该项目属于冶金工业、计算机应用及人工智能技术领域。 项目研究内容是基于大数据及人工智能技术研发统一的质量分析平台将钢铁行业全流程、多源异构的生产数据充分融合，深度挖掘数据潜在价值，并基于人工智能算法进行数据分析建模，为工艺模型的优化提供有效支撑，完善产品质量管理体系。 该系统具有多个方面的技术创新： 创新研发了基于大数据平台搭建的全流程质量分析系统，全面融合钢轧全流程生产工艺数据，实现在线质量监控、评价、追溯及分析，保证产品质量及时反馈、调整，大幅度降低质量分析工作时间，提升了工作效率。 研发了基于few-shot框架算法、树模型、神经网络等多个质量预测模型，用于铸坯质量判定，有效提高了铸坯质量分析效率及质量合格率。 结合图像处理技术，研发了基于卷积神经网络、降采样、空间金字塔等算法的表面缺陷识别模型，实现了产品表面质量分析及等级自动判定，显著提高产品表面质量问题的识别准确率与效率。 中国金属学会组织的行业专家鉴定意见为：该成果具有完全自主知识产权，技术达到国际先进水平。成果于2017年10月在济源钢铁一炼钢和一轧钢车间获得成功应用，项目构建产品全流程质量分析与管控平台，具有生产过程质量数据监控与告警、质量精准追溯、质量性能动态预测、过程质量评价等功能，累计提高轧制率及热装热送比0.1%，提高生产效率0.1%，提高产品合格率0.2%，质量分析相关工作时间由数小时缩短至1〜2秒，有效降低生产成本0.2%；因其优异的应用效采，逐步受到行业认，随后又同中国一重、江阴兴澄特钢、济源二钢轧、五矿营钢、山西晋钢等企业签订了项目合同，成果已累计实现销售额12000万元。 济源钢铁集团一炼钢和一轧钢车间使用本技术成果后，至2020年底，累计实现新增销售额8225万元，累计新增利润665万元，累计新增税收1398万元，累计新增节支3000万元。 该技术成果将大数据及人工智能技术和钢铁生产过程紧密结合，利用先进的质量管控分析方法及工具辅助技术人员确保产品质量的稳定性，推动了智能化关键技术在钢铁工业生产的深度融合，从而促进了钢铁工业智能制造的发展，具有广阔的市场应用前景。