多工序人工自检，漏检率高
衬套划线、螺栓穿装、扭矩紧固等多道工序叠加，人工自检易漏检，跳步与装配瑕疵难以及时发现。
客户背景
金属结构件制造企业，专业生产各类工业金属支架与结构组件，产品广泛应用于工程机械、物流装备等领域。厂区装配车间内，支架产品包含衬套划线定位、螺栓穿装、扭矩紧固、焊接固定等多道SOP工序，每道工序的执行顺序与装配质量直接影响结构件强度与安全性能，任何工序遗漏或装配瑕疵都可能导致结构失效。
传统装配模式依靠作业人员自检与班组长巡检，人工核查装配工序易漏检，工序缺失、衬套偏移、螺栓未紧固、装配瑕疵等问题难以及时发现，且无标准化质检追溯记录。不合格品流出后可能引发结构件断裂、设备故障等严重后果，质量责任难以界定。企业亟需引入AI视觉检测设备按SOP清单逐工序核验，实现装配质量自动检测与数据化管理。
业务痛点 多工序人工自检，漏检率高衬套划线、螺栓穿装、扭矩紧固等多道工序叠加，人工自检易漏检，跳步与装配瑕疵难以及时发现。
无数字化质检记录，追溯难缺少数字化质检存档，装配不良无法确认出错工序与操作人员，责任界定与持续改进缺少可靠依据。
瑕疵件流出，售后成本高批量瑕疵件流向客户后，售后维修与退换货成本高企，影响客户信任与市场口碑，现场管控压力大。
解决方案部署AI视觉SOP合规检测设备，集成衬套划线定位识别、螺栓穿装检测、扭矩紧固确认、焊接质量检查、工序顺序判定五大核心算法模块，按SOP工序清单逐项识别各类物料与装配状态，覆盖支架装配全过程，7×24小时在线检测，适配金属结构件多品种小批量生产场景。
AI 视觉识别螺栓
衬套划线等装配工序
自动检出漏工序
装配不到位缺陷
系统实时识别每一步关键工序的执行状态，精准识别缺工序、衬套偏移、螺栓漏装、装配不良等各类异常问题，一旦检测到不合规项便即刻触发预警提示，同时自动留存全部检测数据、时间戳以及现场画面证据，做到每一次装配过程均可留档。质量管理人员可通过可视化数据看板实时掌握各产线整体合格率、高频缺陷工序分布以及人员操作执行情况，系统自动输出标准化装配质量分析报表，为工艺迭代优化、问题复盘以及全流程质量追溯提供扎实的数据依据。以 AI 视觉逐工序核验替代传统人工自检，检测标准统一客观，作业全过程完整留痕。