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各种数据预处理、预测质量精准分析金相试样镶嵌机 实现精准、高效的产品质量监控需要具备一些必要的基本条件： (1)数据采集(基础)。完整、准确、可靠、快捷地采集和整合工艺参数与质量数据，包括各种实时和离线工艺参数与质量数据，才能保证质量监控系统发挥其作用，成为企业质量在线监控、质量在线判定、质量分析与工艺参数优化等业务协同平台的数据支撑 (2)分析方法(工具)。正确运用各种统计模型、机理模型和智能模型等分析方法和数学工具，包括各种数据预处理、质量预测、过程监控和质量诊断、分类与聚类、参数优化等算法。特别要注意，不同的分析方法适合于不同的对象和场合，这需要大量的实践经验和理论指导。 (3)专业知识(依据)。发挥不同工序冶金专家的知识和经验是必不可少的，尤其是在质量设计、规则的建立、质量标准的制定、质量判定等过程中，领域专家的参与是非常重要的。同时，冶金领域专家也应当借助各种新的数学分析方法，从大量数据分析中不断完善和丰富自己的专业知识。 随着计算机系统、数据库技术的普及与应用，钢铁企业信息化系统中拥有了丰富的生产数据资源，从而也提出了采用各种数值分析方法对大量的工艺过程数据和产品质量数据进行全流程产品质量监控的迫切需求。目的是通过大量生产数据分析来揭示、总结生产过程的内在规律，为提高产品质量提供各种信息，从而把数据资源转化为企业的经济效益和产品质量优势，提高产品的市场竞争力。在大数据时代，如何从每个钢铁企业每年所产生的几十TB海量数据中提取出有价值的信息，从而完善产品质量管理体系，实现全流程产品质量在线监控，已成为全行业提高管理水平的必然趋势。
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