AI和ML正在革新质量管理，通过预测性分析预防问题，并利用自动化检测提高效率和准确性，迎接质量管理的未来。
原文标题：独家 | 人工智能和机器学习在现代质量管理中的应用
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
怜星夜思：
2、自动化质量检测在提高效率和准确性的同时，是否会带来新的风险，例如过度依赖AI系统而忽视人工经验的重要性？如何平衡自动化与人工检查在质量管理中的作用？
3、文章提到了AI与IoT和区块链的集成。除了文中提到的实时监控和安全记录，你认为这三者结合还能在质量管理中实现哪些创新应用？
原文内容
作者：Peter Sanderson翻译：吴振东校对：赵茹萱本文约1800字，建议阅读5分钟
本文将探讨AI和ML在质量管理中的两个关键应用。
提起人工智能（AI）和机器学习（ML）对质量管理的最大贡献之一，就是在问题出现之前预测潜在的质量问题。
在快速演变的质量管理领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）的集成正在彻底改变机构进行质量保证和控制的方式。这些先进技术不仅能提高质量流程的准确性和效率，还能使机构采取更为主动的方法来管理潜在的质量问题。本文将探讨AI和ML在质量管理中的两个关键应用：预测性质量分析和自动化质量检查。
预测性质量分析：预见并预防质量问题
AI和ML对质量管理的最大贡献之一，是在问题显现之前预测潜在的质量问题。传统意义上，质量控制依赖于历史数据分析和手动检查来识别缺陷和低效之处。虽然这些方法仍然有一定的价值，但它们往往导致采取反应性措施，即问题发生后才可以进行解决。而由AI和ML驱动的预测性质量分析正在改变这一局面，使机构能够采取更为主动的方法。
预测性质量分析的工作原理
预测性质量分析利用生产过程中所生成的大量数据。这些数据可以包括来自传感器、生产线指标、环境条件、机器性能甚至客户反馈的信息。AI和ML算法实时分析这些数据，识别出人类检查员可能无法立即发现的模式和相关性。
例如，如果生产线上的某台机器在特定温度条件下持续生产出了略微偏离规格的零件，AI可以检测到这一模式并提醒质量管理团队。通过识别这些细微趋势，机构可以在偏差变得足够大以影响产品质量之前采取纠正措施。
预测性质量分析的优势
1. 早期发现问题：通过在生产过程中早期识别潜在问题，机构可以降低缺陷到达最终产品的可能性。这不仅提高了产品质量，还减少了与返工、报废和客户退货相关的成本。
2. 改进决策制定：预测性分析为质量管理人员提供了可操作的见解，使他们能够就流程改进、维护计划和资源分配做出明智的决策。
3. 提高效率：通过自动化生产数据的分析，AI和ML释放了人力资源，使他们能够专注于更高层次的任务，如流程优化和战略规划。
4. 持续改进：随着AI系统从新数据中学习，它们不断精炼其预测，从而导致质量管理流程的持续改进。
自动化质量检测：提高准确性并减少人为错误
AI和ML在质量管理中的另一个变革性实践是自动化质量检测。传统上，质量检测是劳动密集型的过程，依赖人工检查员通过视觉来检查产品缺陷。虽然熟练的检查员可以识别出许多问题，但人为错误和疲劳可能导致检查结果不一致。由AI驱动的自动化质量检测为这些挑战提供了解决方案。
自动化质量检测的工作原理
自动化质量检测使用集成到生产线中的AI驱动视觉检测系统。这些系统通常由高分辨率摄像头和传感器组成，捕捉生产线上每个产品的详细图像。然后，AI算法实时分析这些图像，将它们与预定义的质量标准进行比较，并识别任何偏差或缺陷。
例如，在汽车制造工厂中，可以使用AI驱动的检测系统来检查车身的油漆质量。该系统可以检测到即使是最小的瑕疵，如微小的划痕或油漆涂抹不均，这些可能是人工检查员容易忽略的。
自动化质量检测的优势
1. 提高准确性：AI驱动的检测系统可以比人工检查员以更高的准确性检测缺陷，特别是在高速生产环境中，一致性至关重要。
2. 实时反馈：自动化检测提供即时反馈，使生产团队能够在问题出现时立即解决，而不是事后处理。这有助于将缺陷对整体产品质量的影响降至最低。
3. 可扩展性：自动化检测系统可以轻松扩展以处理大量产品，使其非常适合高生产率的行业，如电子、汽车和制药行业。
4. 降低成本：通过减少对手工检查的依赖，公司可以降低劳动力成本，并最大限度地减少因未发现缺陷而导致的昂贵产品召回风险。
5. 一致性：与可能在细节关注或标准解释上存在差异的人工检查员不同，AI系统一致地应用相同的标准，确保所有产品的质量均匀。
AI和机器学习在质量管理中的未来
随着AI和ML技术的不断进步，它们在质量管理中的作用预计将变得更加重要。未来的发展可能包括AI与其他新兴技术的集成，如物联网（IoT）和区块链，以创建更加健壮和透明的质量管理系统。
例如，将AI与IoT结合可以实现对生产环境的各个方面进行实时监控，从机器性能到原材料质量，从而对产品质量进行更加精确地控制。同时，区块链技术可以提供所有质量检查的安全且不可篡改的记录，确保供应链中的可追溯性和责任性。
总之，AI和机器学习正在通过使组织能够在质量问题发生之前预测和预防它们，以及通过自动化检测过程来实现更高的准确性和效率，从而改变质量管理领域。随着这些技术的不断发展，它们将在确保产品达到最高质量标准方面发挥越来越重要的作用，同时推动制造过程的创新和持续改进。拥抱这些进步的组织将在竞争日益激烈和质量意识增强的市场中处于领先地位。
原文标题：
The Role of Artificial Intelligence (AI): Machine Learning in Modern Quality Management
原文链接：
https://www.qualitymag.com/articles/98259-the-role-of-artificial-intelligence-ai-machine-learning-in-modern-quality-management
译者简介
吴振东，法国洛林大学计算机与决策专业硕士。现从事人工智能和大数据相关工作，以成为数据科学家为终生奋斗目标。来自山东济南，不会开挖掘机，但写得了Java、Python和PPT。
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