“虽然我们已经建立了涵盖ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、二级模型和基础自动化的4层架构，形成了产、供、销、财一体化的运行体系，但在质量管控领域仍然存在明显短板。”在推进智能制造转型过程中，建龙集团发现各钢铁子公司在质量管控方面普遍面临着诸多共性难题。例如，各制造单元质量数据分散形成“数据孤岛”、质量判定依赖人工经验导致准确性难以保证、全流程过程参数监控体系薄弱、缺乏高效的质量追溯分析与优化技术支撑等。这些痛点不仅直接影响产品质量稳定性，还制约了生产效率和成本控制水平的提升。
2019年，面对这些挑战，建龙集团基于工业互联网平台，整合大数据、人工智能等先进技术，构建了覆盖全集团的质量管控系统（QMS）。该系统通过构建一体化质量管控平台，彻底打通了钢铁产品分散在各制造单元不同系统中的质量信息，成功打破了从加热炉、粗轧、精轧到卷取等上下游工序间的信息壁垒，实现了全流程质量信息的共享与协同。
“QMS的核心优势在于，利用现代统计方法进行实时监控、诊断和质量改进，通过数据挖掘算法和数理分析，能够从海量生产数据中提取有价值的工艺知识和规律模型，为生产线工艺参数优化提供精准支撑。”项目相关负责人如是说。该系统具备的质量信息集中管理、智能判定和预警监控功能，使得生产过程实现了全程可视、可控、可追溯。
QMS在建龙集团全面推广后，取得了令人瞩目的成效，炼钢窄成分命中率达92.1%。以山西建龙为例，QMS上线后，该公司在热轧卷板质量管控方面，有效避免了因人工判定不准引起的质量异议，质量缺陷外放风险整体下降60%，质检人员工作量大幅减少，人员数据使用效率和劳动效率提升60%以上。该系统为不同质量场景提供了科学的分析方法和工具，实现了质量数据多维整合追溯及常规质量问题的高效排查，进一步提升了生产效率，降低了生产成本，显著增强了企业的核心竞争力。
建龙集团QMS的成功实践，不仅解决了企业自身的质量管控痛点，还为整个钢铁行业提供了数字化转型的示范样本。该系统实现了规范—监视—判定—分析—预测的全流程质量管控模式，打破了传统钢铁冶金劳动密集、控制分散、经验为主的落后工艺模式，成功破解了长期困扰行业的“数据孤岛”和“质量判定不精准”等痛点问题，促进了工作效率和工序生产效率等关键指标的全面提升。
值得关注的是，建龙集团“QMS全流程质量管理系统”在2024年成功入选中国质量协会质量标杆典型经验，标志着集团在质量管理与数字化转型方面的领先实践获得了行业权威机构的充分肯定。
未来，建龙集团将继续深入贯彻落实数智化转型发展战略，积极推动钢铁制造与信息化、数字化的深度融合，继续以QMS为基础，进一步拓展大数据和人工智能技术在质量管控领域的应用深度和广度，持续完善全流程质量管控体系，切实打造智慧型工厂，为钢铁产业高质量发展注入新动能。（刘博）
图为山西建龙经QMS进行质量管控、整装待发的热轧卷板。（建龙集团 供图）
图为职工正在使用QMS。（建龙集团 供图）