随着现代钢铁行业的快速发展,导致产能过剩,从而对厚板产品质量的稳定性提出了越来越高的要求,此外,在厚板产线的实际轧制过程中,由于钢板尺寸、温度以及设备情况等工艺条件的波动,导致在轧制相同钢种、规格厚板产品时,不同班组的轧制道次存在一定的波动。由于轧制规程的变化,不仅影响了生产的稳定性,也导致了最终产品质量和性能稳定性的下降,直接影响产品的使用。根据厚板机组积累的工艺数据的连续性和强耦合性的特征,采用数据挖掘的思想,通过对厚板轧制生产过程的数据采集、预处理、可视化分析,研究了不同规格厚板轧制道次波动的原因,确定影响厚板轧制道次数的主要工艺因素,提出利用决策树算法中的两种算法:CHAID算法和CRT算法进行分析研究,分别建立厚板精轧阶段道次模型的新方法,通过评估分析两种算法的优劣,确定采用CHAID算法来分析应用,该方法采用数据可视化和数据挖掘对厚板精轧阶段的原始轧制工艺数据集进行分析和挖掘,建立适应标准厚板轧制机组精轧轧制道次的数据模型,实现厚板精轧过程轧制道次数的标准化,并且为厚板精轧过程的限制参数提供推荐值,从而解决厚板轧制生产中产品质量的稳定、轧机运行安全等问题。