用于质量控制和监测的人工智能
质量问题代价高昂。在生产过程中发现的缺陷成本很低。被客户发现则代价高昂。造成危害后才发现？这会毁掉一个企业。
您的质量团队知道这一点。他们检查。他们测试。他们监督。他们记录一切。
但他们不可能检查所有东西。工作量太大。需要关注的参数太多。当他们通过抽样发现问题时，坏的产品已经生产出来了。
人工智能改变了等式。它可以持续监控。全音量检测。在传感器数据中发现人类忽略的模式。捕捉偏差，防患于未然。
这并不能取代高素质的专业人员。它使专业人员更有效率。减少检查时间。更多时间用于根本原因分析和预防。
传统质量控制为何存在不足
质量问题不会自己出现。它们是逐渐出现的。一个参数稍有偏移。流程发生变化。材料质量变化。设备慢慢老化。
传统的质量控制是被动的：
- 抽样检查： 检查一些单位，希望它们具有代表性。错过你没有检查的单位的问题。
- 计划测试： 每小时或每班测试一次。错过中间发生的事情。
- 手动监控： 有人看仪表盘。分心。错过细微变化。
- 滞后时间： 生产后发现问题。现在你有一批坏产品。
您的质量团队总是落后一步。对问题做出反应，而不是防患于未然。
一旦出现问题怎么办？查找根本原因意味着挖掘日志、比较批次、询问操作员。这需要几天或几周的时间。与此同时，你可能还在生产缺陷产品。
人工智能对质量控制的作用
人工智能无时无刻不在监控着一切。它能在缺陷发生前发现预示问题的模式。它能捕捉微小的偏差。它能自动追踪问题的根源。
持续质量监测
人工智能不再抽查，而是持续监控。每个单位。每一个参数。每时每刻
它可以跟踪
- 生产参数（温度、压力、速度等）
- 材料特性（一致性、成分、测量值）
- 设备性能（循环时间、功耗、振动）
- 环境条件（温度、湿度、清洁度）
- 工艺指标（产量、废品率、返工频率）
当某些东西偏离规格时，哪怕是轻微的偏离，你也会立即知道。而不是缺陷出现时。而是当导致缺陷的条件出现时。
您的团队可以在生产出不良产品之前纠正问题。预防，而不是检测。
自动缺陷检测
目视检查很重要，但也很累。人类会疲惫。遗漏东西。减慢生产速度。
人工智能视觉系统以全速生产的方式对每个单元进行检测：
- 表面缺陷（划痕、凹痕、褪色）
- 尺寸精度（测量值在公差范围内）
- 装配正确性（所有部件都在且放置正确）
- 标签和标记验证（可读、信息正确）
- 包装完整性（密封良好，无破损）
系统实时标记缺陷。自动分拣将不良品从生产线上清除。无需等待生产线末端检查。
为客户提供更好的质量。减少浪费。降低检验成本。
注意：这种方法最适用于重复性的、定义明确的缺陷。新问题仍需要人为判断。
预测性维护
设备不仅会损坏。它会退化。轴承磨损。校准偏移。性能下降。退化的设备在完全失效之前就会产生缺陷。
人工智能实时监控设备健康状况：
- 振动模式（轴承磨损、不对中）
- 温度趋势（冷却问题、摩擦问题）
- 功耗（电机退化、机械阻力）
- 周期时间变化（性能下降）
- 高质量产出（提高特定机器的废品率）
当模式显示问题正在发展时，就会向您发出警告。在故障发生前安排维护。在质量受到影响之前。在紧急停机之前。
您的维护是有计划的，而不是慌乱的。设备符合规格。质量始终如一。
根源分析
发现质量问题。现在怎么办？哪一批？哪台机器？哪个班次？哪一批材料？哪个供应商？
人工调查需要数小时。人工智能只需几秒钟就能完成：
- 缺陷是什么时候开始出现的？
- 哪些设备生产了受影响的设备？
- 使用了哪些批次的材料？
- 哪些操作员在工作？
- 哪些工艺参数有所不同？
- 最近进行了哪些维护？
人工智能将质量问题与所有这些因素联系起来。缩小可能原因的范围。质量团队调查的是可能的根本原因，而不是所有的可能性。
更快的分辨率。更好地解决问题。减少未解决问题的时间。
工艺能力监测
您的工艺是否真的能够满足规格要求？您是在有余量的情况下运行，还是在边缘运行？
人工智能可持续跟踪流程能力指标：
- 关键参数的 Cp 值和 Cpk 值
- 您的运行距离规格限制有多近
- 工艺随时间的变化（是稳定还是增加？）
- 不同机器、班次和操作员之间的比较
当能力开始下降时，你就能在它变成质量问题之前知道。收紧流程。解决变异源。保持足够的余量。
积极主动地进行流程管理，而不是被动地应对危机。
合规文件
质量需要记录。测试结果。检验记录。校准证书。材料可追溯性。偏差报告。
手工整理工作十分繁琐。在审计过程中遗漏一份文件代价高昂。
人工智能会自动维护质量记录：
- 将测试结果与特定批次和批量联系起来
- 跟踪生产过程中的材料可追溯性
- 按时间顺序和标准整理检查记录
- 在审计前标记缺失的文件
- 按需生成合规报告
您的文件完整有序。审核顺利。合规是可验证的，而不是声称的。
质量趋势分析
质量是在提高还是在下降？哪些产品问题最多？哪些供应商提供的材料最稳定？
人工智能可跟踪所有方面的质量趋势：
- 不同时期的缺陷率（按类型、按产品、按原因分类）
- 一次通过产量趋势
- 客户投诉模式
- 供应商质量绩效
- 工艺稳定性指标
你看到了模式。这个供应商的材料质量在下降。这条生产线的缺陷率在上升。这个流程越来越不稳定。
趁问题还小，及早解决。以数据而非轶事为基础，持续改进。
这对您意味着什么
针对首席运营官和运营领导者
减少到达客户手中的缺陷。 在生产过程中尽早发现问题。以更低的成本获得更好的质量。
降低质量成本。 减少返工。减少废品更少的保修索赔。更少退货
保护品牌声誉。 稳定的质量可以建立信任。质量失误则会破坏信任。预防可保护您的声誉。
更好地遵守规定。 完整的文档。可验证的流程。顺利进行审计。降低监管问题的风险。
可预测的运作。 在故障发生前了解设备健康状况。制定维护计划，而不是对故障做出反应。
质量管理人员
及早发现问题。 在缺陷出现之前，而不是之后。在缺陷容易修复的时候，而不是在缺陷成倍增加之后。
完全可见。 了解所有生产过程中发生的情况。不对一切进行采样监控。
更快地分析根本原因。 将数个小时的调查压缩到几分钟。更快地解决问题。
是时候预防了。 减少检查和记录的时间。更多时间用于流程改进和预防措施。
数据驱动改进。 准确了解质量问题的根源。将改进工作锁定在最重要的地方。
针对生产团队
实时反馈。 出错时立即知道。在生产出不良产品之前纠正它。
明确的质量标准。 自动检查始终如一。合格与不合格之间没有差异。
减少返工。 更早地发现问题意味着更少的时间来解决问题。
有效的设备。 预测性维护意味着故障更少，机器性能更好。
人工智能无法做到的事
人工智能在模式识别和监控方面非常出色。但它也有局限性：
定义质量的含义。 人工智能根据您定义的规格进行监控。它并不知道你的客户真正关心什么。那还是要靠你的团队。
处理新型缺陷。 人工智能可以识别它所训练的模式。全新的缺陷类型？在重新训练之前可能会错过。
做出判断。 带着小缺陷发货以满足客户的最后期限要求？报废批次还是尝试返工？这些决定都需要人为背景。
改进流程。 人工智能能发现问题。重新设计流程来防止问题？那是工程工作，不是人工智能工作。
取代高质量的专业知识。 人工智能负责监控和检测。质量专业人员负责分析、判断和持续改进。
将人工智能视为具有超人的监控能力，但判断力为零。您的质量团队会提供判断力。
人工智能质量控制入门
从质量问题最容易造成损失的地方入手：
大批量重复检查？ 从自动视觉检测开始。快速收回成本，节省人力，提高检测效率。
设备可靠性问题？ 从预测性维护开始。预防故障及其引发的质量问题。
客户对一致性的投诉？ 从流程监控开始。在参数漂移导致缺陷之前就加以捕捉。
追查缺陷原因时遇到困难？ 从根本原因分析自动化开始。更快解决问题。
你不需要将所有事情都自动化。从最大的痛点开始，证明价值，然后扩展。
底线
一直以来，质量控制就是要在客户发现问题之前发现问题。传统方法依赖于抽样和抽查。你不可能检查所有的东西，所以你要抓住你能抓住的东西。
人工智能改变了这一切。持续监控一切。全速检查每个单元。在早期阶段发现问题。自动追踪问题根源。
您的质量团队从检测转向预防。从对问题做出反应到在问题发生之前就加以阻止。
结果如何？为客户提供更好的质量。减少缺陷，降低成本。运营更可靠。质量专业人员做他们最擅长的事情：改进流程，而不仅仅是监控流程。
这就是人工智能在质量控制方面的应用。不是取代质量专业知识，而是增强专业知识。
准备好改进质量控制了吗？
每个行业和每种产品的质量要求都不尽相同。在您的运营中，什么是最重要的，这对您的企业来说是独一无二的。
我们不销售普通的质量解决方案。我们关注的是您所面临的具体挑战。哪些质量问题对您造成的损失最大？在您的工艺和设备条件下，什么是可行的？
然后，我们会建立适合您的运营的质量监控和控制。不会强迫您采用别人的质量框架。为您的实际流程提供解决方案。
