原文發(fā)布于羅克韋爾自動化官網博客

質量控制方法因行業(yè)而異，而且每家制造商，每種產品都不盡相同。但在實際產品檢查時，大多數制造質量過程看起來都大同小異。訓練有素的檢查員對每個單元進行目測評估，并判定合格或不合格。

當然，員工的工作效率很高。但是，在執(zhí)行重復性任務時，員工也容易出現意外錯誤、疲勞或分心。此外，員工還會休息、度假，甚至退休。

幾十年來，制造商一直在自動化質量控制過程，并通過攝像頭、照明和機器視覺系統(tǒng)來增強檢查員的能力。雖然許多機器增強功能提高了檢查速度和數量，但仍存在諸多限制。

因此，制造商正在尋求更高水平的人工智能 (AI) 和機器學習工具（例如羅克韋爾自動化的FactoryTalkAnalytics VisionAI），以改進其質量檢查過程。

羅克韋爾自動化高級產品經理 Carl Lewis 解釋道：“我們的 AI 驅動型質量控制解決方案，能夠讓制造商看到他們錯過了什么。使用我們的方案，無需編寫代碼，就可以利用視覺檢測，來改善質量、提高產量，并從實時生產數據中獲得關鍵見解。” AI 視覺檢測系統(tǒng)提供的數據，可直接助力生產更優(yōu)質的產品。Lewis 表示：“這有助于制造商減少產品缺陷和浪費，縮短停產時間，并降低運營成本。”

新一代 AI 驅動型視覺檢測和機器學習系統(tǒng)可以學習并動態(tài)適應不斷變化的條件，同時全天候收集、組織和傳送質量數據。

這些數據有助于質量人員和工廠操作人員快速了解和解決生產問題。Lewis 表示：“這會給我們帶來非凡的意義。該系統(tǒng)有助于識別汽車裝配線缺陷以及可能會導致產品召回問題的消費品缺陷。此外還有無數的工業(yè)用例，包括確定尺寸缺陷、包裝異常或者其他出廠前質量問題。這種人工智能和機器學習視覺檢測工具具有巨大的價值。”

AI 和機器學習檢測系統(tǒng)的 5 大優(yōu)勢

01AI像人類一樣學習

但永不疲倦

AI機器學習視覺工具全天候持續(xù)實施缺陷檢測。AI算法可以比人工檢查更精確地檢測缺陷和不一致。AI檢查系統(tǒng)實時監(jiān)控生產過程，從而快速識別和糾正問題，大幅減少浪費并幫助防范下游后果。

02毫不起眼的細微缺陷

也不會放過

機器視覺提供更高的檢查精度。自動化檢測解決方案始終都以相同方式執(zhí)行任務。AI視覺系統(tǒng)可以找到細微缺陷，通過異常檢測發(fā)現新缺陷，并根據嚴苛公差要求進行產品評估。

03數據觸手可及

制造商可以隨時隨地接收實時生產報告。云互聯視覺檢測系統(tǒng)提升整個生產過程的可追溯性和透明度。甚至可以提供審計記錄，用于解決糾紛或在召回時盡量減少浪費。

04AI帶來可衡量的投資回報

快速實現價值。基于云的視覺檢測解決方案能夠快速完成設置、配置和更新，同時可圍繞生產現場在數小時內重新調整用途。AI解決方案還可解放員工雙手，通過讓他們執(zhí)行更高價值的任務，來提高人效。

05節(jié)省運營成本

從自動化檢查中收集的數據可以為所有制造團隊提供有價值的見解，從而解決過程改進問題。此外，這些解決方案還有助于減少缺陷、浪費和召回，從而大幅節(jié)約成本。

新一代 AI 技術改進了檢查過程，實現更快、更好的檢查。對于制造商而言，這有助于提高良率和質量，縮短停機時間，減少浪費并最終提高利潤。