智能制造時代，如何做好質量管理？AI應用成效凸顯
質量管理是工業企業產品生產的生命線。在智能制造時代，以大模型為代表的AI技術成為推動產業鏈向中高端升級轉型、提升企業質量管理效率效益、增強核心競爭力的重要力量。那么，在質量管理的具體過程中，AI扮演著什么樣的角色呢？
01智能檢驗，讓質檢更便捷、精準
質量控制的核心是檢驗。AI檢測作為機器視覺檢測的高級形態，運用深度學習和圖像識別等技術，能夠讓機器以遠超人眼、人腦、人手的處理精度、準度和速度，完成自動采集、自動分類、自動判斷等工作，深入生產過程的IOC/IPQC/FQC/OQC環節，識別出產品微小的裂紋、劃痕、凹坑等缺陷，標識碼是否合規，以及測量產品尺寸是否符合規范等。
案例：在某航天研究院的產品出廠檢驗中，需要人工測量產品尺寸，然后手動記錄測量值，并針對一些產品的標識碼進行合規性校驗，通過金現代質量數據管理系統（QD-QMS）的OCR技術和自動數采技術可以對產品的標簽碼的打印合規校驗以及對尺寸的自動數采，讓檢驗更加便捷、精準。
02精準溯源，質量問題快速定位
質量管理過程中不僅要發現問題，還要找到問題產生的原因，從源頭解決問題。通過AI技術，可將生產過程中的各項數據轉換成圖數據，依托知識圖譜構建產品生產全生命周期追蹤鏈路，找出異常的根源，并進行數據挖掘與根因分析，實現產品質量問題的精準溯源。
案例：在某航天研究所的質量管理追溯過程中，質量數據分散、利用率低、人工溯源效率低，通過金現代質量數據管理平臺（QD-QMS）的知識圖譜技術可構建產品資產圖譜，在故障率上升時，幫助工作人員快速溯源到是產線生產問題、人員問題、設備問題還是供應商問題等，并進行根因分析、出具相應分析報告，便于該研究所對癥下藥，提高產品生產質量，實現問題歸零。
產品資產圖譜
03質量改進，知識反哺生產過程
質量改進的目的是消除系統性的問題，在控制現有質量水平的基礎上加以提高，使質量達到一個新水平、新高度。通過OCR和NLP技術的應用，可從繁雜的非結構化文件中提取質量管理所需的知識數據，建立質量智庫，幫助企業優化質量管理策略，快速響應質量體系建設。
案例：某航天研究所在生產過程中積累了大量的技術文檔、分析報告、工藝圖紙等資料，但由于缺乏缺乏有效的知識管理手段，造成信息價值浪費。在金現代質量數據管理平臺（QD-QMS）的支持下，該研究所通過OCR、NLP技術，實現了非結構化文件的結構化，搭建起質量智庫，為產品建設提供經驗庫、故障庫，支持知識問答、全文檢索等功能，真正用知識反哺生產過程，推進產品質量的分析和持續改進。
質量智庫
制造業是立國之本、強國之基，增強制造業質量優勢對于推動產業鏈向中高端升級轉型至關重要，人工智能已然成為生產制造業企業提升質量管理水平、增強核心競爭力不可或缺的工具。作為積極擁抱AI技術的數字化服務商，只有深挖應用場景，探索AI技術在質量設計、質量檢驗、質量控制、質量分析和質量改進等方面的應用，才能真正幫助制造、軍工等企業把握住質量數據管理這個產品生產的生命線。