产效率。建立钢卷工艺参数和性能参数之间的关系模型，构建性能知识图谱，实现在制品不同阶段的性能主要指标的预测功能，通过动态调整后道工序工艺，提升性能稳定性。

表面与工艺知识图谱：以专家知识、历史案例为主构建表面与工艺知识图谱，收纳109种常见缺陷，为表面质量分析提供实操案例与解决思路，实现典型表面缺陷的预测及预防功能。

三、客户端问题辅助决策

客诉问题是企业重点关注内容，若无法妥善解决，将严重损害企业形象并减少业务量。通过NLP语义抽取历史质量异议分析报告，构建包含问题类型、描述、原因、处理流程等各类实体、属性和关系的历史经验知识库。该知识库可帮助用户快速定位类似问题，了解原因和处理流程，发现问题规律和趋势，预测未来可能出现的问题。构建客户端问题知识图谱，将客户投诉、客户反馈、质量异议与材料端生产、工艺相关联，打通客户端与制造端沟通渠道，利用图谱联想优化寻找服务决策建议。

应用效果

该系统依托知识图谱构建了端到端的汽车板质量风险预防技术体系，实现物料接续风险、在制可疑材风险阻断、订单风险自动审核，完成了性能、表面、冲压风险预测，构建了AI专家系统。

业务维度：管控制造供应链条关键节点，包括订单、生产、质量、客服。

工序维度：覆盖汽车板全生命周期，涵盖炼钢-热轧-冷轧-连退/镀锌-精整-剪切加工。

时间维度：优化全流程质量管控，包括事前、事中、事后，提升管控效率。

以某汽车板的冷轧厂数字化转型实践为例：

该系统实现了覆盖汽车板质量管控全生命周期，系统综合贡献率达80%，并达到以下技术指标：

降低外部质量损失：

冲压类客户质量抱怨减少63.83%

冲压类质量损失降低49.37%

冲压类问题平均处理时间降低83.33%

降低内部质量损失：

产品一检封闭量降低约1000吨/月

现货发生率降低1.14%

质量降级率降低19.8%

作为冶金行业数字化解决方案领军企业，首自信已形成覆盖钢铁全流程的数字化产品体系，陆续为7家首钢集团旗下企业及15家外部大型钢铁企业提供数字化解决方案。未来，首自信将继续加强技术研发，深化场景应用，保障高质量交付，为行业提供数字化转型最佳实践和最佳解决方案，推动冶金行业向绿色化、高效化、智慧化发展贡献首自信方案。