AI+汽车数智解码全链路质量管理

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作者：微信文章
在竞争白热化的全球汽车市场，质量早已成为决胜关键。传统依赖人工抽检的管理模式，面对日益复杂的工艺与海量数据，显得力不从心。汽车数智化转型，特别是聚焦质量管控环节的深度变革，已成为车企构筑竞争护城河的重要选择。通过汽车制造数智化技术构建贯穿全流程的质量管理体系，实现质量管控从“被动响应”向“主动预测与精准预防”的跃迁，是产业升级的必由之路。



一、全面的品质数据是质量精准追溯的基础

质量追溯面向产品全生命周期，贯穿制造、销售、售后等所有与质量相关的数据，当发生质量问题时准确定位问题根源的过程。通过汽车数智化技术和自动化设备全面收集质量数据，数据收集采用标签、二维码、RFID等完成全环节信息记录，集成打通各环节数据，生成有效全面品质信息源。



数字化质量控制系统致力于全面提升产品品质、规避风险、降低企业损失，构建以客户满意为核心的质量管理体制及流程，产品贯穿整体研发、供应链、制造、市场、质量运营、体系综合等的全价值链质量管理。系统打通全环节数据，解决各阶段数据断层、质量数据孤岛问题，将车辆、零部件、位置、状态、不良描述及工厂、车间、工位等数据标准化，实现数据互通，从全过程、多维度展示整车质量档案，帮助企业快速精准的追溯查询，提升汽车数智质量管理水平。

二、AI+汽车数智赋能精准工业质检

目前，机器视觉、AI技术在品质检测中开始广泛应用，以弥补人工检测的不足。据相关报告预计，2025年中国工业AI质检整体市场将达到9.58亿美元。全面推动AI质检场景落地，对设备边缘侧、数据质量、算力储备有着更高要求。



运用机器视觉+AI视觉，实现生产过程自动化、多场景、精准判断及智慧互联的检测：视觉感知代替人工识别判断功能，节约人力成本，实现自动化；同时满足设备工位、人机协同工位、纯人工工位应用，提供汽车制造数智化丰富场景；应用视觉算法，人工智能平台相辅相成，视觉判断准确高效；与IOT平台连接实现设备监控、统计分析、智能决策、智慧运维及预警功能，预测制品质量发生的风险，规避于未然。

人工行为识别：基于视觉算法实时监测车间工人操作规范性，自动识别异常动作并预警，及时发现缺陷产品，每日误报警<5个，准确率99%。实时校准工人的作业标准，减少人为错误，提升整体生产质量与效率。

涂胶视觉检测：车身涂胶的连续性与均匀性直接关乎密封与NVH性能，传统人工目视或简单光电检测易漏检断点、气泡、胶宽不均等问题。AI机器视觉质检系统结合高分辨率工业相机与深度学习算法，能在高速生产线上对每一道涂胶轨迹进行亚毫米级的实时扫描与分析，实现误检率从34.27% 降低至2.86% ，漏检率从47.22% 降低至2.4%，提升生产环节整体质量，有效应对高达34.27%因涂胶瑕疵所诱发的返修问题。

助力某主机厂在制程品质方面提升质量预警效率，防止不良产品漏出，将品情反馈时间缩短至一分钟；在市场品质方面，将市场品质不良率降低20%，市场改善周期缩短48%。

拥抱AI+汽车数智，方能驾驭汽车生产质量决胜之匙。未来，随着AI、大数据、机器视觉等技术深度渗透，汽车制造数智化赋能的质量管理新范式，正成为车企降本增效、提升产品力、构筑核心竞争护城河的关键路径。

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