供应链与生产机械制造
机械制造的质检与工艺知识AI化：老师傅经验不再流失
企业画像：华北某精密零部件制造商，员工 800 人，主要客户为汽车与工程机械厂商。
量化结果
1.2% → 0.15%
关键产线漏检率
同比 -65%
质量客诉赔偿
6 个月 → 2 个月
新员工独立上岗周期
-40%
非计划停机时长
原有业务痛点
- 质检依赖人工目检，漏检率波动大，客诉赔偿逐年上升
- 资深技师临近退休，工艺调试经验没有沉淀，新人上手慢
- 设备故障凭经验判断，非计划停机影响交付
AI改造方案
1
视觉质检试点
在两条关键产线部署AI视觉质检，与人工抽检并行三个月建立信任后全量切换，人工转向复核与新缺陷标注。
2
工艺知识库
访谈老技师+整理历年调试记录，建成'问题-原因-对策'结构的工艺知识库，车间平板即问即答。
3
设备健康助手
汇集设备传感与维修记录，AI辅助判断故障优先级并推荐检修方案，维修班组按建议排程。
使用工具
工业视觉质检方案DeepSeek（私有化）飞书
实施周期
16 周（分三期滚动上线）
投入成本
总投入约 90 万元（含视觉硬件）
「我们没让AI替代老师傅，我们让老师傅的经验第一次可以复制。」
—— 该企业生产副总