质量管理是工业企业产品生产的生命线。在智能制造时代，以大模型为代表的AI技术成为推动产业链向中高端升级转型、提升企业质量管理效率效益、增强核心竞争力的重要力量。那么，在质量管理的具体过程中，AI扮演着什么样的角色呢？

01智能检验，让质检更便捷、精准

质量控制的核心是检验。AI检测作为机器视觉检测的高级形态，运用深度学习和图像识别等技术，能够让机器以远超人眼、人脑、人手的处理精度、准度和速度，完成自动采集、自动分类、自动判断等工作，深入生产过程的IOC/IPQC/FQC/OQC环节，识别出产品微小的裂纹、划痕、凹坑等缺陷，标识码是否合规，以及测量产品尺寸是否符合规范等。

案例：在某航天研究院的产品出厂检验中，需要人工测量产品尺寸，然后手动记录测量值，并针对一些产品的标识码进行合规性校验，通过金现代质量数据管理系统（QD-QMS）的OCR技术和自动数采技术可以对产品的标签码的打印合规校验以及对尺寸的自动数采，让检验更加便捷、精准。

02精准溯源，质量问题快速定位

质量管理过程中不仅要发现问题，还要找到问题产生的原因，从源头解决问题。通过AI技术，可将生产过程中的各项数据转换成图数据，依托知识图谱构建产品生产全生命周期追踪链路，找出异常的根源，并进行数据挖掘与根因分析，实现产品质量问题的精准溯源。

案例：在某航天研究所的质量管理追溯过程中，质量数据分散、利用率低、人工溯源效率低，通过金现代质量数据管理平台（QD-QMS）的知识图谱技术可构建产品资产图谱，在故障率上升时，帮助工作人员快速溯源到是产线生产问题、人员问题、设备问题还是供应商问题等，并进行根因分析、出具相应分析报告，便于该研究所对症下药，提高产品生产质量，实现问题归零。

产品资产图谱

03质量改进，知识反哺生产过程

质量改进的目的是消除系统性的问题，在控制现有质量水平的基础上加以提高，使质量达到一个新水平、新高度。通过OCR和NLP技术的应用，可从繁杂的非结构化文件中提取质量管理所需的知识数据，建立质量智库，帮助企业优化质量管理策略，快速响应质量体系建设。

案例：某航天研究所在生产过程中积累了大量的技术文档、分析报告、工艺图纸等资料，但由于缺乏缺乏有效的知识管理手段，造成信息价值浪费。在金现代质量数据管理平台（QD-QMS）的支持下，该研究所通过OCR、NLP技术，实现了非结构化文件的结构化，搭建起质量智库，为产品建设提供经验库、故障库，支持知识问答、全文检索等功能，真正用知识反哺生产过程，推进产品质量的分析和持续改进。 

质量智库

制造业是立国之本、强国之基，增强制造业质量优势对于推动产业链向中高端升级转型至关重要，人工智能已然成为生产制造业企业提升质量管理水平、增强核心竞争力不可或缺的工具。作为积极拥抱AI技术的数字化服务商，只有深挖应用场景，探索AI技术在质量设计、质量检验、质量控制、质量分析和质量改进等方面的应用，才能真正帮助制造、军工等企业把握住质量数据管理这个产品生产的生命线。