產(chǎn)品簡介—AI智能生產(chǎn)平臺AI+質(zhì)量管理方案背景最大的挑戰(zhàn)2海量數(shù)據(jù)的處理能力缺乏檢測效率低下綜合成本大質(zhì)量穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性差人工判讀：依賴經(jīng)驗，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一；新員工經(jīng)驗不足、重復(fù)性疲勞等易導(dǎo)致漏檢誤判；精度受限：產(chǎn)線上難以根除的微小缺陷。人力：大量質(zhì)檢人員的需求，培訓(xùn)和運營成本高。物料：廢品損失成本大，提高生產(chǎn)成本；客戶滿意度：質(zhì)量問題容易引起客戶投訴，影響品牌聲譽，降低產(chǎn)品競爭力。高節(jié)拍的生產(chǎn)線上，人工檢測速度難以跟上，造成產(chǎn)線瓶頸；依賴員工個人經(jīng)驗，難以發(fā)現(xiàn)早期故障征兆，平均故障發(fā)現(xiàn)時間長達(dá)數(shù)小時?？缦到y(tǒng)的數(shù)據(jù)未整合：質(zhì)量管理數(shù)據(jù)分散在多個系統(tǒng)中，缺乏整合分析，導(dǎo)致決策缺乏數(shù)據(jù)支撐。改進(jìn)措施難閉環(huán)：工藝參數(shù)與質(zhì)量關(guān)聯(lián)性不透明，無法提前干預(yù)，滯后性強。痛點

即便傳感器采集了大量數(shù)據(jù)，企業(yè)也常常面臨“數(shù)據(jù)看不懂、預(yù)警不及時”的問題。解決思路將數(shù)據(jù)和知識庫進(jìn)行深入融合，構(gòu)建AI模型庫；將AI應(yīng)用到生產(chǎn)全流程的過程質(zhì)量控制：在線實時監(jiān)測與波動預(yù)警；AI強化SPC（統(tǒng)計過程分析）功能，輔助識別復(fù)雜工藝的實時波動與隱性異常。將質(zhì)檢“事后把關(guān)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤斑^程控制”；從“抽樣檢驗”邁向“全量檢測”；從“看數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為“看趨勢、識風(fēng)險、自動預(yù)警”；從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)化為“數(shù)據(jù)驅(qū)動+智能決策”。AI+質(zhì)量應(yīng)用AI應(yīng)用的價值3

將SPC+FMEA（失效模式與影響分析）+AI+LLM（大語言模型）的智能認(rèn)知能力深度融合，打造了一個“數(shù)據(jù)驅(qū)動-問題歸因-知識生成-閉環(huán)優(yōu)化”的全生命周期管理平臺。AI+質(zhì)量管理——簡介4模塊傳統(tǒng)質(zhì)量管理AI+質(zhì)量管理檢測方式

抽樣檢測全檢+在線檢測反應(yīng)速度事后發(fā)現(xiàn)實時預(yù)警數(shù)據(jù)處理人工分析智能分析改進(jìn)方式經(jīng)驗驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動覆蓋范圍局部環(huán)節(jié)全生命周期AI+質(zhì)量管理是運用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)，對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行全生命周期、全過程、全要素的智能化管理，實現(xiàn)質(zhì)量問題的預(yù)防、預(yù)測、預(yù)警和持續(xù)改進(jìn)。-預(yù)防性

：從被動檢測轉(zhuǎn)向主動預(yù)防-預(yù)測性

：預(yù)測質(zhì)量趨勢和潛在問題-實時性

：實時監(jiān)控和反饋質(zhì)量狀態(tài)-全面性

：覆蓋產(chǎn)品全生命周期-智能性

：具備自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化能力

AI+質(zhì)量管理——方案概述核心功能1、

FMEA失效模式與影響分析：?

識別哪些環(huán)節(jié)是生產(chǎn)過程中最可能出問題

，作為SPC系統(tǒng)監(jiān)控的重

點參數(shù)。?

結(jié)合FMEA的分析結(jié)果

，快速定位導(dǎo)致質(zhì)量異常的可能原因。2、

SPC統(tǒng)計過程控制：?

利用SPC軟件對生產(chǎn)過程中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析

，

監(jiān)控生產(chǎn)過

程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。?

結(jié)合FMEA實施改進(jìn)－數(shù)據(jù)恢復(fù)正常

，則說明糾正措施有效。

此時，

更新FMEA和SPC的相關(guān)設(shè)置

，

以便更好地監(jiān)控未來的生產(chǎn)過程。3、

質(zhì)量預(yù)測根據(jù)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)和模型

，預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量趨勢

，及時發(fā)現(xiàn)潛在質(zhì)量問題。4、

工藝參數(shù)優(yōu)化利用優(yōu)化算法

，對關(guān)鍵工藝參數(shù)進(jìn)行調(diào)整

，

以實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的最

大化。形成閉

環(huán)

，持

續(xù)改進(jìn)

AI+質(zhì)量管理——架構(gòu)藍(lán)圖生產(chǎn)過程透明化（SPC全流程監(jiān)控，保障設(shè)備生產(chǎn)過程工藝穩(wěn)定可靠）：快速定位穩(wěn)定性不足的環(huán)節(jié)，為后續(xù)預(yù)測與優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；生產(chǎn)過程可預(yù)測（AI驅(qū)動優(yōu)化，實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)與分析）：構(gòu)建AI模型實現(xiàn)質(zhì)量預(yù)測、工藝調(diào)優(yōu)與故障預(yù)判，形成主動式管控閉環(huán)。知識經(jīng)驗可關(guān)聯(lián)可沉淀（FMEA失效模式與影響分析+LLM大語言模型，閉環(huán)反饋）：產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計和生產(chǎn)過程知識庫、智能體問答應(yīng)用。生產(chǎn)智能APP智能層工藝參數(shù)調(diào)優(yōu)AI質(zhì)量預(yù)測SPC統(tǒng)計過程控制MSA測量系統(tǒng)分析分析層FMEA失效模式與影響分析數(shù)據(jù)采集與處理層決策支持層用戶交互層AI+AI+質(zhì)量管理——產(chǎn)品清單基本模塊算法管理模塊單工序閉環(huán)控制算法模型庫管理AI質(zhì)量等級評價算法模型調(diào)優(yōu)功能AI知識庫算法模型部署功能基于類DeepSeeK的知識問答與故障診斷開發(fā)平臺AI+AI+質(zhì)量管理——算法

算法系統(tǒng)核心——強大的混合算法引擎：集成了多種業(yè)界領(lǐng)先的AI模型來保障預(yù)測的準(zhǔn)確性；融合了用于時間序列分析的LSTM模型和MIP數(shù)學(xué)規(guī)劃工具；高精度預(yù)測“將會發(fā)生什么”，更基于實際業(yè)務(wù)規(guī)則，計算出“應(yīng)該怎么做實現(xiàn)最優(yōu)”，真正實現(xiàn)從數(shù)據(jù)洞察到行動決策的無縫銜接。模型訓(xùn)練庫（評價多模型效果）算法底層大模型+行業(yè)模型如鋰電池行業(yè)模型：?化成工序預(yù)測模型分容工序預(yù)測模型涂布、輥分、卷繞等工序閉環(huán)調(diào)優(yōu)AI模型...系統(tǒng)模塊——設(shè)備集成&互聯(lián)情況9數(shù)據(jù)集成及預(yù)清洗:人工錄入、掃描、數(shù)據(jù)線連接、PLC、傳感器、數(shù)據(jù)文本、數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)模塊——生產(chǎn)全流程監(jiān)控分析及關(guān)鍵參數(shù)（實時掌控生產(chǎn)狀態(tài)）10通過實時數(shù)據(jù)采集與智能監(jiān)測，對生產(chǎn)過程中的工藝狀態(tài)、設(shè)備指標(biāo)和環(huán)境參數(shù)進(jìn)行全程監(jiān)控；系統(tǒng)能夠?qū)崟r數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，及時發(fā)現(xiàn)潛在異常并發(fā)出預(yù)警，讓生產(chǎn)管理者在第一時間做出調(diào)整。系統(tǒng)模塊——關(guān)鍵工序AI預(yù)測11通過對工序相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和建模，AI可以預(yù)測出不同工序在不同條件下的表現(xiàn)，并找出影響工序效率的關(guān)鍵因素；在此基礎(chǔ)上，A可以推薦優(yōu)化方案，并根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。系統(tǒng)模塊——關(guān)鍵工序AI工藝調(diào)優(yōu)（持續(xù)提升產(chǎn)品品質(zhì)）12通過深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，模型能夠分析工藝配方、設(shè)備參數(shù)和生產(chǎn)順序，發(fā)現(xiàn)潛在改進(jìn)空間；生產(chǎn)數(shù)據(jù)不斷更新模型，模型持續(xù)優(yōu)化工藝，形成閉環(huán)優(yōu)化，讓企業(yè)工藝水平不斷進(jìn)階。系統(tǒng)模塊——知識經(jīng)驗庫閉環(huán)13

核心功能模塊將行業(yè)規(guī)范、國際/國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)最佳實踐等與企業(yè)規(guī)范、工藝標(biāo)準(zhǔn)、歷史案例庫、生產(chǎn)分析等深度結(jié)合，形成結(jié)構(gòu)化的知識圖譜。通過結(jié)構(gòu)化存儲和智能關(guān)聯(lián)，將分析中的功能、失效模式、原因和措施等經(jīng)驗知識體系化沉淀，形成可追溯、可復(fù)用的企業(yè)知識資產(chǎn)；通過“質(zhì)量工具標(biāo)準(zhǔn)化→問題分析AI化→知識生成自動化→應(yīng)用場景閉環(huán)化”的四層架構(gòu)，構(gòu)建可落地的智能決策體系；分類與標(biāo)準(zhǔn)定義經(jīng)驗庫代碼定義分析流程功能分類失效模式分類特殊特性分類評分標(biāo)準(zhǔn)功能參數(shù)代碼失效模式代碼失效原因代碼功能影響代碼措施經(jīng)驗代碼結(jié)構(gòu)分析功能分析失效分析風(fēng)險分析優(yōu)化分析交流總結(jié)AI+質(zhì)量管理——綜合價值14實時性通過實時數(shù)據(jù)分析和預(yù)警功能

，及時發(fā)現(xiàn)并處理質(zhì)量問題

，減少不良品率預(yù)防性通過FMEA分析

，預(yù)防潛在故障模式的發(fā)生，降低產(chǎn)品維修和售后成本。

通過將分析與FMEA相結(jié)合

，通過不斷的反饋和

更新機(jī)制

，使得整個管理系統(tǒng)更加靈活和適應(yīng)性

強

，形成強大的閉環(huán)系統(tǒng)。全面性該系統(tǒng)涵蓋了從產(chǎn)品設(shè)計到生產(chǎn)的全過程質(zhì)量管理

，確保產(chǎn)品質(zhì)量的全面控制。閉環(huán)持續(xù)改進(jìn)15項目推廣——AI系統(tǒng)的試用模式試用試用后項目規(guī)劃把工廠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)接入底層大模型?已積累的行業(yè)模型，展示初步成效；根據(jù)客戶需求，進(jìn)一步梳理數(shù)據(jù)（預(yù)清洗和標(biāo)注）；經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，打造解決具體業(yè)務(wù)問題的AI模型系統(tǒng)?？蛻艄S試用模式客戶案例17案例行業(yè)客戶案例新能源億維鋰能AI質(zhì)量預(yù)測平臺（燈塔標(biāo)準(zhǔn)）新能源德賽電池大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺電子設(shè)備福建飛毛腿設(shè)備健康與質(zhì)量控制系統(tǒng)新能源蜂巢新能源設(shè)備健康與質(zhì)量控制系統(tǒng)半導(dǎo)體達(dá)昌電子設(shè)備健康與質(zhì)量控制系統(tǒng)新能源祥邦新能源設(shè)備健康與質(zhì)量控制系統(tǒng)半導(dǎo)體庫里索發(fā)半導(dǎo)體設(shè)備健康與質(zhì)量控制系統(tǒng)新能源富士康數(shù)控機(jī)床AI設(shè)備健康系統(tǒng)機(jī)械制造浙江申輪減速機(jī)設(shè)備AI健康管理平臺電子制造町洋機(jī)電沖壓設(shè)備AI健康管理平臺，AI質(zhì)量預(yù)測平臺半導(dǎo)體群創(chuàng)光電數(shù)控機(jī)床AI設(shè)備健康系統(tǒng)半導(dǎo)體長盈精密數(shù)控機(jī)床AI設(shè)備健康系統(tǒng)新能源寧德時代攪拌設(shè)備AI健康管理系統(tǒng)18億緯鋰能——AI+質(zhì)量項目（一）項目概要項目范圍項目價值湖北荊門2024年億緯鋰能生產(chǎn)過程透明化（SPC全流程監(jiān)控）；知識經(jīng)驗可關(guān)聯(lián)可沉淀可智能應(yīng)用；生產(chǎn)過程可預(yù)測（AI驅(qū)動優(yōu)化，實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)與分析）;實現(xiàn)質(zhì)量可控、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、工藝優(yōu)化與知識經(jīng)驗復(fù)用，并達(dá)到燈塔工廠標(biāo)準(zhǔn)。知識經(jīng)驗庫AI+質(zhì)量AI+設(shè)備AI+工藝優(yōu)化設(shè)備集成&互聯(lián)生產(chǎn)全流程監(jiān)控及分析知識經(jīng)驗庫閉環(huán)關(guān)鍵工序AI預(yù)測關(guān)鍵工序AI工藝調(diào)優(yōu)模型庫及自動更新量化收益設(shè)備綜合效率(OEE)AI快速換型時間違規(guī)操作攔截率設(shè)備運行調(diào)優(yōu)模型預(yù)測準(zhǔn)確率跨工序質(zhì)量模型預(yù)測準(zhǔn)確率工藝優(yōu)化充電能耗節(jié)約業(yè)務(wù)價值1)全鏈路閉環(huán)：研發(fā)設(shè)計

→SPC監(jiān)控→AI預(yù)測

→

知識沉淀閉環(huán)

→研發(fā)改進(jìn)。2)動態(tài)優(yōu)化：過程監(jiān)控與知識庫實時交互（如新故障案例自動納入模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)）。3)一體可視化：從原始數(shù)據(jù)（SPC圖表）到?jīng)Q策建議（AI輸出）均在同一平臺可視化呈現(xiàn)。12%4小時1小時內(nèi)100%98%+95%+30%億緯鋰能——AI+質(zhì)量項目（二）幫助企業(yè)實現(xiàn)流程更高效、質(zhì)量更穩(wěn)定、決策更智能、改進(jìn)可持續(xù)。指標(biāo)改善前改善后提升幅度平均生產(chǎn)周期10天6天（減少過程中兩個檢驗工序：改善前兩個工序分別需要靜置3天和1天后做檢驗，改善后提前預(yù)測出產(chǎn)品質(zhì)量，不需要做檢驗）縮短40%能源消耗成本1200萬900萬（提前預(yù)測出產(chǎn)品質(zhì)量，減少其中一個充電檢驗工序，節(jié)省不必要的充電能耗成本）節(jié)省25%產(chǎn)品不良率2.5%0.8%減少68%設(shè)備停機(jī)時間每月10小時每月3小時減少70%客戶投訴率0.5%0.12%下降76%1920億緯鋰能——AI+質(zhì)量項目（三）20現(xiàn)狀分析：為保證客戶質(zhì)量，產(chǎn)品出貨前需要進(jìn)行嚴(yán)格測試，復(fù)測存儲天數(shù)長達(dá)15天庫存及交付周期，成品倉數(shù)量高達(dá)6000萬顆產(chǎn)品質(zhì)量屬于事后管理，未做到提前預(yù)防，不良報廢高達(dá)2800ppm預(yù)期年化收益100萬元自己占用節(jié)約1200萬元分類收益（萬元）減少復(fù)測存儲周期庫存成本節(jié)約：1200減少成本倉數(shù)量60萬元=2000萬顆*3%利息降低不良40萬元=5億顆*400ppm*2元/顆目標(biāo)：通過收集全工序質(zhì)量關(guān)鍵參數(shù)和化成測試過程數(shù)據(jù)，建立基于AI的電芯質(zhì)量預(yù)測模型，提前識別不良品。實現(xiàn)減少復(fù)測存儲天數(shù)、減少成品庫存數(shù)量、降低不良目標(biāo)特點

：生產(chǎn)全過程

管控

，

幾千個監(jiān)控

點實時過程管控

，

TB數(shù)據(jù)量級 蜂巢能源——動力電池全生產(chǎn)過程質(zhì)量控制

從原材料到成品，實現(xiàn)全流程工藝參數(shù)過程分析，保障產(chǎn)品質(zhì)量的一致性與可靠性。制程關(guān)鍵PCDFATP關(guān)鍵管控項測試攻占關(guān)鍵項關(guān)鍵工站優(yōu)率Xbar-R圖Xbar-S圖I-MR圖P圖CP/CPK分析圖直方圖/分布圖CTQ確認(rèn)控制圖確認(rèn)OQC報表工站數(shù)據(jù)報表手工錄入/導(dǎo)入數(shù)據(jù)采集各參數(shù)計算邏輯判異準(zhǔn)則的制定采集的數(shù)據(jù)存儲報警響應(yīng)流程支持統(tǒng)計分析功能過程控制各CTQ當(dāng)前控制圖滾動呈現(xiàn)電子看板問題&痛點：

企業(yè)無法對生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行實時質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和

統(tǒng)一靈活控制

，導(dǎo)致企業(yè)難以實現(xiàn)生產(chǎn)工藝流

程的全局優(yōu)化；

企業(yè)內(nèi)多個異構(gòu)系統(tǒng)間的質(zhì)量數(shù)據(jù)無法有效整

合

，導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)、物流、銷售等環(huán)節(jié)割裂

，

致使效率低下；