成果简介：利用现有的信息化系统，对产品制造过程的质量数据、工艺参数进行集成和融合，采用统计方法和大数据分析技术，实现产品质量在线监控、诊断、优化、判定与全流程质量追溯分析，提高产品质量的稳定性和成品率。（1）数据采集、预处理与时空融合：从自动化控制系统、MES、ERP、大型仪表采集产品制造过程的重要工艺参数、质量参数、物料参数、判定结果、以及控制系统报警事件等。（2）生产过程与产品质量实时监控：对来自工艺过程实时数据库、产品质量数据库的基础数据，在经过数据转换与重整后，采用相应的数学模型，对生产过程和产品质量进行在线监控，避免出现批量的质量偏差。（3）产品质量分析与预测：对关键过程参数进行符合性分析，预测产品质量，为产品质量在线评级与判定、工艺优化等提供依据。（4）质量全流程追溯与诊断分析：根据物料号追溯产品在整个制造过程中的工艺参数与质量数据。采用质量分析算法进行全流程质量诊断。（5）过程质量在线优化：通过案例方式为生产过程控制的操作人员提供工艺参数调控策略。 成熟程度及推广应用情况:成熟程度：整体技术已较为成熟，根据不同企业信息化程度评估可实现的具体功能。推广应用情况：已应用于涟钢、马钢、鞍钢、沙钢、中铝瑞闽等多家钢铁、有色加工企业，涉及板带、轨梁、棒线材等产线。 费用：根据企业信息化状况和功能需求面谈。 市场分析:期望工业大数据应用的各钢铁、有色加工相关企业。 投资估算和经济效益分析：整体投资根据产线范围和功能需求，约在百万到千万级；全流程质量管控平台打通全流程、各信息系统层级间的信息壁垒，实现产品全生产过程履历信息的记录，通过信息化和工业大数据分析方法，为质量提升、质量设计及研发、工艺优化提供平台支撑，可有效提升产品质量稳定性和成材率，具有良好的经济效益预期。 成果亮点：1、完全具有自主知识产权，研究成果已推广到多个厂家的不同产线。2、技术先进性：先进的质量管控理念、实现从离线到在线管控；深刻的业务理解，实现从单工序到全流程的质量管控，实现了时间维数据到长度维数据展示；先进的工业数据分析方法，实现数据的深度应用。