过程控制、工程数学模型、数据对齐、设备监控、视觉AI——五大产品全方位实现冷轧工序的自动化与智能化。
高可靠性、高效率、高扩展性、高可维护性的冷轧领域通用过程控制软件
整合机组的PLC、DCS、单体设备、生产管理控制等系统，提供数据采集、处理、设定等功能。
宝信自主研发的冷轧领域通用过程控制软件产品。扩展容易、维护性优异、支持灵活定制，在冷轧、热轧领域具有高度通用性。
为用户提供功能完善、安全可靠的过程控制解决方案，是产线智能生产与精益管理的基座。
各任务模块全年无休稳定运行，保证产线不停产、系统无故障运转。
实现高频数据的快速采集、保存、归档与汇总，控制信号以100毫秒延迟传递，满足生产控制的高即时性要求。
基础任务模块高度耦合构成稳定基座，上层应用模块彼此解耦，支持灵活的模块组合与定制配置，实现系统功能冗余扩展。
基于宝信iplat平台，直观可视化掌握运行状态；一键启停、关键数据自动备份，日常运行免维护。
广泛应用于连轧机、单机架、连续退火、镀锌、镀锡、彩涂、酸洗及重卷包装等机组，通过机组的自动化控制、信息化集成、数字化管理实现冷轧全流程；同时具备与智能制造等应用协同的数据服务与集成功能，为产线智能生产与精益管理提供准确的信息基座。
应用业绩：宝钢股份旗下各主要生产基地，以及马钢、太钢、新钢、首钢、鞍钢、河钢、沙钢、宏旺等国内钢铁企业集团，海外包括印尼宏旺、印度JSL等客户，为整个冷轧工厂、冷轧机组或处理线提供过程控制系统综合解决方案。
产品业绩：中国 200+、印度尼西亚 3、印度 8、日本 1（明道金属股份有限公司十二辊精密轧机三电设备供货合同项目）、泰国 1。
设定模型精度高，具备智能自学习功能，系统稳定可靠
建立轧制模型、板形设定模型、动态变规格模型，实现轧机稳定、高效、高质量生产。
基于长期项目积累的冷轧轧机生产工艺知识，结合宝信冷轧板厚控制方式开发，是满足现代冷轧轧机工艺需求的数学模型解决方案。
设定计算模型基于轧制经典理论与工程经验相结合的策略构建，自学习模型采用智能算法，赋予模型自学习能力。
设定计算模型包含轧制模型、板形设定模型、动态变规格模型及各材质轧制工程规范。结合宝信控制方式，设定值精准，全面保证轧机高效稳定的自动生产。
自动采集实时轧制数据，运用智能模型算法等信息化手段，赋予轧制模型及板形设定模型自学习能力，提升对各材质设定值的精度。
基于宝信自主研发的软件平台，稳定性、可靠性优异且具备扩展性，后续规格扩展与维护都非常容易。
适用于普通碳钢、镀锡基板、高强钢、超高强钢、电工钢、不锈钢等各类板材的加工生产。结合宝信控制方式，有效提升大型冷轧轧机的全自动化生产水平，准确高效地完成生产过程设定，助力企业打造智能化、绿色化、高质量产线。
提供全维度、全尺寸、米级粒度的数字化产品
将生产全流程准确映射到实际带钢的物理位置，确保全工序数据之间的关联。
通过构建生产过程数据、质量数据、能源环保数据及其他管理数据的透明化、可视化，为钢铁企业提供全维度、全尺寸、米级粒度的数字化产品——「数字钢卷」。
从酸洗连轧到连续退火、镀锌、彩涂，从数据层面强力支撑各机组的数字化、智能化。
可为上层应用提供高质量数据服务。
整合生产过程、能耗环保、设备运行状态等不同来源的数据，形成统一的数据集。
以钢卷为载体，实时跟踪带钢在各工序的生产数据过程，确保数据对齐的即时性与准确性。
构建实物对象数据模型与工序间数据生态，解决二次数据精度不足与跨工序数据整合难题。
数字技术与钢铁生产融合的先进制造方式——在生产过程中采集、分析、运用数据，实现生产过程的实时监控与优化。广泛应用于酸洗连轧、单机架、酸洗、连续退火、镀锌、彩涂平整、电工钢等机组的数字化、智能化。以现有机组为基础，开发部署智慧轧制、虚拟工厂、冷载数字工厂、绿色低碳发展、安全一体化智慧管理等多元应用。
应用业绩：中国及印度尼西亚累计 120+，其中广州 JFE 2 条机组已投入使用。
整合生产、工艺、质量、设备、可视化、生产管理各项需求——构建统一的生产管理系统，引入先进工艺技术与设备，实施全面质量管理，运用物联网实现设备实时监控维护，采用大数据分析优化生产流程，通过可视化实时展示生产数据、支持经营决策。
应用于广州JFE冷轧工厂2条机组，通过全流程数据对齐与可视化，实现质量追溯与生产管理的高阶升级。
以智能技术升级，实现卓越的设备监控
利用既有设备部件，结合先进大数据分析技术，实时监控设备运行状态。
面向工业设备监控设计的点检辅助系统。结合生产环境与先进大数据分析技术，可快速识别潜在故障与异常。
设备可靠性与使用寿命大幅提升，维护成本有效降低，保障生产过程的连续与稳定。
新增两大推送功能：可向 SAAS 系统推送设备异常状态与维护信息，并可邮件推送给设备责任者，实现异常与维护信息的主动触达。
最大程度利用既有设备与部件，无需额外硬件投资。
提供可灵活编辑的规则算法库——专家模式（预置高级算法与优化策略）与自定义模式（按业务需求自由调整、编写专属规则）任选。
实时数据采集，结合大数据处理与机器学习算法构建在线诊断模型，自动识别生产中的设备异常并立即告警，防故障于未然。
定期监视主要设备的运行状态（振动、温度、电流等），及早发现潜在故障，避免突发停机。
设备异常发生时，利用数据分析技术快速定位根本原因，缩短检修周期。
运用物联网技术对分散布置的设备进行集中远程监控，便于集中管理与资源调配。
结合大数据与机器学习算法构建模型，预测设备未来可能出现的问题，制定更精细的维护计划。
作为集设备管理、规则库、设备履历、设备健康趋势分析、点检计划、故障报告等功能于一体的设备监控系统，已在以下产线投入使用。
实现无人化生产、高效率、成材率与作业率双提升
采用CNN等AI算法，对冷轧材料表面的尺寸、形状、缺陷等进行高效率、高精度识别。
基于先进的人工智能技术与机器视觉原理，构建含卷积层、池化层、全连接层等结构的网络模型，以ResNet、VGG等常用网络架构为基础进行适当调整优化，是专为冷轧生产过程开发的智能检测与自动精密控制系统。
强力支撑冷轧企业的产品质量保障、生产效率提升与生产流程优化。
严格遵守钢铁行业协会及相关法规要求，确保检测流程与管理体系合规，助力企业轻松满足监管标准。
检测结果实时反馈至冷轧产线控制系统，检出质量问题或尺寸偏差后，可立即调整轧辊压力、轧制速度等参数，高效提升成材率与作业率。
快速纠正生产过程中的问题，避免大批不良品持续产生；相比传统事后检验调整方式，大幅缩短生产调整周期，提升全流程作业效率。
操作简单直观，操作模板设定灵活便捷，检测流程可自由定制；业务升级与扩展也能高效快速完成。
在冷轧产线上，视觉AI检测产品可对带钢表面质量与尺寸状况进行全流程监视。原料带钢进入轧机起，即实时检测表面划伤、孔洞、氧化铁皮等缺陷，同时精密测量厚度、宽度等尺寸参数。以汽车用冷轧带钢为例，可快速发现并拦截问题带钢，确保流向汽车等后续工序的带钢全部合格，保障最终汽车零部件等的质量与性能。
以往依靠员工目视判断来料钢卷上卷对中情况，深夜疲劳与疏忽易导致钢卷倾倒、报废乃至生产事故。导入宝信视觉AI检测与调整模型后，机组可全自动确认卷筒与钢卷内周位置，联动PLC系统实现精密自动上卷——入口段已实现无人化生产，机组作业率显著提升。
在宝钢冷轧C122米巴赫焊机上导入钢板对中视觉检测系统，焊前高精度自动检测钢板位置，提升焊接质量与作业效率。
