太钢：数智赋能质量管控
10月8日，记者从中国宝武太钢集团（以下简称“太钢”）获悉，该集团不锈冷轧厂引入AI退火主操模型，正在改变传统操作模式。过去，退火炉控制依赖固定参数和操作员“手感”；如今，该模型通过学习海量历史数据，能够精准预测每一卷带钢对应的炉内温度，并在切换阶段提前下达预设参数，使温度控制精度显著提升，质量判废率显著下降。
这是太钢2026年“质量月”期间以数智化赋能质量管控的生动缩影。今年以来，太钢以“压实CP责任、聚力数智赋能、深耕基础管理”为主题，推动质量管理从“人工管控”向“数智赋能”转型，让预警跑在缺陷前面。太钢制造部副部长武鹏表示，质量不再依赖运动式纠偏，而是靠刚性执行的CP责任体系，依靠设备功能精度保障，借力数智化手段实时预警，实现从事后倒查向事中管控的跨越，体系持续完善，构筑起质量管护的长效屏障。
图为 太钢不锈 炼钢厂不锈钢0#AOD炉冶炼作业现场。
让CP从纸面上站起来
控制计划是质量管控的纲。今年质量月最核心的动作，就是让CP真正成为现场执行的硬约束，而非挂在墙上的参照。
太钢制造部系统构建“管理线+技术线”双线职责体系，明确从领导到岗位各层级CP责任，以95%执行率为刚性目标，将CP编制质量与执行有效性纳入绩效考核。一套“纵向到底”的三级责任体系加速成型：决策层定方向、主导层抓统筹、执行层重落实。
太钢不锈 炼钢厂构建了工序CP与钢种CP并行的双维度体系，把清洁生产、设备精度、工艺参数纳入统一框架管理。不锈炼钢厂副厂长侯海滨说：“我们严格实施‘检查—评价—反馈—整改—验证—优化’的闭环管理，现场重复性质量问题发生率下降50%。”不锈冷轧厂把关键控制参数制成“岗位CP卡”，贴在工作台前，职工在操作界面即可随时调阅CP标准。太钢硅钢事业部针对酸轧机组断带问题，从人、机、料、法、环五个维度逐个追问，将症结锁定在标准执行参差不齐上，评价机制向实干者倾斜，“揭榜挂帅”的重点质量课题正一项项从榜单变为现场实效。
太钢制造部加快推进智慧质量系统建设，以此为依托，将CP落地执行作为核心任务，推动质量管理从“人工管控”向“数智赋能”转型。武鹏说：“质量信息化将智慧质量系统和CP相结合，通过全公司技术人员的努力，利用质量信息化将公司质量一贯制管理贯彻下去。”这一思路正在系统中落地成形——CP文件结构化管理，工艺执行率自动判定，质量数据在线监控，异常自动预警，责任精准定位。武鹏表示，由此带来的变化是，过程质量信息实时监测与动态监控，设备精度偏差精准识别，质量异常及时反馈至责任工序，客户需求到生产现场的信息通道正在打通。
图为太钢矿山事业部矿山数智中心。
AI“慧眼”上岗
数智化，正在为太钢的质量管控装上一双不知疲倦的“眼睛”和一颗精准预判的“大脑”。
在太钢矿山深处， 机器视觉 正成为矿山的“慧眼”。强磁机旁，摄像头定时采集图像，AI模型精准识别螺栓松动、断裂等异常，过去人工巡检耗时耗力、夜间难以覆盖的难题迎刃而解。球团工序同样告别“盲操”，操作员坐在中控室，卸料小车的位置、料位、周围环境一目了然，曾经“脏累险”的岗位彻底变了模样。选矿环节引入专家系统后，关键工艺参数实现自动调控，精度与稳定性大幅提升，昼夜不间断运行。
同时，过去是“人盯设备”，现在是“系统自治”。在太钢冷轧产线上，引带焊缝管控告别了“凭经验、看手感”的旧模式，智能程序在后台实时跟踪成材率指标，质量缺陷不再依赖后工序反馈才能发现。太钢制造部冷轧产品室高级主任工程师李鹏飞说，数据采集、智能分析、异常预警、自动调控、迭代优化，这五个环节首尾相接，形成的不只是技术闭环，更是质量管控能力的自我进化。
从矿山到产线，支撑这场转型的，是百余个智能体与数百个知识库共同织就的一张网。规模背后是一条清晰逻辑：AI项目以轻量化、标准化架构为底座，无须大规模产线改造，仅替换对应工艺知识库便可快速复制推广。太钢制造部质量技术室主任高伟说，一个工序验证成功的经验，能以极低成本向其他工序迁移。当越来越多的工序从“人盯设备”转向“系统自治”，质量的确定性便不再依赖某个个体的经验，而是沉淀为可复制、可迭代的系统能力。
从CP刚性执行到数智化预警，从设备精度提升到体系持续完善，太钢正以“数智翅膀”为质量管控注入新动能，让标准成为习惯，让预警跑在缺陷前面。
（太钢供图）