》制造业AI应用系列报告
2025制造业Al应用场景案例研究报告
质量检测篇
12025年6月
前言
前言
制造业作为国民经济的支柱产业，其发展水平直接关系到国家的综合实力与竞争力。随着市场竞争的日益激烈和消费者需求的日益多样化、个性化，传统制造业面临着前所未有的挑战，如生产效率提升瓶颈、产品质量不稳定、成本控制难度增大等问题。人工智能(AI)技术正以前所未有的速度重构产业格局。作为新一轮工业革命的核心驱动力，AI通过其强大的数据处理能力、自学习算法和场景化应用，为制造业注入了前所未有的活力。
质量检测环节作为制造业生产流程中的关键环节，直接决定了产品的合格率与市场口碑。传统的质量检测方法往往依赖人工检验或简单的仪器测量，存在检测速度慢、精度低、易受主观因素影响等缺点。而AI技术在质量检测领域的应用，如基于深度学习的机器视觉检测系统，能够对产品的外观、尺寸、性能等多方面进行高精度、高速度的检测，即使是微小的瑕疵也难以逃脱其“法眼”,大幅提升了质量检测的效率与准确性。此外，AI还能够通过对历史检测数据的学习与分析，不断优化检测模型，实现质量检测的持续改进与智能化升级，为制造业企业提供更精准、更高效、更具前瞻性的质量管控解决方案。
在此背景下，本报告聚焦Al技术在制造企业质量检测环节的应用。通过分析多个实际应用案例，深入探讨Al技术如何借助深度学习、图像识别、大数据分析等手段，解决传统质量检测中的痛点问题，为制造企业引入AI技术提供参考，助力其提升经济效益与产品质量。后续，我们将推出系列报告，继续探讨Al技术在研发设计、生产管控、供应链物流、营销服务等环节的应用，敬请持续关注，与我们共同探索Al为制造业带来的无限可能。
目录content
—Al在制造业质量检测环节应用概况01
二Al在制造业质量检测环节应用案例02
●案例1:舍弗勒汽车轴承AI视觉检测02
●案例2:某国际汽车零部件企业电驱动产品质量检测05
●案例3:国内某汽车主机厂密封胶涂胶检测07
●案例4:华赢新材利用AI打开硅钢外观质检黑箱09
●案例5:基于AI的交流继电器产品异音检测11
●案例6:佛吉亚汽车座椅电动调高器异音检测13
●案例7:中韩石化基于“机理+AI”模型的质量预测15
三Al质量检测的实施步骤17
结语19
附案例表20
02025制造业AI应用场景案例研究报告-质量检测篇
一、Al在制造业质量检测环节应用概况
根据工信部发布的《智能制造典型场景参考指引(2025)》,智能制造在质量检测环节的典型场景为在线智能检测，即面向质量数据采集、分析、判定等业务活动，针对检测效率低、响应慢、一致性差等问题，构建在线智能检测系统，应用智能检测、物性表征分析、机器视觉识别、参数放行等技术，实现产品质量在线快速识别判定，提升检测效率和及时性。
在细分应用场景方面，基于检测的缺陷类别差异，可以划分为外观缺陷检测、装配质量检测、功能性能检测、异音异响检测、尺寸公差检测以及成分物性检测。这些场景涵盖了从生产前端到后端的主要检测环节，AI技术依托其卓越的数据分析与模式识别能力，正成为突破各环节检测痛点、提升质量管控效能的关键技术支撑。
外观缺陷检测
通过工业相机、光学系统等硬件采集产品外观图像，利用AI算法快速准确地识别产品表面缺陷
功能性能检测….·
借助传感器网络实时获取产品运行数据，运用Al模型对产品性能指标进行动态评估，快速识别功能异常或性能衰减
尺寸公差检测
利用3D视觉测量仪、激光扫描仪等硬件获取几何尺寸数据，通过AI算法对关键尺寸参数与标准进行对比拟合，高效完成尺寸公差检测
装配质量检测
通过视觉系统、力传感器等硬件采集装配过程数据，利用AI算法分析部件安装位置、连接紧固度等，精准判断装配质量
·……异音异响检测
采用