随着AI等数字技术的发展，各种机器学习、深度学习算法在质量管理领域的应用日益广泛，这种智能化极大推动了高质量制造。

 

质量管理包括质量策划、质量控制、质量保证、质量改进等活动，涉及数据采集与分析、缺陷识别、过程控制、监控预警、优化改进决策分析等方方面面，AI技术就应用在这些具体工作里。

 

现代工厂管理引入越来越多的数智化技术/三姆森

 

 

 

一、质量检测

 

质量控制的核心是检测。AI检测作为机器视觉检测的高级形态，运用深度学习和大数据模型等技术，让机器以远超人眼、人脑、人手的处理精度、准度和速度，完成自动采集、自主训练、自动标注、自动分类、自动判断等工作，从而快速准确地检测出产品的外观或尺寸问题，还使从随机抽检向全检的转变变得轻松，确保每一件产品都经过严苛的质量检测。

 

基于三位一体算法的工业缺陷检测平台/三姆森

AI检测具有更高的效率、质量与成本优势/三姆森

 

 

二、质量追溯

 

质量管理不仅要发现有问题的产品，还要找到问题产生的原因，从源头解决问题。通过AI技术，对生产过程中的各项数据实时自动采集、存储和清洗、整合、训练、分析，然后自动对产品进行全生产过程和全生命周期追踪，找出异常的根源，实现产品质量的可追溯性。

 

 

三、质量监控

 

AI系统可以实时监控生产过程和产线上的各项指标，分析现有的数据，对异常数据进行分类，一旦发现异常问题，立即发出警告，或按系统训练的模型自动处理，或提醒管理人员及时采取措施来消除异常，以保证生产和质量的稳定。

 

通过质检分析平台的电子看板观察设备与生产情况/三姆森

 

 

 

四、质量预测

 

基于AI的预测模型，可用于预测生产过程中可能存在的问题，科学区分生产过程中产品的随机波动和异常波动，让管理人员及时发现异常趋势，提前对设备故障和产品质量问题进行预测性维护，防患于未然，减少质量损失和成本。

 

 

五、质量改进

 

通过AI系统，得出关键报表数据、给出原因及对策分析，辅助管理人员优化生产过程和质量目标、质量标准等，形成持续改善的闭环。比如，可以通过AI技术对生产设备进行智能控制和优化，对工艺参数进行智能调整和优化等。

 

 

 质检分析软件多维度总结影响良率和PPK的因素/三姆森

 

总之，人工智能在质量管理领域的应用已十分广泛，对于提高产品质量和生产效率、减少质量损失和成本、优化生产过程，作用明显。未来，随着AI技术的不断进步和应用深化，质量管理势必将更加智能化、精细化，推动工业生产的高质量发展。

返回列表