近年来，中国钢铁行业面临诸多内外环境的变化，用户对产品质量的要求日益提高。尤其汽车行业、高端家电等行业对钢材产品的个性化需求不断增加，质量要求也日趋严格。与此钢铁企业面临的行业竞争也在加剧。为了更好地满足用户需求，提高市场竞争力，各钢铁企业都必须高度重视质量管理工作。

传统的质量管理方式已经难以满足当前的需求。为此，越来越多的钢铁企业管理者开始利用大数据提升质量管理的效率。本文将围绕钢铁企业目前质量管理中存在的问题、建立企业级的大数据管理应用平台、以及大数据在质量管理中的应用与创新等方面进行探讨。

一、目前钢铁企业质量管理存在的问题

尽管大部分钢铁企业已经实施了信息化系统，但这些系统往往是分阶段、分产线和分区域进行上线，存在系统不够系统和完善的问题。客户的个性化需求无法完全在质量设计中体现，生产质量实绩数据散落于不同的信息系统内，导致对产品实现过程的信息和质量信息跟踪追溯困难。对产品实现的过程质量控制缺乏有效的监控，无法进行跨工序的跟踪、传递、追溯和改进验证。这些问题都限制了钢铁企业在“质量设计、质量判定、质量改进”等方面的效率和效果。

二、建立企业级的大数据管理应用平台

为了解决上述问题，有必要建立企业级的大数据管理应用平台，即工厂数据库。根据质量管理业务的要求，建立质量数据采集规则，将产品实现过程的所有数据，包括原辅材料采购、炼钢、连铸、热轧、冷轧、产品出厂以及销售、用户使用等的产品全生命周期内的所有质量信息采集到大数据管理应用平台上，进行集中统一管理。

三、大数据在质量管理中的应用与创新

通过构建企业级的大数据管理应用平台，可以实现产品实施过程质量信息采集、质量设计、质量监控、在线质量判定、过程质量追溯、质量分析和改进等。实时监控产品的质量情况，以评价各产线质量水平。具体创新应用如下：

1.基于大数据的质量设计：利用大数据管理应用平台建立产品规范数据库和冶金规范数据库，实现产品质量设计标准化和模块化。贯彻“产品质量是设计出来的”理念，基于历史数据开展产品质量设计。

2.利用大数据对过程质量实施监控和评价：基于实时的大数据平台，对影响产品质量的重要工艺参数实施在线监控及预警，建立过程质量预警系统。开发产线质量评价模型，综合过程参数、产品指标参数、生产装备情况，定期自动对产线进行质量控制能力指数评价。

3.应用大数据实现质量自动判定：包括铸坯分级判定、过程产品判定和热轧、冷轧、涂镀等产品的出厂检验判定。当产品生产完成后，质量管理信息化系统根据预先维护的质量检验判定规则对产品进行自动质量判定。

4.工序质量追溯和表面缺陷跟踪：基于大数据管理应用平台，实现全流程工艺质量追溯和分析。获取多工序的过程参数、质量参数，进行工艺质量数据追溯分析，找出制造过程工艺、质量参数等差异，定位问题的原因。

一、质量数据与大平台的构建

企业利用大数据管理平台及统计分析工具，搭建了全面的质量管理和设计系统。此系统不仅包括质量管理、质量设计以及工艺优化等质量数据分析功能，更为工艺技术人员在产品质量的持续改进与新产品开发上提供了强有力的支持。通过这一平台，客户技术档案的管理得以实现，其中涵盖了客户基础信息、采购原材料信息、产品信息、质量反馈以及特殊需求等详细资料。

基于客户服务系统的质量异议数据库，企业能够对质量异议进行详尽的统计与分析，并针对出现质量问题的产品进行全流程的质量追溯。高效、便捷的数据分析工具及KPI报表生成工具的建立，使得质量状况的分析变得轻而易举。这些工具能够自动生成按班次、日、周、月、年等不同时间维度的统计报表，大大提高了企业质量管理的效率和水平。

在大数据的助力下，企业质量管理的精细化和高效化得以实现。该平台能够收集从原材料进厂到产品送达用户手中的全过程质量数据，实现数据的集中统一管理与高效利用。在大数据平台上进行的质量设计、监控、判定与分析改进更加严谨、精准和规范，这有助于满足用户的个性化需求，为产品的转型升级提供基础保障。

值得注意的是，数据与钢卷的精准匹配在实时采集过程中至关重要。这种匹配的准确性直接影响到缺陷跟踪的准确性，最终关乎质量追溯、处置的准确性和产品质量分析改进的效果。

二、企业各部门的一般性指标概述

企业各部门的通用指标因多种因素而异，如企业所处行业、经营规模、装备水平、组织形式和企业类型等。以联合生产型钢铁公司为例，炼钢厂的主要指标包括钢铁料消耗、氧耗以及平均吨钢利润等。这些指标因炼钢炉的种类和规模而有所不同。

对于焦化厂而言，其主要产品焦炭的质量是关键。其中，转鼓指数作为衡量焦炭颗粒度的重要指标，是焦化厂的关键指标。而煤矿的安全生产则是一个硬性指标，百万吨死亡率指标便是衡量这一安全水平的标准。

对于企业各部门的通用指标而言，由于其覆盖企业的方方面面，因此存在较大差异。具体指标的设定主要是根据企业和部门的具体业务情况而定，旨在加强管理并突出企业和部门的业务要求。这一问题的解决因企业而异，教科书上的内容只能作为参考，具体还需结合企业的实际情况和主要领导的决策来定。

总体而言，无论是质量管理的精细化还是各部门通用指标的设定，都需要企业根据自身情况进行灵活调整和优化，以实现更好的业务发展和企业管理。供应链管理如同一根红线，贯穿整个制造企业的业务流程。从需求预测到采购寻源，再到生产制造和运输交付，它形成了一个完整的价值链，让企业可以对生产成本、库存和订单进行可视化管理，并根据实时数据做出科学决策。这种管理模式的实质是以信息成本代替生产成本，通过优化供应链计划来提升产品质量和工期，最终提高客户满意度、服务水平和市场竞争力。

在中国，供应链管理需要根据企业实际情况做出一些调整和优化。企业需要梳理业务流程，确保供应链管理与业务目标一致。特别是在企业成长初期，迅速增加市场份额和营收是主要目标，而供应链管理的目标是优化供应链计划、保证产品质量和交货期。在实施供应链管理之前，企业需要重新审视其运营目标，找到适合当前阶段的平衡点。

在供应链管理中，需求管理是至关重要的。市场销售人员需要熟悉市场历史变化规律，了解客户动态需求，并利用需求管理系统进行精准预测。对于生产计划部门来说，要利用先进的供应链系统工具结合需求进行精确排产，针对中短期规划分别制定计划。通过应用供应链管理系统（APS），企业可以模拟各种市场情况，事先知道各种情况对企业的影响并做出应对方案。这不仅提高了订单应答的及时性，而且大大提高了交货期的准确性。

针对生产与物料部门，基于准确的预测和精确排产后的生产计划与物料采购计划可以避免混乱。借助供应链管理系统，企业可以改进生产进度与物料供应计划的频率，做到每日甚至每周一次，实现精确供应。企业需要树立全局观念，将需求与供应紧密联系在一起，对市场需求保持敏感，并追求长期利益、诚信和透明。

在实施供应链解决方案时，企业需要把握“二八”原则，集中力量解决最关键的问题。由于国内企业的管理和生产计划基础相对薄弱，需要分阶段实施供应链管理。对于不同类型的企业，应用重点也会有所不同。了解国内市场需求、开拓海外市场是许多国内厂商面临的挑战，因此需求预测管理和销售运营主计划将是供应链整合的重点。对于合同制造商来说，建立灵活的低成本供应链、保证客户满意度是主要任务。

在实施供应链管理时，企业还需要关注一些细节问题。例如，在需求管理方面，营销渠道的无序、计划工作的不到位可能导致客户需求的不稳定、订单临时修改频繁等问题。企业需要加强对渠道的管理和培养高质量的预测能力。使用供应链系统工具进行精确的排产、优化订单利润率是关键。在坚持原则的基础上，企业需要兼顾员工的工作习惯，使系统的改变主要集中在思想方式的转变上。对于特定数据采集的中西方经济环境差异问题，企业要结合国情做出适应性调整。

对于企业领导者来说，了解供应链管理的变革性、对传统业务流程和思想观念的冲击至关重要。领导者的决策对于项目的成功至关重要。在项目实施过程中，需要领导者对新旧流程的改变进行决策，因此供应链项目可以被视为“一把手”工程。成功的关键在于领导者的倾力参与和坚定决心。在实施供应链管理之前，领导者需要多做调研、了解成功案例的深层原因、克服潜在阻力并建立好实施的框架和制度。他们也需要树立全局观念、认识到供应链管理的重要性并坚定实施的决心。只有这样，才能充分发挥供应链管理在制造业中的优势并推动企业的持续发展。