好前景
钢铁生产技术数据挖掘专家
它具有大数据和深度学习不具备的基于小样本优
势，通过使用这套软件，你将会很快掌握先进的偏最
小二乘多元回归和支持向量机机器学习技术，发现复杂的生产技术规律，更好地工作和研究。
上海敬贤信息科技有限公司
一． 背景
钢铁联合企业一般由烧结、炼铁、炼钢、轧钢、销售、钢研等部分组成。每一个部分都是复杂系统，影响每个部分工序产品的产量，质量，能耗的因素很多而且交叉重叠，非常复杂。偏最小二乘回归是先进的研究复杂系统变量之间因果关系的多元回归技术。在钢铁企业集团的采矿、选矿、烧结、焦化、炼铁、炼钢、轧钢、销售、钢研，乃至学校、医院等各部门均可得到应用。钢铁企业集团各工序点很多都是无法用精准冶金物理模型描述的生产过程。偏最小二乘回归可以找到一个物理意义清晰明确，简单有效的数学模型，在产量、质量、能耗与生产工艺参数、原料特性之间建立联系。为提高产量，改善质量，节能降耗提供科学的依据，还可为技术改造提供准确决策依据，避免出现重大决策失误。应用偏最小二乘回归技术可以使过去困扰多年的关键问题、重大问题、老大难问题和限制性瓶颈问题得到解决。
可解决以下问题:
1.优化工艺。
2.提升指标。
3.提高产量、改善质量、节能降耗。
4.从统计角度解决复杂系统参数关系问题。
5.找到问题的主要影响因素。
6.找到因果规律。
7.找到最佳工艺参数。
8.准确预测结果。
9.傻瓜式操作，使用方便。
10.规避竞争对手的高利润、垄断专利，防止自己的重大专利被规避。
二．应用领域——铁前
1.建立高炉经济技术指标与各种参数之间的联系。
控制
经济
技 状态
术指标
原料
2.了解高炉大量操作参数、状态参数、原料特性参数与产量、质量、能耗等经济技术指标之间是什么关系？哪些参数对高炉生产结果是重要因素，哪些是次要因素？哪些是正相关，哪些是负相关？变动参数的一个单位对结果影响有多大？ 哪些数据点是特异点需要关注或剔除？得出的这些结论可信度有多大等等。
3.对重要变量的重要性进行排序，把有限人力、物力、财力用在解决主要矛盾上。
4.利用偏最小二乘回归中主成分提取及典型相关分析方法，围绕炼铁的需要， 确定什么质量的焦碳、烧结矿、球团矿对高炉来说是合适而不过剩的；各种原料的指标中是物理特性（粒度、强度、……）还是化学特性（各种化学成份，……）：是常温特性还是高温特性；具体是哪一类参数、哪一个参数对高炉的哪一类经济技术指标、哪一个经济技术指标而言是重要的。解析这一问题非常有现实意义， 可以很好发挥整合优势，科学明确地指引上道工序进行有目的，有方向的生产操作调整、技术改造攻关。
5.偏最小二乘回归可综合主成分和典型相关技术，提取到各种参数层面的主成分，并得到此主成分对指标的影响程度。这实际上是在理论与实践中建立了一座桥梁，让工艺人员更好地理解课本中都未能完全解释的问题。这相当于对参数及指标系统进行了一次全方位的参数断层扫描。
6.利用历史数据对诸如提高风温，降低湿度等等的技术改造进行统计意义上的评估，对可能达到的效果及成功的把握性进行预测。
7.研究工艺参数与指标结果之间的相关程度；工艺参数之间的紧密程度；利用工艺参数对技术指标进行预测，并判断预测精度。
8.利用偏最小二乘方法，在特异点中排除统计误差较大的点，找到最佳工艺参数点，为寻找最佳工艺参数组合提供依据。
9.比较三座高炉模型的特点，找出共性及差异，对高炉生产操作经验进行统计科学意义上的提炼总结，形成技术诀窍，这将成为企业宝贵的无形财富和竞争力。
三．应用领域——钢轧
1.建立产品强度、韧性、表面质量等指标与各种参数之间的联系。
强 成份
度韧性
等 控制
质量指
标 金相
2.了解冶炼轧制大量成份参数、控制状态参数、金相特征与强度、韧性等指标之间是什么关系？哪些参数对强度、韧性是重要因素，哪些是次要因素？哪些是正相关，哪些是负相关？变动参数的一个单位对结果影响有多大？哪些数据点是特异点需要关注或剔除？得出的这些结论可信度有多大等等。
3.对重要变量的重要性进行排序，把有限人力、物力、财力用在解决主要矛盾上。
4.利用偏最小二乘回归中主成分提取及典型相关分析方法，围绕强度、韧性、表面质量等的需要，确定成份优化设计方案，参数优化设计方案。
5.偏最小二乘回归可综合主成分和典型相关技术，提取到各种参数层面的主成分，并得到此主成分对强度、韧性的影响程度。在理论与实践中建立一座桥梁， 让工艺人员更好地理解课本中都未能完全解释的问题。相当于对参数及指标系统进行了一次全方位的参数断层扫描。
6.利用历史数据对技术改造进行统计意义上的评估，对可能达到的效果及成功的把握性进行预测。
7.研究成份、操作、金相等参数与强度、韧性、表面质量之间的相关程度；参数之间的紧密程度；利用参数对强度、韧性、表面质量指标 |
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