AI 转型
机器视觉质检：让产线良品率稳定在 99.2%
精密制造业 · 200 余人 · 周期 3 个月（从诊断到上线）
0.8%
漏检率
从 3.5% 降至 0.8%
99.2%
良品率
稳定提升并保持
80万
年节省
质检人力成本
业务背景与挑战
为一家精密零件制造商部署 AI 视觉质检系统，替代人工目检，将漏检率从 3.5% 降至 0.8%，每年节省质检人力成本约 80 万元。
- 依赖人工目检，疲劳导致漏检率波动，客户投诉频发
- 产品缺陷种类多（划痕、毛刺、尺寸偏差），人工标准不统一
- 质检数据散落在纸质记录，无法用于工艺改进
我们的方案
- 1在关键工序部署工业相机，采集高清产品图像建立缺陷样本库
- 2训练多类别缺陷识别模型，覆盖 12 种常见缺陷类型
- 3搭建可视化质检看板，实时显示良品率、缺陷分布、趋势预警
- 4保留人工复检环节作为兜底，逐步过渡到 AI 主导质检