如果制造公司能夠在缺陷發生時就準確找出原因，從而避免代價高昂的生產延誤并確保一流的質量，那會怎樣？生成式人工智能（GenAI）徹底改變了制造商的質量控制和缺陷監控方式，使之成為可能。

通過GenAI，制造企業就可以進行持續的缺陷監控和根本原因分析（RCA），從而進行實時質量控制，確保更高效、更可靠的生產運營。

您可能已經遇到過多個使用AI驅動的視覺系統進行缺陷檢測和質量控制的案例研究。要弄清基于AI和GenAI 的視覺檢測在此類應用中的區別，必須認識到一些關鍵的不同之處。

區分基于AI與GenAI的視覺缺陷檢測

AI視覺擅長處理視覺數據并識別顯示缺陷的模式，而GenAI 則通過其學習能力、上下文理解能力和自然語言處理能力為流程帶來更高水平的智能。

以下是這兩個過程的工作原理：

基于AI的視覺缺陷檢測，將傳統的圖像處理技術和機器學習相結合，以檢查圖像和視頻，并檢測生產過程中的異常或缺陷。AI視覺的優勢包括速度、消除人為錯誤和可擴展性。限制包括對新缺陷類型的適應性差，以及可能受照明和環境因素影響的性能。它也可能難以識別細微的缺陷。

基于GenAI的視覺缺陷檢測，可分析來自智能相機、物聯網（IoT）設備和其他來源的數據流。然后，它會智能地過濾和優先處理信息，以減少噪聲，發現與學習模式的偏差，并提高缺陷檢測效率。GenAI可以從歷史數據、實時反饋和不斷變化的條件中學習，以識別新出現的缺陷模式。它還識別關系和潛在因素，以獲得更有洞察力的RCA。

GenAI 和AI 視覺之間存在三個關鍵區別。首先，GenAI模型從新數據中學習并調整其行為。其次，GenAI會查看產品類型、制造工藝和其他因素，以更好地了解缺陷的背景。最后，GenAI處理和理解自然語言查詢，鼓勵與系統進行更直觀的交互。

GenAI對質量控制和缺陷監控的影響

在GenAI的幫助下，制造商可以在很短的時間內識別大量數據中的模式和相關性。例如，GenAI可以持續監控鋼鐵制造中的生產線，以檢測和分析熱軋鋼帶中的缺陷。然后，它會確定問題的根本原因并推薦預防措施以避免將來出現問題。通過將GenAI集成到制造流程中，公司可以節省時間并讓員工騰出時間來處理其他重要任務。

麥肯錫公司預計，GenAI的引入將預示著一個高效運營的新時代。僅在制造和供應鏈領域，它就能減少高達 5 萬億美元的開支。這些節省的費用大部分將來自在RCA中使用GenAI，從而更好地識別制造業中的各種缺陷，包括金屬板的表面缺陷、發動機的不一致性、重型機械的問題以及汽車零部件的缺陷。

越來越多的企業意識到在質量控制和缺陷監控中采用GenAI的好處。例如，當寶馬公司的電池組裝配過程中出現微小的對齊問題，導致代價高昂的缺陷和裝配線中斷時，該公司創建了裝配線的數字孿生系統，并將GenAI集成到RCA中。

在這一設置中，數字孿生從每個組件收集數據，包括機械臂、傳送帶和對齊傳感器。然后，當發生不對齊時，AI會分析前面的每一步，識別出指向設備校準或環境變化等根本原因的模式。通過在數字孿生中運行模擬，工程師可以在不中斷生產線的情況下測試調整。這種方法將校準相關問題減少了30%，提高了生產線效率。

GenAI 集成和訓練數據

對于考慮實施基于GenAI 的缺陷分析的制造商來說，克服經常出現的兩個常見挑戰至關重要：保證多樣化和高質量訓練數據的可用性，以及確保系統對不斷發展的生產流程的適應性。

應對這些挑戰的關鍵是在開發強大的訓練數據集時與AI專家合作，并在GenAI 系統中實施持續學習機制，以更好地適應生產流程的變化。一旦制造公司解決了潛在的挑戰，他們就可以使用以下5個步驟將GenAI 集成到其現有的質量保證流程中：

步驟 1：對現有的質量保證流程進行全面評估。

步驟 2：確定GenAI可以增加真正價值的領域。

步驟 3：創建GenAI系統并使用相關的最新數據集對其進行訓練。

步驟 4：將GenAI集成到現有的生產和質量控制系統中。

步驟 5：為操作人員和質量保證人員提供培訓。

制造商可以通過采取以下額外步驟來確保GenAI的持續準確性、可靠性和倫理合規：

• 使用新數據不斷更新和訓練GenAI 系統。
• 實施強大的驗證和測試程序。
• 遵守AI使用的道德準則和標準。例如，公司可以建立一個專門的團隊，以隨時了解行業道德準則，并確保制造商的AI系統繼續滿足這些準則。

在通過基于GenAI 的RCA衡量實時質量控制的成功時，制造公司可以利用各種關鍵績效指標，包括缺陷檢測率、減少生產停機時間、通過減少浪費和返工來節省成本，以及提高產品質量和客戶滿意度。例如，機器零件制造商可能會通過跟蹤每百萬缺陷件數 （PPM） 的減少作為關鍵指標來獲取信息以做出更好的業務決策。