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制造业ai：“工厂管家”如何省能耗、抓缺陷？（第2页）

（一）以前：20个工人盯流水线，还是漏检20个缺陷

广东有家电子厂，专门生产手机充电器，以前质检全靠人工。车间里摆了5条流水线，20个质检工人坐在流水线末端，每个工人负责检查一个部位：有人看外壳有没有毛刺，有人看接口有没有松动，有人看电线有没有破损。

可问题来了：充电器的接口只有指甲盖大小，焊点密密麻麻，工人盯着看10分钟，眼睛就发酸发涩，0.1毫米的小划痕根本看不见；有时候工人家里有事分了神，漏检一个虚焊点，充电器流到市场上，就可能引发短路、起火，不仅要召回产品，还砸了牌子。

厂长说，以前每天检查5000个充电器，大概会漏检20个有缺陷的，一个月下来就是600个。每个召回的充电器要赔客户50元，还要花运费，一个月光召回损失就有3万多，更别提影响口碑了。

（二）现在：AI视觉检测“一秒拍10张照”，漏检降到1个

后来工厂引进了“多模态AI视觉检测系统”，这下彻底解决了问题。这套系统其实就是“高清相机+AI大脑”：流水线上方装了几个高清相机，能拍1000万像素的照片，一秒钟能拍10张；AI大脑会把拍的照片和“合格产品的标准图”对比，只要有一点不一样，立马标红报警。

但它比“简单对比”更厉害，因为它是“多模态”的——不仅能看图像，还能结合生产数据判断。比如某批充电器是在“温度190度、压力8MPa”下生产的，AI知道这个参数组合容易出“接口松动”的问题，就会重点盯着接口部位看，就算松动只有0.05毫米，也能揪出来。

现在工厂的质检车间大变样：以前20个工人挤在流水线末端，现在只需要2个工人盯着电脑屏幕，AI标红哪个就看哪个。试运行第一天，漏检的缺陷产品就从20个降到了1个，现在一个月最多漏检3个，召回损失几乎可以忽略不计。

更意外的是，AI还能“反向提建议”。有一次AI连续标红了10个“接口松动”的充电器，还弹出提示：“组装时压力不足（当前7MPa，建议8.5MPa），请调整参数”。工人赶紧调了压力，后面再也没出现接口松动的问题。厂长说：“以前质检是‘事后找问题’，现在AI能‘事前防问题’，这才是真的省事儿。”

（三）进阶技能：AI能“预测缺陷”，机器坏前先报警

现在更高级的AI视觉检测系统，还能“预测缺陷”。它会记录每台机器生产的产品数据，比如“机器A今天生产的零件，微小变形率是0.1%”“机器B的变形率是0.2%”。要是突然发现机器A的变形率从0.1%升到0.5%，而且连续3天都在涨，AI就会立马报警：“机器A可能出现磨损，建议2小时内检修，否则会出现大量变形零件”。

浙江有家家具厂就靠这个救了急。有一次AI报警说一台机床有问题，工人一开始没当回事，觉得机器运转得好好的。结果按照AI的提醒拆开一看，发现里面的轴承果然快磨坏了，再晚半天就会彻底卡死，到时候不仅要停机修3天，还会生产出几百个变形的木板，损失至少10万。现在工人都服了：“AI比机器自己还懂它啥时候要坏。”

（四）哪些场景最适合AI质检？越精细的越需要

AI视觉检测特别适合“精细、重复、量大”的质检场景。比如：

- 电子行业：检查手机屏幕的划痕、电路板的焊点、芯片的引脚，这些小零件人眼根本看不全，AI能看得清清楚楚；

- 汽车行业：检查车身的喷漆瑕疵、轮胎的纹路缺陷，哪怕是0.1毫米的漆点，AI也能标出来；

- 食品行业：检查饼干有没有缺角、水果有没有虫眼，甚至能通过颜色判断水果熟没熟，比人工准多了。

现在很多工厂的质检工人都转岗了，以前的“看片工”变成了“AI调试员”，负责盯着AI、处理报警、给AI更新标准图，工作比以前轻松，工资还涨了。没人担心AI抢工作，因为大家发现：AI做的是“重复劳动”，人做的是“判断和管理”，反而更有价值了。

四、落地难点：老设备“不兼容”，AI想帮忙却“插不上手”

AI在制造业落地的好处再多，也绕不过一个大难题——老设备。中国有很多工厂是十几年前建的，机器还是“老式机械款”，没有传感器、没有数据接口，AI想帮忙都找不到“抓手”。

（一）老设备的“硬伤”：没数据，AI就是“睁眼瞎”