装配漏装难以及时发现
装配工序复杂、零件种类多，人工自检易疲劳，螺栓附件漏装难以及时发现，流出后返工成本高。
客户背景
汽车制动系统制造企业，专业生产高端汽车制动部件，产品供应全球多家知名车企，厂区装配与装箱产线涵盖制动卡钳、刹车片、附件包等多类零部件，涉及装配漏装检测与装箱层数、每层数量的实时核验，覆盖多条产线。汽车IATF质量管理体系对产品可追溯性与包装合规性要求极为严格。
传统模式下，装配漏装只能在后工序或客户端发现后返工，装箱进度与完成状态依赖人工纸质记录，缺乏客观、可追溯的过程证据。一旦漏装产品流出，可能导致制动功能失效，引发严重安全事故与巨额召回。人工核对效率低、易出错，且无法逐件留存证据，企业亟需实现装配与装箱全过程AI视觉智能管控。
业务痛点 装配漏装难以及时发现装配工序复杂、零件种类多，人工自检易疲劳，螺栓附件漏装难以及时发现，流出后返工成本高。
装箱进度靠人工记录装箱数量依赖纸质台账记录，缺少可追溯过程证据，质量争议时难以及时调取检测与核对的依据。
IATF追溯要求严苛汽车IATF对包装合规与可追溯要求极高，人工核对效率低、易出错，难以满足逐件留证要求。
解决方案部署AI视觉装配防错与装箱合规系统，集成装配漏装检测、零部件型号识别、装箱层数计数、每层数量核验、箱体标识绑定五大核心算法模块，覆盖装配工位与装箱工位全过程，实时识别漏装动作并核验装箱规范，7×24小时在线监控，适配汽车制动部件多产线多品种生产场景。
安全帽/手套识别
区域闯入预警
人车混行/距离检测
高空作业防护检测
攀爬危险行为检测
人员与设备距离检测
系统实时识别漏装动作并在工位即时拦截，装箱按储物箱、层数、每层数量全过程留痕，形成可直接调阅的检测记录与截图证据。质量管理人员可通过数据看板实时掌握各产线合格率、漏装高发工序与人员操作情况，自动生成IATF体系合规质量报表，支撑供应商审核与质量追溯。漏装问题在线拦截，避免不合格品流出，汽车行业IATF体系验证过的方法论可平移至储能等高一致性要求行业，全面提升装配与装箱质量管控水平。