人工智慧在加強製造業品質控制流程中的作用。

現今，我們生活在科技時代，第四次工業革命，也稱為工業4.0。這個時代異業相容、互連性和智慧自動化，技術、產業、社會模式及流程將發生快速變化。這場革命正影響著幾乎每個國家的幾乎每個行業，其非線性、無以倫比的變化速度，對所有學科、產業和經濟體系都構成巨大的影響。

廣義來說，工業4.0被定義為「用於描述現今工業技術自動化和數據交換的潮流，其中包括網路物理系統、物聯網、雲計算、認知計算以及智慧工廠的發展」。工業4.0的數位革命始於數據收集，然後以人工智慧來解釋數據。因此，從計算和服務的角度考慮，「智慧革命」可以被認為是世界正在被融合人類行為和智慧到機器，或系統中的人工智慧。

在製造業的品質過程中，檢驗階段是關鍵的，以避免產生有缺陷的最終產品。由於客戶要求越來越高，減少材料、能源和時間的浪費，提高產品安全和品質，因此高標準的品質控制系統的需求正在急劇增加。

品質控制系統的改進也必須遵守製造業在不斷提高市場競爭力的條件下縮短交貨期的新要求。然而，品質不僅應該表現在最終產品中，還應該貫穿整個生產過程。生產過程中通常使用統計過程控制等技術。

品質控制是一個複雜的過程，其成功基於對正在製造的產品的功能、特性和要求的清晰理解。所有這些知識都是必要的，以設計一個堅固可靠的系統，它將在時間上重複，並且為人類操作員提供信心。

透過將圖像捕獲設備賦予系統看和理解的能力，它幾乎可以立即確定產品是否符合某些預定義的功能或美學要求。將每個產品項目放在傳感器或相機前，系統可以獲得其大小、顏色、形狀或尺寸缺陷、缺失部件和內部或表面缺陷的準確讀數。

與人眼不同，機器可以不間斷地執行此任務，並立即根據接收到的數據進行決策。通過這種方式，在任何工業化區域中，機器視覺質量控制都可以高效、快速和具有成本效益地應用。

使用自動視覺系統和人工智慧，可以即時檢測整個生產過程中的每個項目。對組織的好處是減少浪費、減少重工、減少拒絕、減少投訴和退貨，從而降低成本，提高生產率。

目前，許多檢驗過程都是手動進行的，因此每個生產批次只檢查少量樣本。缺乏全面的過程自動化會產生嚴重的後果，例如沒有數據可追溯、由疲勞和其他因素導致的人為錯誤、缺乏生成過程知識的數據和受限的過程分析。

採用自動機器視覺和人工智慧系統的承諾在於準確而系統地收集數據。企業整合人工智慧到其過程中的趨勢已經是現實。在未來幾年中，對工作生產率、產品個性化、節省時間和產品品質的影響預計將繼續增長。