AI智能生产平台-AI+质量管理

产品简介—AI智能生产平台AI+质量管理方案背景最大的挑战2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3

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4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；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。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。生产智能APP智能层工艺参数调优AI质量预测SPC统计过程控制MSA测量系统分析分析层FMEA失效模式与影响分析数据采集与处理层决策支持层用户交互层AI+AI+质量管理——产品清单基本模块算法管理模块单工序闭环控制算法模型库管理AI质量等级评价算法模型调优功能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9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）10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11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）12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13

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；分类与标准定义经验库代码定义分析流程功能分类失效模式分类特殊特性分类评分标准功能参数代码失效模式代码失效原因代码功能影响代码措施经验代码结构分析功能分析失效分析风险分析优化分析交流总结AI+质量管理——综合价值14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15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。客户工厂试用模式客户案例17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18亿纬锂能——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%1920亿纬锂能——AI+质量项目（三）20现状分析：为保证客户质量，产品出货前需要进行严格测试，复测存储天数长达15天库存及交付周期，成品仓数量高达6000万颗产品质量属于事后管理，未做到提前预防，不良报废高达2800ppm预期年化收益100万元自己占用节约1200万元分类收益（万元）减少复测存储周期库存成本节约：1200减少成本仓数量60万元=2000万颗*3%利息降低不良40万元=5亿颗*400ppm*2元/颗目标：通过收集全工序质量关键参数和化成测试过程数据，建立基于AI的电芯质量预测模型，提前识别不良品。实现减少复测存储天数、减少成品库存数量、降低不良目标特点

：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

从原材料到成品，实现全流程工艺参数过程分析，保障产品质量的一致性与可靠性。制程关键PCDFATP关键管控项测试攻占关键项关键工站优率Xbar-R图Xbar-S图I-MR图P图CP/CPK分析图直方图/分布图CTQ确认控制图确认OQC报表工站数据报表手工录入/导入数据采集各参数计算逻辑判异准则的制定采集的数据存储报警响应流程支持统计分析功能过程控制各CTQ当前控制图滚动呈现电子看板问题&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；