產品質量預測對制造業邊際成本降低的經濟效應探究

摘要：在數字化轉型的浪潮下，產品質量預測關乎制造業企業競爭力。本文聚焦于帶鋼生產行業，引入貝葉斯優化Stacking集成算法模型（BO-Stacking）開展產品質量預測與成本優化研究。通過對UCI帶鋼表面缺陷數據集的分析，闡述了BO-Stacking算法原理、模型構建過程，并對實驗結果展開探討。研究表明，該算法在產品質量預測上表現優異，能夠有效降低成本，為企業帶來顯著的經濟效應，為工業數字化轉型提供思路。

關鍵詞：數字化轉型；產品質量預測；經濟效應；BO-Stacking算法；成本優化

一、基于BO-Stacking的產品質量預測與成本優化模型構建

（一）BO-Stacking 算法原理

1.Stacking 集成學習框架。Stacking結合多個基礎模型提高預測準確性。本研究選XGBoost、隨機森林（RF）、支持向量機（SVM）為基學習器，分別具有運算高效、泛化能力強、處理非線性數據效果好等優勢。各基學習器獨立訓練后，預測值作為新特征輸入邏輯回歸（LR）元學習器，通過加權組合提升模型整體性能和泛化能力。

2.貝葉斯優化算法。該算法是機器學習超參數調優的有效工具，可高效搜索目標函數最優值[1-4]。在帶鋼質量預測模型中，目標函數為模型預測準確率。該算法構建目標函數概率模型，用貝葉斯定理更新后驗分布估計，以高斯過程（GP）做代理模型，選用PI采集函數注重探索參數空間，尋找全局最優解，優化基學習器超參數。

（二）數據收集與預處理

1.數據來源。以UCI帶鋼表面缺陷數據集為基礎，該數據集含1941個樣本，27種圖像特征，涵蓋7種帶鋼缺陷類別。

2.數據預處理方法。缺失值用多重填補法處理；異常值用DBSCAN算法識別和處理；數據標準化將所有特征值映射到[0，1]區間。

（三）模型構建與訓練

確定模型結構，利用貝葉斯優化算法對基學習器超參數調優，采用5折交叉驗證評估模型性能，確定最優超參數組合后訓練基學習器模型，再將基學習器預測結果輸入LR元學習器，構建完整模型。貝葉斯優化算法對基學習器超調優的具體參數范圍和最優值如表1。

（四）成本優化策略

1.基于質量預測的生產干預。依據所構建的產品質量預測模型，制定契合實際需求的成本優化策略。當模型預測帶鋼可能出現缺陷時，采取針對性措施，以避免大量缺陷產品的產出，進而實現成本降低。例如，若模型預測某批帶鋼可能出現“斑點”缺陷，企業可深入剖析生產數據與模型預測依據。若判定問題源于原材料雜質含量過高，企業可調整原料采購標準，選擇質量更穩定、雜質含量更低的供應商；亦可增設原料預處理工序，如采用過濾、提純等方法去除原材料中的雜質。如此，可有效削減因產品質量問題產生的返工成本、報廢成本及潛在市場損失成本。

2.生產工藝參數優化。對歷史生產數據與成本數據進行分析后，構建成本模型。該模型可量化生產過程中各因素與成本之間的關聯，為后續成本優化提供依據。此外，可結合產品質量預測結果，對生產工藝參數進行優化。例如，基于帶鋼生產工藝參數研究成果，在確保產品質量不受影響的前提下，適當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，減少設備維護成本；適當提高軋制溫度可改善帶鋼塑性，降低加工過程中的能耗，進而降低成本。通過優化生產工藝參數，企業可實現資源的合理配置，降低生產成本。

二、結果與經濟效應分析

（一）實驗數據與評估體系精細化

1.數據劃分。為驗證基于BO-Stacking的產品質量預測模型性能，本研究選擇 UCI帶鋼表面缺陷數據集為基礎數據，嚴格按照7∶3比例，將數據劃分為訓練集（1337個）與測試集（574個）。數據劃分時，采用分層抽樣技術，考慮各類缺陷樣本在原始數據集中的分布情況，以便保證訓練集和測試集中各類缺陷樣本的占比與原始數據集保持一致，避免因樣本分布不均給實驗結果帶來偏差，確保結果的可靠性和準確性。

2.評估指標體系。在評估模型性能時，構建一套多維度、多層次的評估指標體系，以準確率為核心指標。準確率可直觀反映模型預測正確的樣本比例，有助于衡量模型的預測精準度。同時，引入召回率和F1值等指標進行綜合評估。召回率側重于衡量模型識別正樣本的能力，即在實際存在缺陷的樣本中，模型正確預測的比例，這對企業及時發現潛在質量問題具有重要意義。引入F1值可綜合考慮準確率和召回率，通過調和均值的方式平衡二者關系，從而更全面、客觀地反映模型的性能表現。

在評估成本優化效果時，構建一套評估框架。該框架不僅關注直接反映產品質量問題的返工率、報廢率兩個指標，還分析原材料消耗、設備維護以及整體生產成本的變化。通過對比應用該策略前后這些指標的變化情況，可準確判斷其實際效果。

（二）產品質量預測結果與分析

對構建的基于BO-Stacking的產品質量預測模型進行訓練和測試，并與傳統模型進行對比，實驗結果如表2所示。

BO-Stacking模型在多種缺陷類型預測上準確率較高，平均準確率達85.34%，優于其他模型。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集成學習框架充分融合了多個基學習器的優勢。

貝葉斯優化算法對基學習器超參數的優化，使得每個基學習器都能在最佳參數設置下進行訓練，提高了模型的性能和泛化能力。以XGBoost為例，經過貝葉斯優化后，n_estimators、max_depth、learning_rate等超參數被調整到最優值，使得XGBoost模型能夠更好地擬合數據，提升了對帶鋼表面缺陷的預測能力。

（三）成本優化結果與經濟效應分析

1.成本優化措施實施效果。在成本優化方面，基于BO-Stacking模型的預測結果，實施了一系列生產干預與工藝參數優化措施。例如，當模型預測某批帶鋼可能出現“斑點”缺陷，經分析判定為原材料雜質過高所致時，企業迅速調整原材料采購標準，與優質供應商建立合作關系，或增加原材料預處理工序（如過濾、提純等），有效減少了缺陷產品的生產，顯著降低了返工和報廢成本。同時，優化生產工藝參數也取得了顯著成效。降低軋制速度并適當提高軋制溫度，既減少了帶鋼與軋輥的摩擦，降低了軋輥磨損速度，進而降低了設備維護成本；又改善了帶鋼塑性，減少了能量消耗和原材料浪費，降低了原材料消耗成本。

2.成本優化效果的經濟效應分析。以某帶鋼生產企業的數據驗證，應用該成本優化策略后，企業產品返工率降低4%，報廢率降低3%。經核算，整體生產成本降低約5%。從經濟視角看，成本降低意味著利潤增加。假設該企業原本每月生產成本為100萬元，實施策略后每月可節省5萬元，一年可節省60萬元。這些節省的資金可投入技術研發、設備更新或市場拓展，為企業發展提供支持。

此外，成本優化和產品質量提升還帶來了潛在經濟效應。在供應鏈層面，成本降低使企業在采購定價環節更具優勢；在行業層面，企業的成功經驗可為其他企業提供借鑒，推動行業技術進步和成本控制水平提升，進而促進產業升級和可持續發展。

（四）模型局限性與改進方向

該模型在復雜生產環境中存在一定局限性。當設備突發故障時，生產數據會出現異常波動，如關鍵部件損壞導致工藝參數突變，此時模型難以適應，進而影響質量預測的準確性。此外，若原材料供應商發生變更，導致原材料質量和特性改變，模型可能無法及時準確作出反應。因此，企業有必要建立一套實時數據監測系統，對數據進行實時采集和分析，及時發現異常情況，并定期對模型參數進行重新訓練和調整，以確保模型精度。

三、研究結論與展望

（一）研究結論

此項研究把BO-Stacking算法運用到帶鋼產品質量的預測以及成本的優化工作當中，并且以UCI帶鋼表面缺陷數據集作為基礎來展開相應的實驗驗證活動。從結果來看，該模型在針對產品質量進行預測的時候，其準確率是比較高的，能夠較為有效地提前對帶鋼表面可能存在的缺陷作出預測，進而為企業去采取相關的預防措施給予相應的依據。與此同時，依照該模型所給出的預測結果來制定出來的成本優化策略，是能夠在很大程度上降低企業的生產成本的，還能夠提升企業的經濟效益。

（二）研究展望

首先，針對BO-Stacking算法，需要進一步優化。一方面，積極探索更契合帶鋼生產數據特點的基學習器和元學習器組合。深度學習領域的卷積神經網絡（CNN）具有強大的圖像特征提取能力，將其作為基學習器引入，有望進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調優算法，結合帶鋼生產數據的獨特性質，實現更精準的超參數優化，全面提升模型性能。

其次，要拓寬模型考慮的因素范圍。環境因素（如溫度、濕度等）和設備老化程度均會對帶鋼生產過程和產品質量產生影響。將這些生產相關因素納入模型，能夠更精確地預測產品質量缺陷，為企業決策提供更全面的支持。具體而言，可借助傳感器實時收集環境數據和設備狀態數據，并將其作為新特征融入模型，完善模型輸入信息。

最后，推動模型與企業生產管理系統的深度融合十分關鍵。通過開發相應的接口和軟件模塊，將BO-Stacking模型集成到企業現有的生產管理系統中，實現數據實時共享和模型自動運行。當生產數據發生變化時，模型可自動進行質量預測和成本優化分析，并及時將結果反饋給生產管理人員，助力其迅速作出決策，優化生產流程，提高企業生產管理效率。

四、討論與建議

（一）模型應用中的挑戰與應對

在實際應用場景中，BO-Stacking模型不可避免地面臨數據質量與實時性方面的一系列挑戰。生產數據可能存在噪聲和缺失值，這些情況會對模型的準確性產生負面影響。企業應構建一套相對完善的數據質量管理體系，強化數據清洗與預處理工作。同時，工業生產過程對實時性要求較高，模型需快速響應生產數據的變化。為此，可采用分布式計算或并行處理技術，有效提升模型的計算效率。

（二）企業管理層面的支持

企業管理層需高度重視產品質量預測與成本優化工作。一方面，加強員工培訓，提升員工對新技術的認知和應用能力；另一方面，建立有效的激勵機制，鼓勵員工積極參與質量改進與成本優化活動。此外，強化部門間的溝通與協作，營造全員參與的良好氛圍。

（三）行業合作與標準化

推動行業內企業間的合作與交流，共同制定產品質量預測與成本優化的標準與規范。通過分享成功經驗和最佳實踐，促進整個行業的技術進步與發展。加強企業與科研機構、高校的合作，開展產學研聯合攻關，解決實際應用中的技術難題。

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〔基金項目：基于“一驅動·多融促·四進階·六元評”的編程語言類課程教學模式創新和改革實踐（NO：2025JGA424）〕

（作者簡介：張柳，廣西外國語學院工程師）