如何确保在线圈复杂的供应链中实现其唯一识别？

通过利用纵向厚度分布等工艺特征（每卷钢带的该特征均具有唯一性），可以实现可靠的识别。借助 ibaDatawyzer-ICC，该分布曲线被用作“指纹”，从而对钢带进行无歧义的分配。所需的工艺数据通过 ibaPDA 进行采集和处理。这确保了即使在复杂的工艺流程中，也能实现端到端的追溯性。

如何在金属加工过程中及早发现并预防材料混淆？

通过持续对比不同生产阶段的工艺数据，可以识别原料混淆问题。ibaDatawyzer-ICC 会对比特征信号曲线，并根据预设阈值评估其相似度。一旦发现偏差，系统将自动触发警示并启动替代匹配流程。这使得在下游加工出现故障之前，能够立即采取纠正措施。

如何利用海量数据实现对单个产品的快速搜索和识别？

高性能数据库结合专用的特征提取功能，能够快速识别大型数据集中的单个对象。ibaDatawyzer-ICC 从工艺数据中生成独特特征并将其存储以供长期使用。结合 ibaPDA，这构成了支持快速查询的可扩展数据基础。因此，即使在非常庞大的数据集中，也能在几秒钟内识别出单个产品。

如何利用长期数据分析来优化生产流程？

长期数据有助于识别多个生产周期中的趋势、偏差及优化潜力。借助 ibaDaVIS，这些数据可在仪表盘中进行可视化展示和系统化分析。结合 ibaDatawyzer-ICC，还可进行针对特定产品的分析。这既有助于质量保证，也有助于持续的工艺改进。

如何在运行过程中监控测量数据和传感器系统的质量？

通过比较多个工艺阶段的信号模式，可实现对测量数据的持续验证。ibaDatawyzer-ICC 能检测出可能表明传感器故障或数据不一致的偏差。通过与 ibaDaVIS 集成，这些偏差可以直观地可视化并进行分析。这有助于早期发现测量误差，并确保数据质量的持续改进。

使用 ibaDatawyzer-ICC 监测线圈

使用 ibaDatawyzer-ICC 监控钢卷

BILSTEIN 集团是世界领先的冷轧带钢生产商之一，年产量超过 600,000 吨。尽管钢卷产量巨大，但没有两种金属带是相同的。

"我们不是典型的大规模生产商，而是明确响应客户的要求。因此，灵活的生产以及对生产的协调和监控至关重要"，这家冷轧带钢生产商负责工艺和系统技术的 Ufuk Karvan 说道。BILSTEIN 的产品主要用于工具生产、建筑和汽车行业。

BILSTEIN 的生产面积约为 700,000 平方米。因此，在整个生产链中识别和确定钢卷就显得尤为重要。"我们的工艺路线相当复杂，此外，每一次人为干预都有可能造成微小的错误。这就是为什么我们希望并需要在早期阶段检测出材料混淆的原因，"Karvan 说。为了确保这一点，BILSTEIN 集团采用了 iba AG 公司的钢卷识别软件ibaDatawyzer-ICC。

"使用ibaDatawyzer-ICC 时，专利的指纹识别过程开始发挥作用：在轧制过程中，每个钢卷在带材长度上都会形成一条特征性的厚度曲线。使用厚度测量系统在线记录的这一特定曲线，就像人的指纹一样，每个钢卷都是独一无二的，因此我们可以可靠地识别钢卷，排除混卷的可能性，"Karvan 说。为此，ibaDatawyzer-ICC 使用ibaPDA记录的工艺数据为每个钢卷生成独一无二的特征，然后存储在数据库中，以便长期使用。

A large blue industrial machine with BILSTEIN written on it oversees two parallel metal cylinders in a factory.

处理混淆：高损坏盘

在位于哈根的 BILSTEIN 工厂，热轧钢卷首先按尺寸切割，然后通过热处理、轧制和切割工艺进行进一步加工。"我们收到热轧带材后将其切割成不同的带材。这些带材具有相同的宽度、质量和热轧带材特性，因此它们基本上是相同的。这就是为什么很容易发生混淆的原因。如果金属带材被分配到错误的订单中，并且没有得到正确处理，情况就会变得尤为严重："如果混淆了钢卷，在最坏的情况下，我们就无法再向客户供货，只能等待合适的热轧带钢到货。此外，大约 25 吨的材料将被报废。每吨价值约 2,000 欧元，你可以很快计算出造成的损失，"Karvan 说。BILSTEIN 通过使用ibaDatawyzer-ICC 消除了这一风险：Karvan说："有了这个系统，我们不仅能立即看到是否有不合适的地方，而且还能直接显示正确的钢卷"，他对iba解决方案非常满意。目前，BILSTEIN 的内部数据库包含 180,000 多个条目，每个条目都包含相应钢卷的具体特征。然而，"大海捞针 "只需几秒钟就能找到，"Karvan 说。

就像人的指纹一样，每个钢卷的纵向厚度轮廓都是独一无二的。

乌弗克-卡尔万
工艺与系统工程主管，BILSTEIN

长期分析带来 "巨大附加值"

BILSTEIN 还依靠 iba 系统监控各个工厂，使用近 60 个 ibaPDA（过程数据采集）系统采集数据。BILSTEIN 与 iba 合作，为基于网络的仪表板工具ibaDaVIS 开发了一个非常特殊的应用程序：通过将 ibaDatawyzer-ICC 与 ibaDaVIS 相连接（ibaDatawyzer-ICC 在后台监控各个生产步骤中的线圈），可以进行长期观察，从而发现趋势和进一步优化的潜力。例如，通过这种方式可以永久验证所使用测量技术的无差错功能，或为单个线圈创建综合报告。"我们可以利用 ibaDaVIS 和 ibaDatawyzer-ICC 进行长期分析，这为我们带来了巨大的附加值。我们已经从那里获得的洞察力中产生了许多想法。到目前为止，我们是第一家也是唯一一家这样做的公司。

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专利方法：ibaDatawyzer-ICC 的指纹技术

在钢卷识别方面，ibaDatawyzer-ICC 主要使用轧制钢卷的纵向厚度剖面。由于材料厚度通常是在一个生产步骤的出口和下一个生产步骤的入口处测量的，因此纵向厚度剖面可以作为识别钢卷的固有特征。利用这项专利指纹技术，ibaDatawyzer-ICC 可在信号曲线的显著点（如最大值和最小值）确定纵向厚度剖面的独特特征。在分析过程中，软件会确定输出和输入测量的纵向厚度曲线之间的匹配次数。为了正确分配钢卷，匹配数必须高于系统特定的限值。但是，如果匹配率较低，则表明数据质量不佳或存在混淆。在这种情况下，ibaDatawyzer-ICC 会用彩色高亮显示可视化条目，并自动搜索更合适的钢卷。这样就能及时发现钢卷混淆和未记录的倒卷过程。

使用过的功能

本成功案例中使用了 iba 系统的以下功能。

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常见问题 (FAQ)

如何确保在线圈复杂的供应链中实现其唯一识别？: 通过利用纵向厚度分布等工艺特征（每卷钢带的该特征均具有唯一性），可以实现可靠的识别。借助 ibaDatawyzer-ICC，该分布曲线被用作“指纹”，从而对钢带进行无歧义的分配。所需的工艺数据通过 ibaPDA 进行采集和处理。这确保了即使在复杂的工艺流程中，也能实现端到端的追溯性。
如何在金属加工过程中及早发现并预防材料混淆？: 通过持续对比不同生产阶段的工艺数据，可以识别原料混淆问题。ibaDatawyzer-ICC 会对比特征信号曲线，并根据预设阈值评估其相似度。一旦发现偏差，系统将自动触发警示并启动替代匹配流程。这使得在下游加工出现故障之前，能够立即采取纠正措施。
如何利用海量数据实现对单个产品的快速搜索和识别？: 高性能数据库结合专用的特征提取功能，能够快速识别大型数据集中的单个对象。ibaDatawyzer-ICC 从工艺数据中生成独特特征并将其存储以供长期使用。结合 ibaPDA，这构成了支持快速查询的可扩展数据基础。因此，即使在非常庞大的数据集中，也能在几秒钟内识别出单个产品。
如何利用长期数据分析来优化生产流程？: 长期数据有助于识别多个生产周期中的趋势、偏差及优化潜力。借助 ibaDaVIS，这些数据可在仪表盘中进行可视化展示和系统化分析。结合 ibaDatawyzer-ICC，还可进行针对特定产品的分析。这既有助于质量保证，也有助于持续的工艺改进。
如何在运行过程中监控测量数据和传感器系统的质量？: 通过比较多个工艺阶段的信号模式，可实现对测量数据的持续验证。ibaDatawyzer-ICC 能检测出可能表明传感器故障或数据不一致的偏差。通过与 ibaDaVIS 集成，这些偏差可以直观地可视化并进行分析。这有助于早期发现测量误差，并确保数据质量的持续改进。