物料跟踪
material tracking
回答「这块钢现在在哪、之前经历了什么」。跨工序数据打通的前提。
ai engineer's view
分布式追踪的 trace id——只不过钢厂的 trace id 不是自动传播的，得靠位置检测和逻辑推算算出来，还会经历一对多的分裂。
一块钢从铁水到成品卷，标识会变好几次：炉号 → 铸坯号 → 板坯号 → 带钢卷号 → 分卷号。每一次都是一次实体转换，可能是一对一、一对多（一个坯轧成一卷再分成多卷）或多对一（多炉钢浇成一个浇次）。
物料跟踪系统要维护这张血缘图，并且知道每个时刻每块料的物理位置。技术手段包括：编码打号、位置检测（光电、称重、激光）、以及逻辑推算（按辊道速度和时间推算位置）。
为什么它对 AI 至关重要：没有物料跟踪，跨工序的数据关联就无从谈起。你手上有炼钢的时序数据和轧钢的缺陷图像，但如果不知道这卷钢来自哪一炉、对应炼钢的哪个时间段，两份数据就是孤立的。
行业里 AI 项目「点状化」，很大一部分原因就在这里：单工序内的建模不需要跟踪，一旦要跨工序就撞上实体对齐这堵墙。