產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測對制造業(yè)邊際成本降低的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)探究

摘要：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下，產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測關(guān)乎制造業(yè)企業(yè)競爭力。本文聚焦于帶鋼生產(chǎn)行業(yè)，引入貝葉斯優(yōu)化Stacking集成算法模型（BO-Stacking）開展產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測與成本優(yōu)化研究。通過對UCI帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)集的分析，闡述了BO-Stacking算法原理、模型構(gòu)建過程，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果展開探討。研究表明，該算法在產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測上表現(xiàn)優(yōu)異，能夠有效降低成本，為企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，為工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供思路。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測；經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；BO-Stacking算法；成本優(yōu)化

一、基于BO-Stacking的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測與成本優(yōu)化模型構(gòu)建

（一）BO-Stacking 算法原理

1.Stacking 集成學(xué)習(xí)框架。Stacking結(jié)合多個(gè)基礎(chǔ)模型提高預(yù)測準(zhǔn)確性。本研究選XGBoost、隨機(jī)森林（RF）、支持向量機(jī)（SVM）為基學(xué)習(xí)器，分別具有運(yùn)算高效、泛化能力強(qiáng)、處理非線性數(shù)據(jù)效果好等優(yōu)勢。各基學(xué)習(xí)器獨(dú)立訓(xùn)練后，預(yù)測值作為新特征輸入邏輯回歸（LR）元學(xué)習(xí)器，通過加權(quán)組合提升模型整體性能和泛化能力。

2.貝葉斯優(yōu)化算法。該算法是機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)優(yōu)的有效工具，可高效搜索目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值[1-4]。在帶鋼質(zhì)量預(yù)測模型中，目標(biāo)函數(shù)為模型預(yù)測準(zhǔn)確率。該算法構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)概率模型，用貝葉斯定理更新后驗(yàn)分布估計(jì)，以高斯過程（GP）做代理模型，選用PI采集函數(shù)注重探索參數(shù)空間，尋找全局最優(yōu)解，優(yōu)化基學(xué)習(xí)器超參數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)來源。以UCI帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，該數(shù)據(jù)集含1941個(gè)樣本，27種圖像特征，涵蓋7種帶鋼缺陷類別。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。缺失值用多重填補(bǔ)法處理；異常值用DBSCAN算法識別和處理；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將所有特征值映射到[0，1]區(qū)間。

（三）模型構(gòu)建與訓(xùn)練

確定模型結(jié)構(gòu)，利用貝葉斯優(yōu)化算法對基學(xué)習(xí)器超參數(shù)調(diào)優(yōu)，采用5折交叉驗(yàn)證評估模型性能，確定最優(yōu)超參數(shù)組合后訓(xùn)練基學(xué)習(xí)器模型，再將基學(xué)習(xí)器預(yù)測結(jié)果輸入LR元學(xué)習(xí)器，構(gòu)建完整模型。貝葉斯優(yōu)化算法對基學(xué)習(xí)器超調(diào)優(yōu)的具體參數(shù)范圍和最優(yōu)值如表1。

（四）成本優(yōu)化策略

1.基于質(zhì)量預(yù)測的生產(chǎn)干預(yù)。依據(jù)所構(gòu)建的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型，制定契合實(shí)際需求的成本優(yōu)化策略。當(dāng)模型預(yù)測帶鋼可能出現(xiàn)缺陷時(shí)，采取針對性措施，以避免大量缺陷產(chǎn)品的產(chǎn)出，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)成本降低。例如，若模型預(yù)測某批帶鋼可能出現(xiàn)“斑點(diǎn)”缺陷，企業(yè)可深入剖析生產(chǎn)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測依據(jù)。若判定問題源于原材料雜質(zhì)含量過高，企業(yè)可調(diào)整原料采購標(biāo)準(zhǔn)，選擇質(zhì)量更穩(wěn)定、雜質(zhì)含量更低的供應(yīng)商；亦可增設(shè)原料預(yù)處理工序，如采用過濾、提純等方法去除原材料中的雜質(zhì)。如此，可有效削減因產(chǎn)品質(zhì)量問題產(chǎn)生的返工成本、報(bào)廢成本及潛在市場損失成本。

2.生產(chǎn)工藝參數(shù)優(yōu)化。對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)與成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，構(gòu)建成本模型。該模型可量化生產(chǎn)過程中各因素與成本之間的關(guān)聯(lián)，為后續(xù)成本優(yōu)化提供依據(jù)。此外，可結(jié)合產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測結(jié)果，對生產(chǎn)工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。例如，基于帶鋼生產(chǎn)工藝參數(shù)研究成果，在確保產(chǎn)品質(zhì)量不受影響的前提下，適當(dāng)降低軋制速度并提高軋制溫度具有積極意義。較低的軋制速度可減少帶鋼與軋輥之間的摩擦，降低軋輥磨損速度，減少設(shè)備維護(hù)成本；適當(dāng)提高軋制溫度可改善帶鋼塑性，降低加工過程中的能耗，進(jìn)而降低成本。通過優(yōu)化生產(chǎn)工藝參數(shù)，企業(yè)可實(shí)現(xiàn)資源的合理配置，降低生產(chǎn)成本。

二、結(jié)果與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析

（一）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與評估體系精細(xì)化

1.數(shù)據(jù)劃分。為驗(yàn)證基于BO-Stacking的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型性能，本研究選擇 UCI帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，嚴(yán)格按照7∶3比例，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集（1337個(gè)）與測試集（574個(gè)）。數(shù)據(jù)劃分時(shí)，采用分層抽樣技術(shù)，考慮各類缺陷樣本在原始數(shù)據(jù)集中的分布情況，以便保證訓(xùn)練集和測試集中各類缺陷樣本的占比與原始數(shù)據(jù)集保持一致，避免因樣本分布不均給實(shí)驗(yàn)結(jié)果帶來偏差，確保結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。

2.評估指標(biāo)體系。在評估模型性能時(shí)，構(gòu)建一套多維度、多層次的評估指標(biāo)體系，以準(zhǔn)確率為核心指標(biāo)。準(zhǔn)確率可直觀反映模型預(yù)測正確的樣本比例，有助于衡量模型的預(yù)測精準(zhǔn)度。同時(shí)，引入召回率和F1值等指標(biāo)進(jìn)行綜合評估。召回率側(cè)重于衡量模型識別正樣本的能力，即在實(shí)際存在缺陷的樣本中，模型正確預(yù)測的比例，這對企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在質(zhì)量問題具有重要意義。引入F1值可綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，通過調(diào)和均值的方式平衡二者關(guān)系，從而更全面、客觀地反映模型的性能表現(xiàn)。

在評估成本優(yōu)化效果時(shí)，構(gòu)建一套評估框架。該框架不僅關(guān)注直接反映產(chǎn)品質(zhì)量問題的返工率、報(bào)廢率兩個(gè)指標(biāo)，還分析原材料消耗、設(shè)備維護(hù)以及整體生產(chǎn)成本的變化。通過對比應(yīng)用該策略前后這些指標(biāo)的變化情況，可準(zhǔn)確判斷其實(shí)際效果。

（二）產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測結(jié)果與分析

對構(gòu)建的基于BO-Stacking的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，并與傳統(tǒng)模型進(jìn)行對比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

BO-Stacking模型在多種缺陷類型預(yù)測上準(zhǔn)確率較高，平均準(zhǔn)確率達(dá)85.34%，優(yōu)于其他模型。與Stacking 模型相比提升了2.58%，與XGBoost模型相比提高了4.96%。這得益于Stacking集成學(xué)習(xí)框架充分融合了多個(gè)基學(xué)習(xí)器的優(yōu)勢。

貝葉斯優(yōu)化算法對基學(xué)習(xí)器超參數(shù)的優(yōu)化，使得每個(gè)基學(xué)習(xí)器都能在最佳參數(shù)設(shè)置下進(jìn)行訓(xùn)練，提高了模型的性能和泛化能力。以XGBoost為例，經(jīng)過貝葉斯優(yōu)化后，n_estimators、max_depth、learning_rate等超參數(shù)被調(diào)整到最優(yōu)值，使得XGBoost模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，提升了對帶鋼表面缺陷的預(yù)測能力。

（三）成本優(yōu)化結(jié)果與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析

1.成本優(yōu)化措施實(shí)施效果。在成本優(yōu)化方面，基于BO-Stacking模型的預(yù)測結(jié)果，實(shí)施了一系列生產(chǎn)干預(yù)與工藝參數(shù)優(yōu)化措施。例如，當(dāng)模型預(yù)測某批帶鋼可能出現(xiàn)“斑點(diǎn)”缺陷，經(jīng)分析判定為原材料雜質(zhì)過高所致時(shí)，企業(yè)迅速調(diào)整原材料采購標(biāo)準(zhǔn)，與優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商建立合作關(guān)系，或增加原材料預(yù)處理工序（如過濾、提純等），有效減少了缺陷產(chǎn)品的生產(chǎn)，顯著降低了返工和報(bào)廢成本。同時(shí)，優(yōu)化生產(chǎn)工藝參數(shù)也取得了顯著成效。降低軋制速度并適當(dāng)提高軋制溫度，既減少了帶鋼與軋輥的摩擦，降低了軋輥磨損速度，進(jìn)而降低了設(shè)備維護(hù)成本；又改善了帶鋼塑性，減少了能量消耗和原材料浪費(fèi)，降低了原材料消耗成本。

2.成本優(yōu)化效果的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析。以某帶鋼生產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證，應(yīng)用該成本優(yōu)化策略后，企業(yè)產(chǎn)品返工率降低4%，報(bào)廢率降低3%。經(jīng)核算，整體生產(chǎn)成本降低約5%。從經(jīng)濟(jì)視角看，成本降低意味著利潤增加。假設(shè)該企業(yè)原本每月生產(chǎn)成本為100萬元，實(shí)施策略后每月可節(jié)省5萬元，一年可節(jié)省60萬元。這些節(jié)省的資金可投入技術(shù)研發(fā)、設(shè)備更新或市場拓展，為企業(yè)發(fā)展提供支持。

此外，成本優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量提升還帶來了潛在經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。在供應(yīng)鏈層面，成本降低使企業(yè)在采購定價(jià)環(huán)節(jié)更具優(yōu)勢；在行業(yè)層面，企業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)可為其他企業(yè)提供借鑒，推動(dòng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和成本控制水平提升，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級和可持續(xù)發(fā)展。

（四）模型局限性與改進(jìn)方向

該模型在復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境中存在一定局限性。當(dāng)設(shè)備突發(fā)故障時(shí)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)異常波動(dòng)，如關(guān)鍵部件損壞導(dǎo)致工藝參數(shù)突變，此時(shí)模型難以適應(yīng)，進(jìn)而影響質(zhì)量預(yù)測的準(zhǔn)確性。此外，若原材料供應(yīng)商發(fā)生變更，導(dǎo)致原材料質(zhì)量和特性改變，模型可能無法及時(shí)準(zhǔn)確作出反應(yīng)。因此，企業(yè)有必要建立一套實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，并定期對模型參數(shù)進(jìn)行重新訓(xùn)練和調(diào)整，以確保模型精度。

三、研究結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

此項(xiàng)研究把BO-Stacking算法運(yùn)用到帶鋼產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測以及成本的優(yōu)化工作當(dāng)中，并且以UCI帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)來展開相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證活動(dòng)。從結(jié)果來看，該模型在針對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測的時(shí)候，其準(zhǔn)確率是比較高的，能夠較為有效地提前對帶鋼表面可能存在的缺陷作出預(yù)測，進(jìn)而為企業(yè)去采取相關(guān)的預(yù)防措施給予相應(yīng)的依據(jù)。與此同時(shí)，依照該模型所給出的預(yù)測結(jié)果來制定出來的成本優(yōu)化策略，是能夠在很大程度上降低企業(yè)的生產(chǎn)成本的，還能夠提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

（二）研究展望

首先，針對BO-Stacking算法，需要進(jìn)一步優(yōu)化。一方面，積極探索更契合帶鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器組合。深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）具有強(qiáng)大的圖像特征提取能力，將其作為基學(xué)習(xí)器引入，有望進(jìn)一步提升模型對帶鋼表面缺陷的識別精度。另一方面，研究更高效的超參數(shù)調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合帶鋼生產(chǎn)數(shù)據(jù)的獨(dú)特性質(zhì)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的超參數(shù)優(yōu)化，全面提升模型性能。

其次，要拓寬模型考慮的因素范圍。環(huán)境因素（如溫度、濕度等）和設(shè)備老化程度均會(huì)對帶鋼生產(chǎn)過程和產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。將這些生產(chǎn)相關(guān)因素納入模型，能夠更精確地預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，為企業(yè)決策提供更全面的支持。具體而言，可借助傳感器實(shí)時(shí)收集環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將其作為新特征融入模型，完善模型輸入信息。

最后，推動(dòng)模型與企業(yè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)的深度融合十分關(guān)鍵。通過開發(fā)相應(yīng)的接口和軟件模塊，將BO-Stacking模型集成到企業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)管理系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享和模型自動(dòng)運(yùn)行。當(dāng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，模型可自動(dòng)進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測和成本優(yōu)化分析，并及時(shí)將結(jié)果反饋給生產(chǎn)管理人員，助力其迅速作出決策，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高企業(yè)生產(chǎn)管理效率。

四、討論與建議

（一）模型應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與應(yīng)對

在實(shí)際應(yīng)用場景中，BO-Stacking模型不可避免地面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量與實(shí)時(shí)性方面的一系列挑戰(zhàn)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)可能存在噪聲和缺失值，這些情況會(huì)對模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生負(fù)面影響。企業(yè)應(yīng)構(gòu)建一套相對完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系，強(qiáng)化數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理工作。同時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)過程對實(shí)時(shí)性要求較高，模型需快速響應(yīng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的變化。為此，可采用分布式計(jì)算或并行處理技術(shù)，有效提升模型的計(jì)算效率。

（二）企業(yè)管理層面的支持

企業(yè)管理層需高度重視產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測與成本優(yōu)化工作。一方面，加強(qiáng)員工培訓(xùn)，提升員工對新技術(shù)的認(rèn)知和應(yīng)用能力；另一方面，建立有效的激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)員工積極參與質(zhì)量改進(jìn)與成本優(yōu)化活動(dòng)。此外，強(qiáng)化部門間的溝通與協(xié)作，營造全員參與的良好氛圍。

（三）行業(yè)合作與標(biāo)準(zhǔn)化

推動(dòng)行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的合作與交流，共同制定產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測與成本優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范。通過分享成功經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐，促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與發(fā)展。加強(qiáng)企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)、高校的合作，開展產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合攻關(guān)，解決實(shí)際應(yīng)用中的技術(shù)難題。

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〔基金項(xiàng)目：基于“一驅(qū)動(dòng)·多融促·四進(jìn)階·六元評”的編程語言類課程教學(xué)模式創(chuàng)新和改革實(shí)踐（NO：2025JGA424）〕

（作者簡介：張柳，廣西外國語學(xué)院工程師）