工业质检技术部署企业突破上万家自动化标准成为大型制造转型关键要素之一

2025-07-18

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工业质检技术在制造业中的应用已经成为推动制造业转型升级的关键要素之一。随着自动化和智能化技术的不断进步，工业质检技术正在帮中企动力业实现更高效、更精准的质量控制，从而提升产品质量和生产效率。在制造业中，质量是企业的生命线。传统的质检方式往往依赖于人工，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致质检结果存在一定的误差。而人工智能图像识别技术的引入，可以大大提高质检的效率和准确性，减少人为错误，确保产品质量的稳定。例如，计算机视觉技术在制造业的落地成本测算显示，AI质检的实施可以显著降低因质量问题导致的废品、返工和客户投诉成本。自动化标准的制定和实施对于制造业的数字化转型至关重要。工业和信息化部、国家标准化管理委员会发布的《国家智能制造标准体系建设指南（2024版）》明确提出，要构建适应新型工业化发展的智能制造标准体系。这一体系的建设包括基础共性、关键技术和行业应用三个部分，旨在引导企业应用标准指导实践，推动智能制造高质量发展。到2026年，计划制修订100项以上国家标准、行业标准，以加快制定智能检测、智能物流等智能装备标准，研发设计、生产制造等工业软件集成标准。在具体应用方面，AI视觉检测技术已经在多个行业得到广泛应用。例如，在电子制造业中，AI图像识别技术被广泛应用于芯片和电路板元件的缺陷检测，提高了产品的可靠性和生产效率。在汽车制造业，图像识别技术被用于检测车身涂装缺陷，确保车辆外观质量。在食品加工业，图像识别技术被用于检测食品的外观品质，如颜色、形状等，确保食品的安全和美观[9](。 AI质检技术的部署不仅限于大型企业，中小企业同样可以从中受益。随着千元级工业相机等经济型硬件的普及，以及OpenCV、PaddleX、YOLO等强大开源算法框架的广泛可及，中小型制造企业也能够以较低的成本实现智能化质检。例如，湖北的小型工厂通过AI摄像头实现低成本质检，显著提升了检测效率和产品质量[5]。在实施AI质检技术时，企业需要考虑技术集成、成本控制、人员素质提高等多方面因素。技术集成方面，企业需要有效地将多种复杂的技术进行集成，以形成一个完整的智能质检系统。成本控制方面，尽管AI质检能够提高生产效率，但企业也需要合理评估投入产出比，确保转型投资的合理性。人员素质提高方面，企业需要加强对现有技术人员的AI技能培训，并适时引进具备AI应用和数据分析能力的关键人才[2]。未来，随着AI技术的不断进步，工业质检系统将朝着更加智能化、易用化和普及化的方向发展。它将更深度地融入到制造业的设计、生产、管理、服务的各个环节，成为中小企业实现可持续发展、完成从“制造”向“智造”跨越式升级的强大引擎和坚实底座。

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