近日，一家营收超千亿的大型民营钢铁企业在产品性能预测上取得突破：借助业界全新推出的智能化材料数据自建模平台——材小模AI（https://www.matdao.com/mate-model）开展多轮建模，模型测试集R²从0.5以下提升至0.95，模型从“难以投入实际生产”达到“可有效支撑实际生产指导”的水平。这表明，企业产线上积累的海量数据，不再只是存下来的记录，而是能够在生产完成后快速预判产品性能，为生产提供模型支撑，让海量产线数据真正参与到生产决策中。
据了解，该企业在信息化建设中积累了海量数据，但一直缺少有效的利用方式，大量数据处于“沉睡”状态。此次建模选取了一条产线的500个字段、6万条样本数据，覆盖从冶炼到检测的全流程。企业此前曾采用传统建模工具，将所有特征全部投入，测试集R²始终在0.5以下，无法用于生产指导。问题并不出在数据本身——企业的数据底子不差，专家经验也深厚，但传统建模方式难以处理产线数据这种高维度、高噪声、强专业性的场景。
针对这一情况，北京新材道的材小模团队与材料专家合作，使用同样的数据和目标，开展了三轮建模优化。据团队介绍，三轮建模的核心工作并非调整算法，而是逐轮剔除数据噪声、筛选有效特征。
第一轮，材小模AI自动筛选特征。将数据交给材小模AI，全程不做任何人工干预。平台先通过大模型识别各字段的含义，初步判断哪些特征可能与目标性能相关；再用相关性分析做二次筛选，剔除关联弱的特征。经过两轮筛选，参与建模的特征从120多个压缩到50个左右，R²从0.5以下提升至0.77。在工业数据建模中，R²0.7以上已属于可用模型，0.77意味着模型预测结果与实际值较为接近，已经具备参考价值。
第二轮，专家经验介入。专家在初筛数据中发现，一条碳含量0.9%的记录与同组数据普遍0.2%以下的水平明显不符，对照成品强度数据后判定为极端异常值；另有一条强度6000MPa的记录，远超钢的理论最高强度和现有工艺水平，判定为错误数据。此类异常IT人员难以识别，专家可快速判断。专家无需写代码，直接在平台点击操作，即可完成数据清洗和特征筛选。经过筛选后，特征进一步降至26个，R²从0.77提升至0.94。这意味着模型预测已经相当准确，可以支撑生产指导。
第三轮，轧制特征结构化。原来数据里，轧制压下量和压下率的相关信息杂糅在一起，模型无法直接使用。团队将其整理成三个可直接使用的指标：平均压下量、首次压下率、最后压下率，同时保留轧制道次数，R²进一步提升至0.95。这一步不仅让预测更准，还增加了可调控的工艺变量——模型不仅能告诉企业“这批钢性能如何”，还能提示“调整哪个工艺参数可以改善性能”。
三轮建模后，R²从0.5以下提升至0.95，该提升标志着模型预测结果从可靠性不足，转变为可有效支撑实际生产指导。
据团队介绍，该案例反映出行业近年来的共性问题。
·其一，经过多年数字化改造，大量企业已具备类似的数据积累；
·其二，工具差异直接影响数据能否从“存着”变为“能用”；
·其三，专家经验是模型精度的关键变量，材小模AI让专家无需写代码即可将经验注入模型。
公开资料显示，材小模AI自主建模平台由北京新材道数智科技有限公司打造，是一款面向材料行业的零代码自建模平台，材料工程师无需编写代码即可完成建模。其核心能力包括产品性能预测、多目标性能优化、质量滤波、自动工艺规程和成本优化。其中“多目标性能优化”即常说的“逆向设计”，用户设定目标性能范围、成分与工艺约束后，系统可自动搜索并推荐满足要求的成分与工艺组合。
业内人士分析，企业数字化转型的上半场大都由信息化、自动化工程师主导，完成了数据采集、系统建设与流程线上化，积累了规模可观的数据。但数据采集之后如何有效使用、用于解决哪些产品与工艺问题，并非其核心职责所在。传统的模型基座难以引入强化、形变、相变等冶金学、材料学知识，也难以表达其中的因果关系，模型落地应用的“最后一公里”很难打通。数字化转型的下半场，理应由产品、工艺等业务工程师主导，借助材小模AI这类产线具身智能建模工具，让懂业务的人直接上手建模，将专家经验注入模型，实现AI引领下的智能化升级。
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