生產(chǎn)過程巡檢是企業(yè)質(zhì)量管控的重要一環(huán)，但傳統(tǒng)巡檢模式正逐漸暴露其局限性。在人工主導(dǎo)的定時(shí)巡檢、數(shù)據(jù)記錄與判異流程中，兩類核心問題尤為突出。

1.數(shù)據(jù)失真：人工抄錄設(shè)備、工藝及產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí)，易出現(xiàn)筆誤、謄寫疏漏導(dǎo)致記錄失真。數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)時(shí)，因記錄遺失、字跡不清、錄入出錯(cuò)，導(dǎo)致電子數(shù)據(jù)失真。

2.判異失誤：判異規(guī)則隨著季節(jié)、產(chǎn)地等是動態(tài)變化的，且每個(gè)質(zhì)檢員的經(jīng)驗(yàn)、操作習(xí)慣存在差異，即使有明確的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，也可能在實(shí)際執(zhí)行中出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致判異失誤。

金現(xiàn)代的AI建議中提到（AI落地實(shí)踐連載③｜掌握底層邏輯，尋找AI落地場景并不難），企業(yè)在選擇AI落地場景時(shí)，可以聚焦兩類場景：一類是看似簡單但高頻、耗時(shí)的工作；另一類是依賴知識、經(jīng)驗(yàn)的工作。

可見，“生產(chǎn)過程的巡檢”就是很好的AI落地場景。

AI在生產(chǎn)過程巡檢中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)自動采集

①OCR自動識別與提取質(zhì)檢數(shù)據(jù)

金現(xiàn)代QMS支持移動端應(yīng)用，質(zhì)檢人員巡檢過程中，只需攜帶移動設(shè)備，即可對設(shè)備、工藝及產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，并自動提取錄入到系統(tǒng)中，極大地提升了數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性。

此外，系統(tǒng)會自動留存質(zhì)檢現(xiàn)場照片，通過“數(shù)據(jù) + 現(xiàn)場照片”的雙重驗(yàn)證機(jī)制，留存完整質(zhì)檢痕跡，讓每一組數(shù)據(jù)都可追溯、可驗(yàn)證，顯著提升質(zhì)檢過程的嚴(yán)謹(jǐn)性與可信度。

OCR識別數(shù)據(jù)

②CV檢驗(yàn)代替人工質(zhì)檢

計(jì)算機(jī)視覺（CV）與高性能的識別設(shè)備結(jié)合，構(gòu)建了一種全新的模式，通過視覺檢驗(yàn)替代傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢方式。AI質(zhì)檢模式，提升質(zhì)檢過程中的精度、準(zhǔn)度和速度。

CV視覺質(zhì)檢

結(jié)果自動判異

質(zhì)檢數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)后，金現(xiàn)代 QMS 可基于預(yù)設(shè)規(guī)則自動完成質(zhì)量判異，確保每一次判斷都嚴(yán)格遵循最新標(biāo)準(zhǔn)。更關(guān)鍵的是，針對判異規(guī)則隨場景動態(tài)變化的特點(diǎn)，系統(tǒng)創(chuàng)新性地將檢驗(yàn)規(guī)則與質(zhì)檢方案設(shè)計(jì)為可自主配置模塊，質(zhì)檢部門可根據(jù)生產(chǎn)需求隨時(shí)調(diào)整參數(shù)，無需依賴技術(shù)人員二次開發(fā)，真正實(shí)現(xiàn) “規(guī)則變則系統(tǒng)變” 的靈活響應(yīng)。

自定義判異規(guī)則

2025年是AI在企業(yè)落地生花的一年，選擇合適的場景， 采用合適的方案，是企業(yè)的智慧之舉。金現(xiàn)代QMS服務(wù)了眾多軍工、制造等行業(yè)的龍頭企業(yè)，輔助企業(yè)開展了更為高效和精準(zhǔn)的質(zhì)量檢驗(yàn)工作，讓每一次巡檢更合規(guī)、每一個(gè)判斷更可靠、每一份質(zhì)量更可控。