生产过程巡检是企业质量管控的重要一环，但传统巡检模式正逐渐暴露其局限性。在人工主导的定时巡检、数据记录与判异流程中，两类核心问题尤为突出。

1.数据失真：人工抄录设备、工艺及产品质量数据时，易出现笔误、誊写疏漏导致记录失真。数据录入系统时，因记录遗失、字迹不清、录入出错，导致电子数据失真。

2.判异失误：判异规则随着季节、产地等是动态变化的，且每个质检员的经验、操作习惯存在差异，即使有明确的质量标准，也可能在实际执行中出现偏差，导致判异失误。

金现代的AI建议中提到（AI落地实践连载③｜掌握底层逻辑，寻找AI落地场景并不难），企业在选择AI落地场景时，可以聚焦两类场景：一类是看似简单但高频、耗时的工作；另一类是依赖知识、经验的工作。

可见，“生产过程的巡检”就是很好的AI落地场景。

AI在生产过程巡检中的应用

数据自动采集

①OCR自动识别与提取质检数据

金现代QMS支持移动端应用，质检人员巡检过程中，只需携带移动设备，即可对设备、工艺及产品质量数据进行识别，并自动提取录入到系统中，极大地提升了数据处理效率和准确性。

此外，系统会自动留存质检现场照片，通过“数据 + 现场照片”的双重验证机制，留存完整质检痕迹，让每一组数据都可追溯、可验证，显著提升质检过程的严谨性与可信度。

OCR识别数据

②CV检验代替人工质检

计算机视觉（CV）与高性能的识别设备结合，构建了一种全新的模式，通过视觉检验替代传统的人工质检方式。AI质检模式，提升质检过程中的精度、准度和速度。

CV视觉质检

结果自动判异

质检数据录入系统后，金现代 QMS 可基于预设规则自动完成质量判异，确保每一次判断都严格遵循最新标准。更关键的是，针对判异规则随场景动态变化的特点，系统创新性地将检验规则与质检方案设计为可自主配置模块，质检部门可根据生产需求随时调整参数，无需依赖技术人员二次开发，真正实现 “规则变则系统变” 的灵活响应。

自定义判异规则

2025年是AI在企业落地生花的一年，选择合适的场景， 采用合适的方案，是企业的智慧之举。金现代QMS服务了众多军工、制造等行业的龙头企业，辅助企业开展了更为高效和精准的质量检验工作，让每一次巡检更合规、每一个判断更可靠、每一份质量更可控。