AI+工业制造六大应用场景
智能质检
预测性维护
智能调度
人机协同
安全监控
能耗优化
智能质检场景
装配与加工后引入AI视觉检验，自动识别外观缺陷与装配偏差
AI视觉质检系统示意图
在装配与加工环节后引入AI视觉检验系统，摄像头实时抓拍产品图像，AI系统自动识别外观缺陷、装配偏差并自动剔除不良品。
典型案例
华为昇腾AI质检助力富士康光伏控制器产线，月检6000+台，准确率超99%；宝德计算机将其贯穿于来料、生产、包装检验，准确率亦超99%，既提升质量又降低成本。
工作流程
采集图像
AI模型推理识别
自动剔除缺陷
反馈统计报告
该流程替代了传统人工抽检，实现了全自动、高效率、高精度的质量检测。
预测性维护场景
对关键设备实时监测，提前预警故障，减少非计划停机
设备预测性维护系统示意图
对关键设备实时监测维护。以电机驱动系统为例，在轴承、绕组等部位安装传感器采集运行数据，系统清洗提取特征后，用机器学习算法学习状态模式，异常时预警并建议维修。
典型案例
某电机厂通过预测性维护系统提前发现设备隐患，设备在线率大幅提升，维护成本降低30%以上。
工作流程
传感器采集
边缘或云端模型推理
故障风险评估
自动告警与调度
预测性维护为设备运维提供精准依据，大幅减少非计划停机时间，提高生产效率。
