質量管理是工業(yè)企業(yè)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(yè)鏈向中高端升級轉型、提升企業(yè)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(tài)，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(huán)節(jié)，識別出產品微小的裂紋、劃痕、凹坑等缺陷，標識碼是否合規(guī)，以及測量產品尺寸是否符合規(guī)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(guī)性校驗，通過金現(xiàn)代質量數(shù)據管理系統(tǒng)（QD-QMS）的OCR技術和自動數(shù)采技術可以對產品的標簽碼的打印合規(guī)校驗以及對尺寸的自動數(shù)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(fā)現(xiàn)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(shù)據轉換成圖數(shù)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(shù)據挖掘與根因分析，實現(xiàn)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(shù)據分散、利用率低、人工溯源效率低，通過金現(xiàn)代質量數(shù)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(xiàn)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(tǒng)性的問題，在控制現(xiàn)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(shù)據，建立質量智庫，幫助企業(yè)優(yōu)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(xiàn)代質量數(shù)據管理平臺（QD-QMS）的支持下，該研究所通過OCR、NLP技術，實現(xiàn)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(xù)改進。 

質量智庫

制造業(yè)是立國之本、強國之基，增強制造業(yè)質量優(yōu)勢對于推動產業(yè)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(yè)企業(yè)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(shù)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(yè)把握住質量數(shù)據管理這個產品生產的生命線。