CN108830452A - 一种钢铁产品质量全息信息表征的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于质量检测领域，具体涉及一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，所述方法在钢铁生产过程中将钢铁的产品质量数据和全息特征表征数据进行汇总得到一包含产品数据的产品质量全息信息表后，利用标准的二维码生成技术，将所述产品质量全息信息表封装成统一的二维码，并与钢铁产品批次绑定，实现产品质量信息的即时查询。该方法借助钢铁企业已有的PCS系统、MES系统和质检系统，利用信息化技术，在不增加质量检测成本的前提下，利用多维数据对最终钢铁产品质量进行表征。
Description
技术领域
本发明属于质量检测领域，具体涉及一种钢铁产品质量全息信息表征的方法。
背景技术
钢铁材料作为当今社会绝大多数行业的基础材料，其产品质量一直是各行业关注的重点。目前钢铁产品质量检测一般采取最终产品“抽样+终端取样”的质检模式，主要检测内容有：物理尺寸(长度、宽度、厚度、直径、孔径等)、化学成分(C、Si、Mn、S、P、Nb、Ra、Ni、Al、Cu、Cr、Mo、N、Ca、O、H等)、力学性能(抗拉强度、屈服强度、伸长率、收缩率、冲击值、室温弯曲等)、组织检验(金属夹杂物、非金属夹杂物)和其他指标(重量偏差、缺陷率等)。通过对比以上指标是否符合相应钢铁牌号的国家标准，以确定该批次钢铁产品是否合格。
虽然这种检测方法是一种国际通用的检测方法，但却由于“以点代面”的思路，导致检测结果并无法真正代表本批次所有钢铁产品的质量水平，更无法反应本批次钢铁产品质量的稳定性和可能存在的潜在质量问题。正因于此，许多钢铁企业即使生产出符合国家标准的产品，却由于检测结果无法反应其控制质量的稳定性，其产品难以得到下游企业的认可。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，所述方法借助钢铁企业已有的PCS系统、MES系统和质检系统，利用信息化技术，在不增加质量检测成本的前提下，利用多维数据对最终钢铁产品质量进行表征。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，所述方法在钢铁生产过程中获取钢铁的产品质量数据，再根据所述产品质量数据计算得到的包含分布特征参数和信度参数的全息特征表征数据；将所述产品质量数据和所述全息特征表征数据进行汇总得到产品质量全息信息表后，利用标准的二维码生成技术，将所述产品质量全息信息表封装成统一的二维码，并与钢铁产品批次绑定，实现产品质量信息的即时查询。
进一步地，所述方法具体包括以下步骤：
步骤1，根据实际钢铁的生产流程设计一空的产品质量全息信息表，表头为从原料仓库到产品仓库过程中主要冶炼工序和设备；
步骤2，采用PCS系统、MES系统和质检系统，获取所述生产流程中各生产环节的产品质量检测数据，并填写到步骤1中的产品质量全息信息表中；
步骤3，根据所述产品的质量检测数据，计算产品的包含分布特征参数和信度参数的全息特征表征数据：
①根据所述产品的质量检测数据，设计用于分析质量数据的分布特征参数，并将所述分布特征参数列入所述产品质量全息信息表中，并基于产品质量数据进行计算得到所述分布特征参数的具体数值，将具体数值填入所述产品质量全息信息表相应位置；
②根据所述产品的质量检测数据，计算当下批次产品整体检测的信度参数，并将所述信度参数填入所述产品质量全息信息表中，此时，所述产品质量全息信息表的信息填写完整；
步骤4，利用标准的二维码生成技术，将填写完整信息的所述产品质量全息信息表封装成统一的二维码，并与钢铁产品批次绑定，实现产品质量信息的即时查询。
进一步地，所述产品质量全息信息表的表头为从原料仓库到产品仓库过程中主要冶炼工序和设备，表格内容包括产品质量数据和全息特征表征数据两部分。
进一步地，所述产品质量数据是以某检测点产品编号为依据，沿生产过程反向关联，通过数据检索获得各主要冶炼工序和设备的中间产品质量检测结果。
进一步地，所述全息特征表征数据是根据当下批次产品所有监测点的所述产品质量数据，计算得到用于分析质量数据的分布特征参数和信度参数。
进一步地，步骤2中所述PCS系统、所述MES系统和所述质检系统，是利用检测样品的包括编号、钢卷(捆)号、板坯号、炉次号和料号，反向依次关联产品在生产流程中的各个生产环节，获取各生产环节中间产品质量检测数据；
进一步地，所述分布特征参数包括稳定度系数、集中度系数、集中数；所述信度参数包括真实性信度和可靠性信度。
进一步地，所述稳定度系数用于表征生产过程中第i个质量指标控制的稳定程度，稳定度系数越大，表示该质量指标控制越稳定，如式(1)所示；
其中，bi为第i个质量指标的稳定度系数，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，取值为1,2,3……，aij为第j个样品第i个质量指标，为所有检测点第i个质量指标的平均值，mi为第i个质量指标非重复取值的个数。
进一步地，所述集中度系数用于表征生产过程中第i个质量指标数据的集中程度，集中度系数越大，表示该质量指标数据越集中，所述集中度系数的计算如式(2)所示；
其中，ci为第i个质量指标的集中度系数，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，k也为样品检测点编号，且k≠j，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标，MAXi为遍历j和k取值后，|aij-aik|结果构成集合中的最大值。
进一步地，所述集中数不同于统计学中的平均数或中位数，其表征生产过程中第i个质量指标数据集中于某个具体的测量值，该值更加准确了中第i个质量指标真实的控制结果；
当时，di＝aij式(3)；
其中，di为第i个质量指标的集中度，n为检测点的数量，k为样品检测点编号，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标。
进一步地，所述信度参数是用于对当下批次产品检测结果的可信度进行评估，所述信度参数包括真实性信度和可靠性信度；
进一步地，所述可靠性信度用于表征生产过程中第i个质量指标数据的可靠性，可以分析不同质量指标检测技术不同导致的测量系统误差的差异，可靠性信度越大，表示测量误差越小；所述可靠性信度的计算如式(4)所示：
其中，ei为第i个质量指标的可靠性信度，Si为第i个质量指标的波动系数，n为检测点的数量，t为质量指标编号，St为第k个质量指标的波动系数，N为第i个质量指标所在工序(或生产环节)所有质量指标，aij为第j个样品第i个质量指标，为aij的平均值。
进一步地，所述真实性信度用于表征生产过程中第i个质量指标数据的真实性，真实性信度越大，表示质量指标数据越值得信赖；所述真实性信度的计算如式(5)所示；
其中，fi为第i个质量指标的真实性信度，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，k也为样品检测点编号，且k≠j，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标，di为第i个质量指标的集中度。
本发明的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法具有以下有益技术效果：
本发明的方法填补了对钢铁产品质量稳定性表征的空缺，在不增加检测成本的前提下，从生产全过程质量数据的横向维度和多检测点对比统计的纵向维度，形成钢铁产品质量的全息表征方法。
附图说明
图1为本发明实施例的钢铁产品质量全息表征方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的钢铁产品质量全息表征方法在实际应用时的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
实施例1
本实施例提供的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，所述方法具体包括以下步骤：
步骤1，确定钢铁产品生产流程，根据实际钢铁产品生产流程设计一空的产品质量全息信息表，如下表1所示，表头为从原料仓库到产品仓库过程中主要冶炼工序和设备；
一般钢铁生产包括长流程(高炉-铁水预处理-转炉-精炼-连铸-加热炉-热轧-冷轧)和短流程(电炉-精炼-连铸-加热炉-热轧)两大类，对于具体产品而言，需要确定冶炼过程中具体工序或设备，以某厂某热轧卷产品为例，生产流程为：高炉-KR-顶底复吹转炉-RH精炼-板坯连铸-步进式加热炉-粗轧机-精轧机；
设计的所述产品质量全息信息表需要覆盖生产流程所有的工序或设备，以及所有生产过程中的质量检测数据；
表1.钢铁产品质量全息信息表设计
步骤2，采用PCS系统、MES系统和质检系统，获取所述生产流程中各生产环节的产品质量检测数据(即图1中获取本批次所有检测点全流程生产过程质量检测数据步骤)，并填写到步骤1中的产品质量全息信息表中；
具体操作如下：首先，将检测点1的数据填入表1中；然后，借助所述MES系统和质检系统，利用检测产品编号依次查询该产品过程中的钢卷(捆)号、板坯号、炉次号和料号；最后，在PCS系统中查询各工序或设备的
终点质量检测数据，并将数据填入表1；再填写下一检测点的数据，以此类推，最终获取所有检测点的全流程生产过程的产品质量检测数据。
步骤3，根据所述产品质量检测数据，计算产品的全息特征表征数据：
①根据所述产品质量检测数据，设计用于分析质量数据的分布特征参数，并将所述分布特征参数列入所述产品质量全息信息表中，并基于所述产品质量检测数据进行计算得到所述分布特征参数的具体数值(即图1中的计算检测数据分布特征)，将具体数值填入所述产品质量全息信息表相应位置；
所述分布特征参数包括稳定度系数、集中度系数和集中数；
所述稳定度系数用于表征生产过程中第i个质量指标控制的稳定程度，稳定度系数越大，表示该质量指标控制越稳定，如式(1)所示；
其中，bi为第i个质量指标的稳定度系数，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，取值为1,2,3……，aij为第j个样品第i个质量指标，为所有检测点第i个质量指标的平均值，mi为第i个质量指标非重复取值的个数。
所述集中度系数用于表征生产过程中第i个质量指标数据的集中程度，集中度系数越大，表示该质量指标数据越集中，所述集中数的计算如式(2)所示；
其中，ci为第i个质量指标的集中度系数，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，k也为样品检测点编号，且k≠j，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标，MAXi为遍历j和k取值后，|aij-aik|结果构成集合中的最大值。
所述集中数不同于统计学中的平均数或中位数，其表征生产过程中第i个质量指标数据集中于某个具体的测量值，该值更加准确了中第i个质量指标真实的控制结果；
当时，di＝aij式(3)；
其中，di为第i个质量指标的集中度，n为检测点的数量，k为样品检测点编号，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标。
根据不同钢铁产品要求不同，可以对参数适当调整或增减，完成表1中分布特征参数一栏的填写；
②根据所述产品质量检测数据，计算当下批次产品整体检测的信度参数(即图1中分析检测数据信度步骤)，并将所述信度参数填入所述产品质量全息信息表中，此时，所述产品质量全息信息表的信息填写完整；
所述信度参数是用于对当下批次产品检测结果的可信度进行评估，所述信度参数包括真实性信度和可靠性信度；
所述可靠性信度用于表征生产过程中第i个质量指标数据的可靠性，可以分析不同质量指标检测技术不同导致的测量系统误差的差异，可靠性信度越大，表示测量误差越小；所述可靠性信度的计算如式(4)所示：
其中，ei为第i个质量指标的可靠性信度，Si为第i个质量指标的波动系数，n为检测点的数量，t为质量指标编号，St为第k个质量指标的波动系数，N为第i个质量指标所在工序(或生产环节)所有质量指标，aij为第j个样品第i个质量指标，为aij的平均值。
所述真实性信度用于表征生产过程中第i个质量指标数据的真实性，真实性信度越大，表示质量指标数据越值得信赖；所述真实性信度的计算如式(5)所示；
其中，fi为第i个质量指标的真实性信度，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，k也为样品检测点编号，且k≠j，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标，di为第i个质量指标的集中度。
步骤4，利用标准的二维码生成技术，将填写完整信息的所述产品质量全息信息表封装成统一的二维码，并与钢铁产品批次绑定(即图1中“本批次产品质量全息信息表封装绑定”步骤)，实现产品质量信息的即时查询；
将完成填写的表1生成标准的二维码信息，并制作成电子铭牌和吊牌，电子信息与当下批次钢铁产品信息(如批次号、车次号等)绑定，吊牌与钢铁产品实物捆绑，供用户实时查询。
本实施例的方法具体实施过程如图2所示，具体过程如下：
(1)某批次钢铁产品进入成品库时，获取相应的钢铁产品的批次号。
(2)获取所述钢铁产品的批次号后，可同时进行以下两步：
2-1.根据该批次产品的生产计划和工艺路径，提取该批次产品的生产流程，并根据表1样式设计产品质量全息信息表；2-2.根据批次号在质检系统中搜索并提取该批次所有检测点编号及相应的质量数据；
进一步根据该批次所有检测点编号及相应的质量数据，以检测点编号在质检系统中搜索并提取相应的钢卷(捆)号，进而进行以下步骤：
A.根据钢卷(捆)号在轧钢MES系统和PCS系统中，检索并提取热轧和冷轧终点质量检测数据。
B.以钢卷(捆)号在轧钢MES系统中搜索并提取相应的板坯号，进而提取以下数据：
a.根据板坯号在轧钢/炼钢的MES系统和PCS系统中，检索并提取加热炉和连铸终点质量检测数据；
b.以板坯号在炼钢MES系统中搜索并提取相应的炉次号，根据所述炉次号提取以下数据：
b-1.在炼钢的MES系统和PCS系统中，检索并提取高炉出铁、铁水预处理、转炉(电炉)、精炼、中间包终点质量检测数据；
b-2.以炉次号在炼铁MES系统中搜索并提取相应的料号，进而根据所述料号在炼铁的MES系统和PCS系统中，检索并提取废钢、烧结矿、球团矿、焦炭等原料的质量检测数据。
(3)将(2)步中的2)获取的所有数据填写到1)中设计的所述产品质量全息信息表相应位置。
(4)根据(2)步中的2)获取的所有数据，进行以下设计和/或计算：
4-1.设计并计算数据分布特征参数并填入所述产品质量全息信息表中，所述数据分布特征包括稳定度系数、集中度系数和集中数，计算式如式(1)、式(2)和式(3)所示，将计算结果填入所述产品质量全息信息表中；
4-2.计算数据的真实性信度和可靠性信度，计算式如式(4)和式(5)所示，将计算结果填入所述产品质量全息信息表中。
(5)将完成填写的产品质量全息信息表生成标准的二维码信息，并制作成电子铭牌和吊牌，电子信息与本批次钢铁产品信息(如批次号、车次号等)绑定，吊牌与钢铁产品实物捆绑。
特别说明的是，针对不同钢铁产品更改、增减上述优选实例中的工序、编号名称等，都属于本发明所述原理，应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述方法在钢铁生产过程中获取钢铁的产品质量数据，再根据所述产品质量数据计算得到的包含分布特征参数和信度参数的全息特征表征数据；将所述产品质量数据和所述全息特征表征数据进行汇总得到产品质量全息信息表后，利用标准的二维码生成技术，将所述产品质量全息信息表封装成统一的二维码，并与钢铁产品批次绑定，实现产品质量信息的即时查询。
2.根据权利要求1所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
步骤1，根据实际钢铁的生产流程设计一空的产品质量全息信息表，表头为从原料仓库到产品仓库过程中主要冶炼工序和设备；
步骤2，采用PCS系统、MES系统和质检系统，获取所述生产流程中各生产环节的产品质量检测数据，并填写到步骤1中的产品质量全息信息表中；
步骤3，根据所述产品的质量检测数据，计算产品的包含分布特征参数和信度参数的全息特征表征数据：
①根据所述产品的质量检测数据，设计用于分析质量数据的分布特征参数，并将所述分布特征参数列入所述产品质量全息信息表中，并基于产品质量数据进行计算得到所述分布特征参数的具体数值，将具体数值填入所述产品质量全息信息表相应位置；
②根据所述产品的质量检测数据，计算当下批次产品整体检测的信度参数，并将所述信度参数填入所述产品质量全息信息表中，此时，所述产品质量全息信息表的信息填写完整；
步骤4，利用标准的二维码生成技术，将填写完整信息的所述产品质量全息信息表封装成统一的二维码，并与钢铁产品批次绑定，实现产品质量信息的即时查询。
3.根据权利要求1或2所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述分布特征参数包括稳定度系数、集中度系数、集中数；
所述信度参数包括真实性信度和可靠性信度。
4.根据权利要求3所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述稳定度系数用于表征生产过程中第i个质量指标控制的稳定程度，稳定度系数越大，表示该质量指标控制越稳定，如式(1)所示；
其中，bi为第i个质量指标的稳定度系数，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，取值为1,2,3……，aij为第j个样品第i个质量指标，为所有检测点第i个质量指标的平均值，mi为第i个质量指标非重复取值的个数。
5.根据权利要求3所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述集中度系数用于表征生产过程中第i个质量指标数据的集中程度，集中度系数越大，表示该质量指标数据越集中，所述集中度系数的计算如式(2)所示；
其中，ci为第i个质量指标的集中度系数，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，k也为样品检测点编号，且k≠j，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标，MAXi为遍历j和k取值后，|aij-aik|结果构成集合中的最大值。
6.根据权利要求3所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述可靠性信度用于表征生产过程中第i个质量指标数据的可靠性，可以分析不同质量指标检测技术不同导致的测量系统误差的差异，可靠性信度越大，表示测量误差越小；所述可靠性信度的计算如式(4)所示：
其中，ei为第i个质量指标的可靠性信度，Si为第i个质量指标的波动系数，n为检测点的数量，t为质量指标编号，St为第k个质量指标的波动系数，N为第i个质量指标所在工序(或生产环节)所有质量指标，aij为第j个样品第i个质量指标，为aij的平均值。
7.根据权利要求3所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述真实性信度用于表征生产过程中第i个质量指标数据的真实性，真实性信度越大，表示质量指标数据越值得信赖；所述真实性信度的计算如式(5)所示；
其中，fi为第i个质量指标的真实性信度，n为检测点的数量，j为样品检测点编号，k也为样品检测点编号，且k≠j，aij为第j个样品第i个质量指标，aik为第k个样品第i个质量指标，di为第i个质量指标的集中度。
8.根据权利要求1或2所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述产品质量全息信息表的表头为从原料仓库到产品仓库过程中主要冶炼工序和设备，表格内容包括产品质量数据和全息特征表征数据两部分。
9.根据权利要求1或2所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述产品质量数据是以某检测点产品编号为依据，沿生产过程反向关联，通过数据检索获得各主要冶炼工序和设备的中间产品质量检测结果。
10.根据权利要求1或2所述的一种钢铁产品质量全息信息表征的方法，其特征在于，所述全息特征表征数据是根据当下批次产品所有监测点的所述产品质量数据，计算得到用于分析质量数据的分布特征参数和信度参数。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114332511A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-04-12 | 新极技术(北京)有限公司 | 一种废钢厚度占比的识别方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1716307A (zh) * | 2004-06-30 | 2006-01-04 | 水城钢铁（集团）有限责任公司 | 一种钢铁产品条形码信息管理系统和条形码标牌 |
| CN102915013A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-02-06 | 冶金自动化研究设计院 | 一种钢铁企业质量信息平台 |
| CN103226742A (zh) * | 2012-01-30 | 2013-07-31 | 北京东方博瑞经贸有限公司 | 基于rfid的钢材产品质量证明书查验系统与方法 |
| CN104376395A (zh) * | 2014-09-04 | 2015-02-25 | 太极计算机股份有限公司 | 一种钢铁产品质量追溯的方法及装置 |
| WO2015088067A1 (ko) * | 2013-12-10 | 2015-06-18 | 슈어소프트테크주식회사 | 소프트웨어 품질 요소 추출 모듈과 방법 및 소프트웨어 품질 요소 추출 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체 |
| CN105352817A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-02-24 | 武汉钢铁(集团)公司 | 一种钢铁产品的弯曲试验数据处理系统 |
-
2018
- 2018-05-04 CN CN201810421490.0A patent/CN108830452B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1716307A (zh) * | 2004-06-30 | 2006-01-04 | 水城钢铁（集团）有限责任公司 | 一种钢铁产品条形码信息管理系统和条形码标牌 |
| CN103226742A (zh) * | 2012-01-30 | 2013-07-31 | 北京东方博瑞经贸有限公司 | 基于rfid的钢材产品质量证明书查验系统与方法 |
| CN102915013A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-02-06 | 冶金自动化研究设计院 | 一种钢铁企业质量信息平台 |
| WO2015088067A1 (ko) * | 2013-12-10 | 2015-06-18 | 슈어소프트테크주식회사 | 소프트웨어 품질 요소 추출 모듈과 방법 및 소프트웨어 품질 요소 추출 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체 |
| CN104376395A (zh) * | 2014-09-04 | 2015-02-25 | 太极计算机股份有限公司 | 一种钢铁产品质量追溯的方法及装置 |
| CN105352817A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-02-24 | 武汉钢铁(集团)公司 | 一种钢铁产品的弯曲试验数据处理系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 冯凯 等: "基于钢包运行稳定性的炼钢厂生产计划优化", 《东北大学学报(自然科学版)》 * |
| 王爱珍: "钢铁常温发蓝质量稳定性研究", 《金属热处理》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114332511A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-04-12 | 新极技术(北京)有限公司 | 一种废钢厚度占比的识别方法 |
| CN114332511B (zh) * | 2022-03-14 | 2022-05-27 | 新极技术(北京)有限公司 | 一种废钢厚度占比的识别方法 |
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