作者：盈飛無限 高級(jí)咨詢顧問 Frank

在全球化競(jìng)爭(zhēng)加劇與消費(fèi)需求升級(jí)的雙重驅(qū)動(dòng)下，制造業(yè)正經(jīng)歷著從“規(guī)模優(yōu)先”向“質(zhì)量制勝”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。質(zhì)量，作為企業(yè)的生命線，其管理水平的高低直接決定了企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。

而隨著人工智能（AI）技術(shù)的深度應(yīng)用，傳統(tǒng)制造型企業(yè)的質(zhì)量管理正迎來前所未有的變革機(jī)遇，仿佛看到了插上“智慧翅膀”的曙光。

一、質(zhì)量管理中AI的應(yīng)用機(jī)會(huì)

AI在質(zhì)量管理中的應(yīng)用機(jī)會(huì)廣泛且深入，涵蓋了從生產(chǎn)過程監(jiān)控到質(zhì)量改進(jìn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，為傳統(tǒng)制造型企業(yè)帶來了全新的視角和解決方案。

1、智能缺陷檢測(cè)

傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)方式大多依賴人工目檢，這種方式不僅效率低下，而且由于主觀因素的影響，檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，容易出現(xiàn)漏檢、誤檢等問題。

AI視覺檢測(cè)技術(shù)的出現(xiàn)，為這一難題提供了高效的解決方案。通過深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)，AI可以快速、精準(zhǔn)地檢測(cè)出產(chǎn)品表面的微小缺陷，如裂紋、劃痕、凹坑等，其檢測(cè)精度和速度遠(yuǎn)超人工。

例如，特斯拉上海工廠引入AI視覺檢測(cè)后，車身焊接點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了99.98%，單臺(tái)車檢測(cè)時(shí)間縮短至3秒。同樣，四川長(zhǎng)虹電子控股集團(tuán)有限公司通過“高精密產(chǎn)品智能視覺檢測(cè)解決方案”，利用AI視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)過程中每一個(gè)環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)監(jiān)控和檢查，使得生產(chǎn)線的洞察能力提升了40%，生產(chǎn)的良品率也因此得到了顯著提高。

2、預(yù)測(cè)性質(zhì)量管控

在傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式中，質(zhì)量問題往往是在產(chǎn)品生產(chǎn)完成后才被發(fā)現(xiàn)，這不僅增加了生產(chǎn)成本，還可能導(dǎo)致大量次品的產(chǎn)生。

AI技術(shù)可以通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史質(zhì)量記錄，提前預(yù)測(cè)潛在的質(zhì)量問題，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)和質(zhì)量改進(jìn)。

例如，西門子通過AI技術(shù)在制造業(yè)中實(shí)現(xiàn)了顯著的效率提升，其數(shù)字化工廠項(xiàng)目利用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)和生產(chǎn)優(yōu)化，通過傳感器和數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備故障，減少停機(jī)時(shí)間，使產(chǎn)品質(zhì)量提高了99.99885%。這種預(yù)測(cè)性質(zhì)量管控模式，能夠幫助企業(yè)提前采取措施，避免質(zhì)量問題的發(fā)生，從而降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。

3、質(zhì)量追溯與分析

在復(fù)雜的生產(chǎn)過程中，一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，如何快速準(zhǔn)確地追溯問題根源是質(zhì)量管理的關(guān)鍵。

AI能夠?qū)ιa(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析，建立產(chǎn)品的全生命周期追溯體系。通過OCR和NLP技術(shù)，AI可以將非結(jié)構(gòu)化文件轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立質(zhì)量智庫，幫助企業(yè)快速定位質(zhì)量問題的根源。

例如，某航天研究所在引入AI技術(shù)后，通過質(zhì)量數(shù)據(jù)管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)過程的全面追溯和分析，極大地提高了質(zhì)量管理的效率和準(zhǔn)確性。

圖片由AI生成

二、先行先試的企業(yè)與成功案例

隨著AI技術(shù)在質(zhì)量管理中的應(yīng)用逐漸成熟，越來越多的制造型企業(yè)開始探索并取得了顯著成效，這些先行先試的企業(yè)為行業(yè)積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

1、汽車制造行業(yè)

特斯拉和華為是AI質(zhì)檢的典型代表。特斯拉通過AI視覺檢測(cè)大幅提升了車身焊接點(diǎn)的檢測(cè)精度和效率；華為則通過工業(yè)AI質(zhì)檢解決方案優(yōu)化了汽車制造中的間隙面差測(cè)量，將檢測(cè)時(shí)間縮短至53秒/臺(tái)。

這些成功案例表明，AI技術(shù)在汽車制造行業(yè)的應(yīng)用不僅能夠提高檢測(cè)效率，還能顯著提升產(chǎn)品質(zhì)量，增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

2、顯示技術(shù)領(lǐng)域

京東方科技集團(tuán)股份有限公司通過集成AI大模型，提升了顯示產(chǎn)品的生產(chǎn)效率與可靠性，極大降低了制造過程中可能出現(xiàn)的瑕疵率。

數(shù)據(jù)顯示，AI的應(yīng)用使得生產(chǎn)效率提升了30%，而不合格率降低了50%，這對(duì)于不斷追求品質(zhì)的顯示面板市場(chǎng)而言，無疑是一次質(zhì)的飛躍。

3、家電制造行業(yè)

美的集團(tuán)利用AI檢測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)的全面把控，通過實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，使生產(chǎn)的合格率提高了20%。此外，美的集團(tuán)的“基于安全GPT的企業(yè)智能安全運(yùn)營(yíng)實(shí)踐”，大大提升了生產(chǎn)線的安全性，降低了人為事故的發(fā)生率。

這些成功案例充分證明了AI技術(shù)在家電制造行業(yè)中的巨大潛力和價(jià)值，為其他企業(yè)提供了可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。

三、如何保持持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)，用AI工具提升質(zhì)量管理水平

AI技術(shù)在質(zhì)量管理中的應(yīng)用是一個(gè)不斷發(fā)展的過程，企業(yè)需要保持持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)，才能充分利用AI工具提升質(zhì)量管理水平，適應(yīng)市場(chǎng)的變化和競(jìng)爭(zhēng)的挑戰(zhàn)。

1、關(guān)注技術(shù)動(dòng)態(tài)

AI技術(shù)發(fā)展迅速，新的算法、模型和應(yīng)用場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)。

企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注AI技術(shù)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，及時(shí)了解新技術(shù)、新工具的應(yīng)用案例和效果。

例如，通過參加行業(yè)研討會(huì)、技術(shù)培訓(xùn)、訂閱專業(yè)期刊等方式，學(xué)習(xí)AI技術(shù)在質(zhì)量管理中的最新應(yīng)用和發(fā)展趨勢(shì)。只有不斷更新知識(shí)，才能確保企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)能夠緊跟時(shí)代步伐，充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。

2、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策

AI技術(shù)依賴于大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性直接決定了AI模型的性能和效果。

企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)采集和分析體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和實(shí)時(shí)性。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，企業(yè)可以更精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題，制定有效的改進(jìn)措施。

例如，西門子通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，確保了不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)性和兼容性，從而為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外，企業(yè)還應(yīng)注重?cái)?shù)據(jù)的管理和分析，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才，提升企業(yè)的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，使數(shù)據(jù)真正成為企業(yè)決策的重要依據(jù)。

3、培養(yǎng)跨學(xué)科人才

AI技術(shù)的應(yīng)用需要跨學(xué)科的知識(shí)和技能，企業(yè)應(yīng)培養(yǎng)既懂質(zhì)量管理又懂AI技術(shù)的復(fù)合型人才。通過內(nèi)部培訓(xùn)和外部合作等方式，提升員工對(duì)AI技術(shù)的理解和應(yīng)用能力。

例如，企業(yè)可以與高校、科研機(jī)構(gòu)合作，開展產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合項(xiàng)目，共同培養(yǎng)AI與質(zhì)量管理相結(jié)合的專業(yè)人才。此外，企業(yè)還可以鼓勵(lì)員工參加在線課程、技術(shù)認(rèn)證考試等活動(dòng)，提升員工的個(gè)人能力和職業(yè)素養(yǎng)，為企業(yè)的AI應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的人才保障。

4、建立開放合作的生態(tài)

AI技術(shù)的應(yīng)用并非孤立的，企業(yè)應(yīng)積極與上下游供應(yīng)商、合作伙伴以及科技公司建立開放合作的生態(tài)。通過共享數(shù)據(jù)、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)可以加速AI技術(shù)在質(zhì)量管理中的落地和推廣。

例如，蘑菇物聯(lián)通過“靈知”AI大模型，為電子制造工廠提供能源優(yōu)化解決方案，實(shí)現(xiàn)了工廠設(shè)備數(shù)據(jù)的全方位采集與深度分析，顯著提升了能源利用效率。這種開放合作的模式不僅有助于企業(yè)自身的發(fā)展，還能推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

AI技術(shù)為傳統(tǒng)制造型企業(yè)的質(zhì)量管理工作帶來了前所未有的機(jī)遇。通過智能缺陷檢測(cè)、預(yù)測(cè)性質(zhì)量管控和質(zhì)量追溯與分析等功能，AI能夠大幅提升企業(yè)的質(zhì)量管理水平。

先行先試的企業(yè)已經(jīng)取得了顯著的成功案例，為其他企業(yè)提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

只要保持持續(xù)學(xué)習(xí)的心態(tài)，積極關(guān)注技術(shù)動(dòng)態(tài)，利用AI工具優(yōu)化質(zhì)量管理體系，傳統(tǒng)制造型企業(yè)一定能夠插上AI的翅膀，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)。