薛继鹏利用自主研发的软件对钢轨母材不合格品进行分析。 刘 刚摄
自2016年起，薛继鹏致力于用数智化技术把控钢轨焊接质量，9年间编写2万余个程序文件、100多万行程序代码、60余个智能软件模块，打造钢轨焊接的大数据分析系统；通过数字图像处理技术还原了焊机的顶锻力、电流和位移时间序列数字信号，助力焊轨工作从数字化向数智化迈进。
一个完整的钢轨焊头，需经过除锈、焊接等16道工序；一段优质的无缝钢轨，需把控成百上千个工艺数据。没有人在生产现场的情况下，如何实现对这些海量数据的有效管控？
走进中国铁路西安局西安工务机械段茂陵焊轨车间监控分析室，便可找到答案。
监控分析室大屏上，钢轨焊接工艺参数曲线、焊轨作业各工序图像、生产任务完成量等现场生产情况一目了然。这是茂陵焊轨车间焊接工薛继鹏潜心9年打造的大数据分析系统。
“它能记录每道生产工序的图像和数据，为每个焊头的完成过程精准‘画像’，实现工艺革新和生产过程精准追溯。”薛继鹏说。
薛继鹏打开自主设计的“探伤数据自动化评估程序”后台，“这里有7.3万个像素点、11个卷机模板，探伤数据的对比分析就是依靠它们完成的。”
只见电脑屏幕上密密麻麻布满了各种数据和代码，难以想象，9年间，薛继鹏编写了2万余个程序文件、100多万行程序代码，创建了60余个智能软件模块，用数据为钢轨焊接过程精准“把脉画像”。
2016年，因在计算机技术方面表现出色，薛继鹏从车间的粗铣岗位调整到监控分析室工作。“那时的监控管理系统只是简单记录数据，无法实现电子化存储和自动分析运用。”薛继鹏说，有时，焊接好的钢轨还会出现数据缺项或者错误，质监部门拒绝接收，就导致钢轨无法正常出厂。如果要进行这些数据的补录和纠正，每个焊头会影响正常生产4个小时。
薛继鹏到岗做的第一件事，就是对车间所有电脑进行杀毒、整理磁盘、清理未知程序。“白天生产线要运转，我只能在晚上进行这项工作，一做就是3个多月。”薛继鹏说。他还自学统计学、编程语言、数据分析等专业知识，用1个多月时间写出代码，使得工作人员可以导出数据进行审核，将原本需要16个小时才能完成的审核工作缩减至4个小时。
一次次的突破，让薛继鹏信心倍增，创新的步伐越走越坚定。
探伤量化分析是提升焊接质效的核心。薛继鹏经过系统分析，研发出钢轨焊缝超声波探伤仪探伤数据自动评估程序，将焊接接头探伤量化分析由10分钟缩短至10秒钟；他还编写了探伤图像文件伤损区域高频信号数据自动读取程序，实现伤损信息自动分析……
国内焊轨基地使用的都是国外进口焊机，数据不能被解析，无法还原采集的顶锻力、电流和位移时间序列数字信号，这也成为焊轨工作从数字化向数智化迈进的一个阻碍。
“既然原始文件无法破解，有没有什么别的思路？”薛继鹏反复实验，最终使用分析软件将焊接图像批量转换成786432个像素点的数字图像文件，通过数字图像处理技术还原了顶锻力、电流和位移时间序列数字信号，这一绝活让国内焊接技术人员纷纷上门请教。
薛继鹏还通过客观赋权法，对全国焊轨基地生产、设备、工艺、技术和质量进行系统总结，形成基地焊轨的大数据模型。“程序编码、数学模型对大多数工友来说可能既陌生又复杂，但我觉得很有趣，也很有成就感。”薛继鹏说，“我要做焊缝技术从数字化向数智化迈进的亲历者、见证者。”
《 人民日报 》（ 2025年06月24日 06 版）最新配资平台导航
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