Triển khai Dự án Kiểm tra Thị giác Trực tuyến bằng AI cho Phôi dập Khung gầm Ô tô

Chu kỳ vụ án: tháng 9 năm 2025-tháng 8 năm 2026

Cơ sở kinh doanh: Doanh nghiệp này là nhà cung cấp đóng dấu khung xe hạng 2 ở miền Nam Trung Quốc, vận hành 9 dây chuyền đóng dấu tự động, chủ yếu sản xuất các thành phần khung xe và tấm tăng cường.Trước khi chuyển đổi, các sản phẩm hoàn chỉnh dựa trên kiểm tra offline bằng tay. sự thay đổi nhân viên thường xuyên và mệt mỏi của ca đêm gây ra sự xuất phát khiếm khuyết đôi khi, dẫn đến việc khách hàng trả lại và chi phí kiểm tra lại.Doanh nghiệp đã quyết định thực hiện on-line AI hình ảnh nâng cấp cho hai lõi dòng đóng dấu khối lượng lớn.

• Tỷ lệ lưu lượng khiếm khuyết sản phẩm hoàn thiện: 5,12%
• Nhân viên QC thủ công trung bình hàng ngày cho hai tuyến: 8 người
• Số lượng trả lại hàng tháng: 216 chiếc
• Chi phí hàng tháng cho việc kiểm tra lại và sửa đổi: USD 4,120
• Tỷ lệ làm thêm giờ của nhóm QC: 32%
• Các khuyết tật bị thiếu chủ yếu là: vết thâm nhỏ trên bề mặt, vết nứt nhỏ ở góc uốn cong

1. Lắp đặt máy ảnh công nghiệp độ phân giải cao đa góc và nguồn ánh sáng khuếch tán tùy chỉnh bên cạnh cổng xả báo, loại bỏ sự can thiệp phản xạ trên bề mặt dán kim loại;
2. Thu thập hơn 12 000 mẫu hình ảnh khiếm khuyết thực tế từ địa điểm sản xuất để đào tạo mô hình phân đoạn AI, liên tục thêm các mẫu khiếm khuyết mới được tìm thấy để tối ưu hóa lặp đi lặp lại;
3. Kết nối hệ thống thị giác với động cơ từ chối dây chuyền vận chuyển; một khi lỗi được xác định, kích hoạt từ chối tự động để cô lập các bộ phận không phù hợp;
4. Thực hiện giao diện dữ liệu giữa nền tảng hình ảnh và MES của nhà máy, ghi lại loại lỗi, số lượng và thời gian cho mỗi mảnh bị kiểm tra;
5. Tối ưu hóa SOP: tái định vị các thanh tra thủ công từ sàng lọc toàn bộ mảnh đến kiểm tra tại chỗ và bảo trì mô hình, giảm công việc hình ảnh lặp đi lặp lại.

Trường hợp sản xuất thực tế này chứng minh rằng kiểm tra trực quan trực tuyến AI có thể giải quyết hiệu quả các điểm đau lâu dài của mệt mỏi kiểm tra bằng tay và phán đoán không ổn định trong các xưởng đóng dấu.Nó làm giảm đáng kể dòng chảy lỗi, giảm chi phí làm việc lại và giảm sự phụ thuộc vào lao động QC quy mô lớn.Trong khi đó, các doanh nghiệp phải nhận thức được rằng hệ thống thị giác cần lặp lại mẫu liên tục và gỡ lỗi tại chỗ hơn là cài đặt một lầnTrong giai đoạn tiếp theo, nhà máy sẽ đẩy liên kết dữ liệu khiếm khuyết với thiết bị in,nhận ra cảnh báo sớm về sự hao mòn của nấm mốc theo tần suất lỗi nứt ngày càng tăng và di chuyển đến kiểm soát chất lượng dự đoán.