AI+质量管理方案（23页 PPT）

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图形 1 AI+ 质量管理方案 背景 最大的挑战 海量数据的处理能力缺乏 检测效率低下 综合成本大 质量稳定性、准确性差 • 人工判读：依赖经验，标准难以统一；新 员工经验不足、重复性疲劳等易导致漏检 误判； • 精度受限：产线上难以根除的微小缺陷。  人力：大量质检人员的需求，培训和运营成本高。  物料：废品损失成本大，提高生产成本；  客户满意度：质量问题容易引起客户投诉，影响品 牌声誉，降低产品竞争力。  高节拍的生产线上，人工检测速度难以 跟上，造成产线瓶颈；  依赖员工个人经验，难以发现早期故障 征兆，平均故障发现时间长达数小时。  跨系统的数据未整合：质量管理数据分 散在多个系统中，缺乏整合分析，导致 决策缺乏数据支撑。  改进措施难闭环：工艺参数与质量关联 性不透明，无法提前干预，滞后性强。 痛点 即便传感器采集了大量数据，企业也常常面临“数据看不懂、预警不及时”的问题。 解决思路 将数据和知识库进行深入融合，构建 AI 模型库； 将 AI 应用到生产全流程的过程质量控制：  在线实时监测与波动预警；  AI 强化 SPC （统计过程分析）功能，辅助识别复杂工艺的 实时波动与隐性异常。  将质检“事后把关”转变为“过程控制”；  从“抽样检验”迈向“全量检测”；  从“看数据”转化为“看趋势、识风险、自动 预警”；  从“经验驱动”转化为“数据驱动 + 智能决 策”。 AI+ 质量应用 AI 应用的价值 将 SPC+FMEA （失效模式与影响分析） +AI+LLM （大语言模型）的智能认知能力深度融合，打造 了一个“数据驱动 - 问题归因 - 知识生成 - 闭环优化”的全生命周期管理平台。 AI+ 质量管理——简介 模块 传统质量管理 AI+ 质量管理 检测方式 抽样检测 全检 + 在线检测 反应速度 事后发现 实时预警 数据处理 人工分析 智能分析 改进方式 经验驱动 数据驱动 覆盖范围 局部环节 全生命周期 AI+ 质量管理是运用人工智能、大数据、物联网、云计算等新一代信息技术，对产品质量进 行全生命周期、全过程、全要素的智能化管理，实现质量问题的预防、预测、预警和持续改进。 - 预防性 ：从被动检测转向主动预防 - 预测性 ：预测质量趋势和潜在问题 - 实时性 ：实时监控和反馈质量状态 - 全面性 ：覆盖产品全生命周期 - 智能性 ：具备自学习和自优化能力 AI+ 质量管理——方案概述 核心功能 1 、 FMEA 失效模式与影响分析： • 识别哪些环节是生产过程中最可能出问题 ，作为 SPC 系统监控的 重 点参数。 • 结合 FMEA 的分析结果 ，快速定位导致质量异常的可能原因。 2 、 SPC 统计过程控制： • 利用 SPC 软件对生产过程中收集的数据进行实时分析 ， 监控生产 过 程的稳定性和产品质量的一致性。 • 结合 FMEA 实施改进－数据恢复正常 ，则说明纠正措施有效。 此时， 更新 FMEA 和 SPC 的相关设置 ， 以便更好地监控未来的生产过程。 3 、 质量预测 根据实时生产数据和模型 ，预测产品质量趋势 ，及时发现潜在质量问题。 4 、 工艺参数优化 利用优化算法 ，对关键工艺参数进行调整 ， 以实现产品质量的最 大化。 形成闭 环 ， 持 续 改进 AI+ 质量管理——架构蓝图 ① 生产过程透明化（ SPC 全流程 监控，保障设备生产过程工艺稳 定可靠）：快速定位稳定性不足 的环节，为后续预测与优化提供 数据基础； ② 生产过程可预测（ AI 驱动优化， 实现预测性维护与分析）：构建 AI 模型实现质量预测、工艺调优 与故障预判，形成主动式管控闭 环。 ③ 知识经验可关联可沉淀 （ FMEA 失效模式与影响分析 +LLM 大语言模型，闭环反馈）： 产品研发设计和生产过程知识库、智 能体问答应用。 AI+ AI+ 质量管理——产品清单 基本模块 基本模块 算法管理模块 算法管理模块 单工序闭环控制 单工序闭环控制 算法模型库管理 AI 质量等级评价 AI 质量等级评价 算法模型调优功能 AI 知识库 AI 知识库 算法模型部署功能 基于类 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 基于类 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 开发平台 开发平台 AI+ AI+ 质量管理——算法 算法系统核心——强大的混合算法引擎：  集成了多种业界领先的 AI 模型来保障预测的准确性；  融合了用于时间序列分析的 LSTM 模型和 MIP 数学规划工具；  高精度预测“将会发生什么”，更基于实际业务规则，计算出“应该怎么做实现最 优”，真正实现从数据洞察到行动决策的无缝衔接。 模型训练库（评价多模型效果） 算法 底层大模型 + 行业模型 如锂电池行业模型： • 化成工序预测模型 • 分容工序预测模型 • 涂布、辊分、卷绕等工序闭环 调优 AI 模型 ... 系统模块——设备集成 & 互联情况 数据集成及预清洗 : 人工录入、扫描、数据线连接、 PLC 、传感器、数据文本、数据库。 系统模块——生产全流程监控分析及关键参数（实时掌控生产状态）  通过实时数据采集与智能监测，对生产过程中的工艺状态、设备指标和环境参数进行全程监控；  系统能够将实时数据与历史数据进行对比，及时发现潜在异常并发出预警，让生产管理者在第 一时间做出调整。 系统模块——关键工序 AI 预测  通过对工序相关数据的统计和建模， AI 可以预测出不同工序在不同条件下的表现，并找 出影响工序效率的关键因素；  在此基础上， A 可以推荐优化方案，并根据实际情况进行调整和优化。 系统模块——关键工序 AI 工艺调优（持续提升产品品质）  通过深度学习和优化算法，模型能够分析工艺配方、设备参数和生产顺序，发现潜在改进空间；  生产数据不断更新模型，模型持续优化工艺，形成闭环优化，让企业工艺水平不断进阶。 系统模块——知识经验库闭环  核心功能模块  将行业规范、国际 / 国家标准、行 业最佳实践等与企业规范、工艺标 准、历史案例库、生产分析等深度 结合，形成结构化的知识图谱。  通过结构化存储和智能关联，将分 析中的功能、失效模式、原因和措 施等经验知识体系化沉淀，形成可 追溯、可复用的企业知识资产；  通过“质量工具标准化→问题分析 AI 化→知识生成自动化→应用场 景闭环化”的四层架构，构建可落 地的智能决策体系； AI+ 质量管理——综合价值 实时性 通过实时数据分析和预警功能 ，及时发现并 处理质量问题 ，减少不良品率 预防性 通过 FMEA 分析 ，预防潜在故障模式的发生， 降低产品维修和售后成本。 通过将分析与 FMEA 相结合 ，通过不断的反馈和 更新机制 ，使得整个管理系统更加灵活和适应性 强 ，形成强大的闭环系统。 全面性 该系统涵盖了从产品设计到生产的全过程质 量管理 ，确保产品质量的全面控制。 闭环持续改进 项目推广—— AI 系统的试用模式 试用 试用后项目规划 • 把工厂现有的数据接入底层大模 型已积累的行业模型，展示初 步成效； 根据客户需求，进一步梳理数 据（预清洗和标注）； 经过大量数据训练后，打造解 决具体业务问题的 AI 模型系统。 客户工厂 试用模式 图形 1 客户案例 案例 行业 客户 案例 新能源 亿维锂能 AI 质量预测平台（灯塔标准） 新能源 德赛电池 大数据质量管理平台 电子设备 福建飞毛腿 设备健康与质量控制系统 新能源 蜂巢新能源 设备健康与质量控制系统 半导体 达昌电子 设备健康与质量控制系统 新能源 祥邦新能源 设备健康与质量控制系统 半导体 库里索发半导体 设备健康与质量控制系统 新能源 富士康 数控机床 AI 设备健康系统 机械制造 浙江申轮 减速机设备 AI 健康管理平台 电子制造 町洋机电 冲压设备 AI 健康管理平台， AI 质量预测平台 半导体 群创光电 数控机床 AI 设备健康系统 半导体 长盈精密 数控机床 AI 设备健康系统 新能源 宁德时代 搅拌设备 AI 健康管理系统 亿纬锂能—— AI+ 质量项目（一） 项 目 概 要 项 目 范 围 项 目 价 值 湖北荆门 2024 年 亿纬锂能 • 生产过程透明化（ SPC 全流程监控）； • 知识经验可关联可沉淀可智能应用； • 生产过程可预测（ AI 驱动优化，实现预测性维护与分析） ; • 实现质量可控、设备预测性维护、工艺优化与知识经验复用， 并达到灯塔工厂标准。  知识经验库  AI+ 质量  AI+ 设备  AI+ 工艺 优化 设备集成 & 互联 生产全流程监控及分析 知识经验库闭环 关键工序 AI 预测 关键工序 AI 工艺调 优 模型库及自动更新 量化收益 设备综合效率 (OEE) AI 快速换型时间 违规操作拦截率 设备运行调优模型 预测准确率 跨工序质量模型 预测准确率 工艺优化 充电能耗节约 业务价值 1) 全链路闭环：研发设计 → SPC 监控→ AI 预测 → 知识沉 淀闭环 →研发改进。 2) 动态优化：过程监控与知识库 实时交互（如新故障案例自动纳 入模型的训练数据）。 3) 一体可视化：从原始数据 （ SPC 图表）到决策建议（ AI 输出）均在同一平台可视化呈现。 12% 4 小时 1 小时内 100% 98%+ 95%+ 30% 亿纬锂能—— AI+ 质量项目（二） 帮助企业实现流程更高效、质量更稳定、决策更智能、改进可持续。 指标 改善前 改善后 提升幅度 平均生产周期 10 天 6 天（减少过程中两个检验工序：改善前两个工序分别 需要静置 3 天和 1 天后做检验，改善后提前预测出产品 质量，不需要做检验） 缩短 40% 能源消耗成本 1200 万 900 万（提前预测出产品质量，减少其中一个充电检 验工序，节省不必要的充电能耗成本） 节省 25% 产品不良率 2.5% 0.8% 减少 68% 设备停机时间 每月 10 小时 每月 3 小时 减少 70% 客户投诉率 0.5% 0.12% 下降 76% 亿纬锂能—— AI+ 质量项目（三） 特点 ：生产全过 程 管控 ， 几千个 监控 点实时过程 管控 ， TB 数据 量级 蜂巢能源——动力电池全生产过程质量控制 问题 & 痛点： 企业无法对生产设备进行实时质量数据采集和 统一灵活控制 ，导致企业难以实现生产工艺 流 程的全局优化； 企业内多个异构系统间的质量数据无法有效整 合 ，导致企业生产、物流、销售等环节割裂 ， 致使效率低下； 实时监控能力较弱、生产过程不透明 ，实现对 海量数据的高效管理； 实践方案： 建立质量数据标准标识体系 ，实现数据标准化、 统一化； 建立数据质量管理体系 ，保障数据质量端到端 全链条管控； 建立数字质量分析平台 ，实现生产过程透明化； 关键指标异常预警、提供数据监控； 质量成本异常闭环管理。 价值： 0.5% 整体良率提升 德赛电池——苹果与华为手机电池项目质量大数据分析 Thanks And Your Slogan Here.