在制造业数字化转型浪潮中，AI技术已深度渗透质量管理全流程。当前，钢铁行业质量管理仍依赖传统人工经验、规则化检测设备和离线数据分析，存在一下痛点问题：

质量缺陷检测效率低 ：传统视觉算法泛化能力差，无法应对复杂表面缺陷；

工艺参数优化滞后 ：海量生产数据与质量指标关联性挖掘不足，缺乏实时动态优化；

异常预警被动响应 ：设备异常、工艺偏差等问题发现滞后，导致废品率升高、停机损失大。

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为突破上述瓶颈，国内某头部钢铁集团联合东方瑞通，引入DeepSeek大模型技术，启动“质量知识图谱+AI大模型”协同方案，并配套专项培训以加速技术落地。

技术架构 ：基于DeepSeek行业大模型，融合质量检测数据、工艺参数、设备日志等多源数据，构建“感知-分析-决策-反馈”闭环系统；

场景落地 ：覆盖钢材表面缺陷检测、连铸工艺参数优化、轧机异常预警三大核心场景，通过算法推演与产线数据模拟验证可行性。

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3月20-21日，东方瑞通为企业28名部长及厂长定制为期2天的线下培训，课程采用“理论教学+案例分析+实战推演”模式，通过算法推演与产线数据模拟，提升质检效率、降低废品率。

针对实际工作场景中的真实业务问题，通过小组研讨，输出解决方案，形成一套专属本企业的系统方法论。培训设置“问题诊断-方案设计-方法提炼”三阶段研讨，将学员分为5组，每组围绕企业当前核心痛点展开深度讨论。

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本次培训满意度达4.92分（满分5分），其中讲师技术水平、课程设计评分均超4.9分。

“认识到数据在生产中的重要意义，系统了解数据在不同企业的应用，通过培训系统掌握AI驱动质量管理转型路径，学习大模型在生产质量化，趋势预测中的实际应用，感悟技术改变需与管理融合”——质量检测部主管张工

“想象力是**生产力。数学是AI核心基础，对AI的运用效果取决于对业务的理解，只要能建立逻辑和数学关系的对象，都可以用AI来实现，不需要人来做，解决问题方案需要有互联网思维，借助智能软件推荐模型，提升工作效果”——生产调度中心李经理

本次培训不仅是技术赋能，更是一场思维革新。通过“AI+知识图谱”的深度实践，企业初步实现了质量管控从经验驱动到数据智能驱动的跨越。未来，随着技术与管理的持续融合，钢铁行业必将迎来更高效、更绿色的智能制造新范式。