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传统钢包生产带来业务挑战
钢包是钢水承运、流转与炉外精炼的载体，也是影响整条钢材产线节奏与进度的关键环节。钢包的质量优劣直接决定了企业生产能效比的高低。然而，传统的钢包生产方式存在诸多弊端，对宝武集团的业务构成挑战。
在钢包生产过程中，作为产品质量的把关人，质检员对于钢包质量的检测基于传统作业方式。由于对经验依赖程度较高，人工质检存在较大的主观因素，长期作业导致的视觉疲劳也会影响质检精度与效率，漏报、漏检的情况屡见不鲜。由于职业因素，质检行业人员流动性较高，带来较重的培训和用工成本。
在某些作业环境下，人工操作会对产品造成接触损伤。质检员只有通过显微镜拍摄才能识别钢材出现的瑕疵，漏报、误报几成必然。此外，在高危环境中，作业工人的生命安全往往受到威胁，对安全生产构成严峻挑战。此外，传统的钢包产线对自动化流程的适配能力较弱，无法对数据进行有效收集与利用，也就无从谈起后续推进流程再造和质量分析。
具体而言，在数据接入层，通过为钢包部署传感器，并接入宝钢内部各系统，将来自作业现场的设备数据、照片数据以及其他部门的业务数据统一上云，实时获取钢包内部的状态信息，从而完成对钢包的感知。
数据的接入只是对钢包智能化改造的***步。在完成数据上云后，百度云通过平台层的物解析、规则引擎及物可视等技术，完成对钢包数据的规则制定，以及对各类型的数据进行解析和存储，通过大数据完成对数据的挖掘，并将数据分析结果以可视化的界面呈现给作业人员。
在这个过程中，通过对钢包热辐射等图片的数据训练，百度云建立基于机器视觉的深度学习模型，对钢包内衬的熔损情况进行智能识别与分析，并对异常情况进行提前告警。通过及时更换相关设备，能够在保证安全生产的同时做到连续生产。此外，结合百度云ABC技术，宝武集团深度分析历史数据，挖掘洞察，对***转炉出钢温度、生产优化排程、维修优化排程等关键业务给予有效的数据支撑。