AI+QMS ：生產過程的巡檢是AI落地的有效場景
生產過程巡檢是企業質量管控的重要一環，但傳統巡檢模式正逐漸暴露其局限性。在人工主導的定時巡檢、數據記錄與判異流程中，兩類核心問題尤為突出。
1.數據失真：人工抄錄設備、工藝及產品質量數據時，易出現筆誤、謄寫疏漏導致記錄失真。數據錄入系統時，因記錄遺失、字跡不清、錄入出錯，導致電子數據失真。
2.判異失誤：判異規則隨著季節、產地等是動態變化的，且每個質檢員的經驗、操作習慣存在差異，即使有明確的質量標準，也可能在實際執行中出現偏差，導致判異失誤。
金現代的AI建議中提到（AI落地實踐連載③｜掌握底層邏輯，尋找AI落地場景并不難），企業在選擇AI落地場景時，可以聚焦兩類場景：一類是看似簡單但高頻、耗時的工作；另一類是依賴知識、經驗的工作。
可見，“生產過程的巡檢”就是很好的AI落地場景。
AI在生產過程巡檢中的應用
數據自動采集
①OCR自動識別與提取質檢數據
金現代QMS支持移動端應用，質檢人員巡檢過程中，只需攜帶移動設備，即可對設備、工藝及產品質量數據進行識別，并自動提取錄入到系統中，極大地提升了數據處理效率和準確性。
此外，系統會自動留存質檢現場照片，通過“數據 + 現場照片”的雙重驗證機制，留存完整質檢痕跡，讓每一組數據都可追溯、可驗證，顯著提升質檢過程的嚴謹性與可信度。
OCR識別數據
②CV檢驗代替人工質檢
計算機視覺（CV）與高性能的識別設備結合，構建了一種全新的模式，通過視覺檢驗替代傳統的人工質檢方式。AI質檢模式，提升質檢過程中的精度、準度和速度。
CV視覺質檢
結果自動判異
質檢數據錄入系統后，金現代 QMS 可基于預設規則自動完成質量判異，確保每一次判斷都嚴格遵循最新標準。更關鍵的是，針對判異規則隨場景動態變化的特點，系統創新性地將檢驗規則與質檢方案設計為可自主配置模塊，質檢部門可根據生產需求隨時調整參數，無需依賴技術人員二次開發，真正實現 “規則變則系統變” 的靈活響應。
自定義判異規則
2025年是AI在企業落地生花的一年，選擇合適的場景， 采用合適的方案，是企業的智慧之舉。金現代QMS服務了眾多軍工、制造等行業的龍頭企業，輔助企業開展了更為高效和精準的質量檢驗工作，讓每一次巡檢更合規、每一個判斷更可靠、每一份質量更可控。
