【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化工业生产，尤其涉及一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法。
技术介绍
1、在工业大数据等新一代信息技术广泛应用下，全国各行业都在利用新一代信息技术以及互联网平台，通过将新兴的信息技术与传统行业进行深度融合，创造新的发展契机。在智能化发展技术日渐兴起的今天，钢铁企业的发展将随着客户对产品质量定制化要求日益提高，为了企业自身发展的需求，充分利用制造过程各种工艺、质量信息实现企业产品质量的在线评级与判定，稳定和提高产品质量，提高与用户之间质量管控、质量追溯协同性，工业大数据平台的建设是必要的。
2、然而，现有技术中，钢铁生产质量监控系统仍存在以下问题：
3、(1)缺乏深度学习和大数据分析能力，使得在出现生产波动或异常时，难以及时准确地进行根因分析和预警，导致问题的延迟识别和解决，从而影响生产效率和产品质量；
4、(2)缺乏高效的人机交互界面，特别是在使用自然语言处理来进行复杂查询和数据分析方面，用户可能需要特定的技术知识来操作现有系统，限制了其普遍性和便捷性；
5、(3)缺乏综合的价值网络模型，难以表示不同生产阶段和指标之间的复杂关系，导致无法全面理解和预测质量问题的影响，从而降低了整个生产过程的控制能力。
技术实现思路
1、为至少解决上述现有技术中存在的一个技术问题，本专利技术的目的在于提供一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，构建钢铁生产质量检测与分析系统，提高钢铁生产质量的稳定性，提高了用户体验和操作便捷性，有助
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，包括以下步骤：
3、步骤s10、基于钢铁生产全流程的质量相关信息，构建包括钢铁生产全流程的质量相关信息的数据库；
4、步骤s20、构建包括钢铁生产全流程质量信息链的知识库；
5、步骤s30、构建质量领域的价值网络模型；
6、步骤s40、构建质量分析大模型，将所述价值网络模型和知识库接入所述大模型，建立所述质量分析大模型的人工交互方式；
7、步骤s50、利用所述质量分析大模型完成钢铁质量分析，基于所述人工交互方式回答用户提出的问题。
8、根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤s10中，包括：
9、步骤s101、基于钢铁生产质量分析的需求，采集钢铁信息化系统及生产现场的质量相关信息；
10、步骤s102、基于所述质量相关信息，构建数据库并储存；
11、其中，所述质量相关信息至少包括冶金工艺规范、过程工艺参数、装备关键参数、生产关键指标、管理信息、检化验信息和质量判定。
12、根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤s20中，包括：
13、建立包括从原辅料管控到炼钢、轧钢、后部生产多个阶段的全流程质量信息链的知识库，
14、其中，所述知识库包括结构化数据和非结构化数据，所述结构化数据至少包括产品规范、冶金规范、过程质量检验结果、关键工艺参数、相关统计分析数据；所述非结构化数据至少包括质量异议分析报告、专项分析报告、工艺操作规程，非结构化数据通过词嵌入技术存储在向量数据库中。
15、根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤s30中，包括：
16、步骤s301、梳理数据分布和数据质量情况，完成统一数据源的语义，形成质量领域的数据体系；
17、步骤s302、结合行业知识、现场调研、专家经验、大语言模型分析，基于所述质量领域的数据体系，构建质量领域下的价值网络模型。
18、根据本专利技术的一个技术方案，所述价值网络模型为由节点与连线组成的有向无环图数据结构，采用多层级式结构，自下而上包括生产数据、装备数据、工艺规格、关键指标、统计指标、成本指标和财务指标多种价值指标。
19、根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤s302中，还包括构建同层级或多层级指标之间的定量或定向的“血缘关系”，具体包括：
20、当指标之间关系可通过数学公式表示时，则使用公式代表指标间关联关系；
21、当指标之间关系仅可通过历史数据拟合求得时，则通过训练神经网络的方式表示指标间关联关系。
22、根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤s50中，利用所述质量分析大模型完成钢铁质量分析，具体包括：
23、当价值网络模型中的任一质量指标出现异常波动时，所述质量分析大模型基于其推理分析能力对指标血缘关系和价值网络模型中的关联关系进行分析，并检索所述知识库，对所述异常波动进行预警和分析，完成监控与辅助决策。
24、根据本专利技术的一个技术方案，所述步骤s50中，基于所述人工交互方式回答用户提出的问题，具体包括：
25、当用户通过自然语言查询质量相关知识或当前生产质量状态时，所述质量分析大模型将检索调用所述知识库和所述价值网络模型；
26、所述质量分析大模型将整合的数据与知识以自然语言方式回复用户提问，并提供相关指标、图表、文档的地址或检索信息。
27、根据本专利技术的一个方面，提供了一种钢铁生产质量检测与分析系统，所述钢铁生产质量检测与分析系统采用如上述技术方案中任一项所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法构建。
28、根据本专利技术的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行如上述技术方案中任一项所述的一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法。
29、本专利技术与现有技术相比，具有以下有益效果：
30、本专利技术提出了一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，首先，基于钢铁生产全流程的质量相关信息，构建包括钢铁生产全流程的质量相关信息的数据库；其次，构建包括钢铁生产全流程质量信息链的知识库；构建质量领域的价值网络模型；再次，构建质量分析大模型，将所述价值网络模型和知识库接入所述大模型，建立所述质量分析大模型的人工交互方式；最后，利用所述质量分析大模型完成钢铁质量分析，基于所述人工交互方式回答用户提出的问题。通过以上方法构建钢铁生产质量检测与分析系统，利用钢铁生产质量检测与分析系统进行钢铁生产过程的监控和分析，能够提高钢铁生产质量的稳定性，提高了用户体验和操作便捷性，有助于降低生产损失。
31、本专利技术，通过现场数据的实时获取，为后续实现对关键质量指标异常的实时监控和预警提供数据支持，有利于监控整个生产流程中的关键质量指标，保证了实时性，进而保证了生产质量的稳定性。
32、本专利技术通过构建钢铁生产质量检测与分析系统，采用了大模型词嵌入和检索增强技术，有利于高效地处理复杂的数据查询和分析，实现结构化和非结构化数据多源异构数据整合，结合检索增强技术，能够克服大型语言模型的局限性，提升了数据访问的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤S10中，包括：
3.根据权利要求1所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤S20中，包括：
4.根据权利要求1所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤S30中，包括：
5.根据权利要求4所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述价值网络模型为由节点与连线组成的有向无环图数据结构，采用多层级式结构，自下而上包括生产数据、装备数据、工艺规格、关键指标、统计指标、成本指标和财务指标多种价值指标。
6.根据权利要求5所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤S302中，还包括构建同层级或多层级指标之间的定量或定向的“血缘关系”，具体包括：
7.根据权利要求6所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤S50中，利用所述质量分析大模型完成钢铁质量分析，具体包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤s10中，包括：
3.根据权利要求1所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤s20中，包括：
4.根据权利要求1所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤s30中，包括：
5.根据权利要求4所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述价值网络模型为由节点与连线组成的有向无环图数据结构，采用多层级式结构，自下而上包括生产数据、装备数据、工艺规格、关键指标、统计指标、成本指标和财务指标多种价值指标。
6.根据权利要求5所述的钢铁生产质量检测与分析系统构架方法，其特征在于，所述步骤s302中，还包括构建同层级或多层级指标之间的定量或定向的“血缘关系”...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙广集，乔利锋，张伟，宋文凯，解佳菲，甘中学，
申请(专利权)人：智昌科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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