痛点：原来怎么干的

每条产线每班要出 20–30 份质检报告，工程师手工抄录仪器数据、描述缺陷、写判定结论，一份约 15 分钟，且描述用词不统一。

做法：分几步改

  1. 现场用手机拍照，图像走视觉模型识别缺陷类型与位置（划痕/变形/色差等）
  2. 仪器读数用表格录入，脚本做超差判定
  3. 模型按固定报告模板起草：批次信息、检测项、缺陷描述、判定结论、处置建议
  4. 工程师在移动端确认或修改后签字归档

效果：改完变成什么样

单份报告耗时
15 分钟 → 4 分钟
描述用词一致性
统一为标准缺陷词表，客诉沟通成本下降
数据录入错误
抄录环节取消，错录基本消除

可以直接抄的三条

  • 先统一「缺陷词表」，AI 的输出才会稳定可统计
  • 图像识别只做「建议判定」，最终判定必须由持证人员签字
  • 报告模板字段化，是自动化的前提
适用边界：该做法在本案例的规模与工具条件下成立，换到数据量更大、合规要求更严的场景需重新验证。 效果数字为案例方提供或访谈整理的参考值，不构成效果承诺。
广告
案例详情页广告位（正文下方）
阅读完成率高，适合有转化目标的工具方
查看档期与价格 →
来源：制造业数字化案例整理，数据为车间自述参考值
涉及工具：视觉模型、大模型 API、报表模板　·　标签：质检、图文识别、报告生成