4月25日，在2024中國石油石化企業信息技術交流大會智能煉化論壇上，中控技術重磅發布全流程智能質量監控平臺（Q-Lab），為推動流程工業領域數字化轉型、全方位提升數據價值創造、優化質量監控閉環注入強大動能。

近年來，工業數字化轉型正邁入“以數據為中心的業務變革”階段，提升企業內外部數據的采集、解析、應用，是推動企業增值競爭、實現價值全面飛躍的關鍵。基于工業領域呈現的“以基礎大模型為技術底座，工業應用為切入點”的發展趨勢，中控技術也正加速向工業AI公司轉型，以“AI+數據”為競爭優勢，構建“4大數據基座+1個智能引擎”的核心產品體系。作為4大數據基座之一的中控技術全流程智能質量監控平臺（Q-Lab）能夠為企業構建統一的全業務流質量數據基座，揭開質量迷霧，賦能質量提升。

中控技術股份有限公司質量提升副總工程師孫曉晨在新品發布時表示，企業轉型升級過程中通常面臨海量數據、信息滯后、檢測效率低、沉默資產浪費、數據孤島、運維效率低的挑戰與難點，質量數據已成為透視企業生產過程和分析質量問題、追溯盲點的關鍵窗口。中控技術全流程智能質量監控平臺（Q-Lab），整合了全面匯聚、精準解析和數智融合三大核心理念，通過引入AI技術，構建生產過程監控、智能質量預測、智能質量優化以及智能根因分析等主要產品功能，能夠監控質量過程、提高數據完整性、預測質量結果、優化生產工藝，實現企業全流程質量的監控和管理。

全面匯聚

中控技術全流程智能質量監控平臺（Q-Lab）能夠深入企業生產全流程，運用AT、IT和AI等先進技術和方法，捕捉質量數據，匯聚全場景質量信息，構建完善的質量數據模型庫。該平臺包含獲取模型庫、處理模型庫、存儲模型庫、指標模型庫和開放模型庫等多個關鍵組件，從原材料、輔料、中間體、產成品、公用工程等每一環節的質量數據都能夠被精準獲取并標準化，為質量分析提供了堅實的數據基礎。

精準解析

基于工業大數據模型分析技術，該平臺能夠深入剖析質量數據的內在邏輯，挖掘數據背后的深層價值。通過精準解析，企業能夠洞察質量問題的根源，找到影響質量的關鍵因素，為質量決策和改進提供有力支撐。

數智融合

該平臺將AI技術與質量數據深度融合，實現生產過程異常監測、工藝數據關聯分析、產品質量預測預警等功能。通過AI技術實時監測和分析生產中的質量數據變化，能夠時刻洞察生產過程中的細微變化，及時識別潛在問題，預測可能出現的質量異常，幫助企業提升質檢效率、降低質量成本。

目前，中控技術全流程智能質量監控平臺（Q-Lab）已在智慧水質實驗室、智慧色譜實驗室、智慧劇毒實驗室、某樹脂類生產企業質量預測等工業場景成功應用，助力企業達成質量提升優化的良好效果。

基于“AI+質量”的技術模式，中控技術全流程智能質量監控平臺（Q-Lab）能夠打通從業務理解、數據準備、特征提取、AI建模、模型驗證與修正到模型應用的閉環通道，引領流程工業質量管理實現全要素、全流程、全價值鏈、全產業鏈的飛躍發展。未來，中控技術也將持續培育AI技術創新與工業產業化應用的融合場景，為全球流程工業產業格局帶來全新價值與賦能。