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代工企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例九：某機械代工廠人工智能應(yīng)用案例 山東盛凱源藥業(yè)有限公司分享

山東盛凱源藥業(yè)有限公司2026/1/26 17:45:07

第九十九篇：代工企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例九：某機械代工廠人工智能應(yīng)用案例

（話題：人工智能，AI應(yīng)用）

某機械代工廠（以下簡稱I企業(yè)）主要代工機械零部件，加工精度要求高。生產(chǎn)痛點：質(zhì)量檢測靠人工，效率低、易漏檢；設(shè)備參數(shù)調(diào)整靠經(jīng)驗，不穩(wěn)定；生產(chǎn)調(diào)度復(fù)雜，優(yōu)化難；預(yù)測性維護難，故障頻發(fā)。為提升智能化水平，I企業(yè)決定應(yīng)用人工智能技術(shù)。應(yīng)用場景：一是視覺檢測，使用機器視覺系統(tǒng)檢測產(chǎn)品外觀缺陷，替代人工；二是工藝優(yōu)化，使用AI算法優(yōu)化加工參數(shù)，提高質(zhì)量；三是智能調(diào)度，使用AI算法優(yōu)化生產(chǎn)排程，提高效率；四是預(yù)測性維護，使用AI模型預(yù)測設(shè)備故障，提前維護。實施過程：首先選擇合適場景，從簡單應(yīng)用開始；然后收集數(shù)據(jù)，訓(xùn)練AI模型；接著部署系統(tǒng)，與現(xiàn)有設(shè)備集成；*后上線運行，持續(xù)優(yōu)化模型。實施難點：一是數(shù)據(jù)不足，AI模型訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)；二是人才缺乏，懂AI又懂業(yè)務(wù)的人少；三是投資大，硬件、軟件、人才成本高。應(yīng)對措施：先積累數(shù)據(jù)，再應(yīng)用AI；與高校、科研機構(gòu)合作；分步實施，先試點再推廣。實施效果：視覺檢測效率提高5倍，準(zhǔn)確率99％；工藝優(yōu)化后，產(chǎn)品合格率提高10％；智能調(diào)度后，設(shè)備利用率提高15％；預(yù)測性維護后，設(shè)備故障率降低40％。I企業(yè)負(fù)責(zé)人表示，AI應(yīng)用投入約200萬元，三年收回成本。AI是未來方向，但需根據(jù)企業(yè)實力謹(jǐn)慎選擇。

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