各種數據預處理、預測質量精準分析顯微鏡
實現精準、高效的產品質量監控需要具備一些必要的基本條件：
(1)數據采集(基礎)。完整、準確、可靠、快捷地采集和整合工藝
參數與質量數據，包括各種實時和離線工藝參數與質量數據，才能保證
質量監控系統發揮其作用，成為企業質量在線監控、質量在線判定、質
量分析與工藝參數優化等業務協同平臺的數據支撐
(2)分析方法(工具)。正確運用各種統計模型、機理模型和智能模
型等分析方法和數學工具，包括各種數據預處理、質量預測、過程監控
和質量診斷、分類與聚類、參數優化等算法。特別要注意，不同的分析
方法適合于不同的對象和場合，這需要大量的實踐經驗和理論指導。
(3)專業知識(依據)。發揮不同工序冶金專家的知識和經驗是必不
可少的，尤其是在質量設計、規則的建立、質量標準的制定、質量判定
等過程中，領域專家的參與是非常重要的。同時，冶金領域專家也應當
借助各種新的數學分析方法，從大量數據分析中不斷完善和豐富自己的
專業知識。
隨著計算機系統、數據庫技術的普及與應用，鋼鐵企業信息化系統
中擁有了豐富的生產數據資源，從而也提出了采用各種數值分析方法對
大量的工藝過程數據和產品質量數據進行全流程產品質量監控的迫切需
求。目的是通過大量生產數據分析來揭示、總結生產過程的內在規律，
為提高產品質量提供各種信息，從而把數據資源轉化為企業的經濟效益
和產品質量優勢，提高產品的市場競爭力。在大數據時代，如何從每個
鋼鐵企業每年所產生的幾十TB海量數據中提取出有價值的信息，從而完
善產品質量管理體系，實現全流程產品質量在線監控，已成為全行業提
高管理水平的必然趨勢。
