三、主要做法
首先，通过培训、研讨会或咨询专家，了解AI质量检测技术的优势、潜在价值、应用案例和效果，明确制定AI质量检测的目标和战略，包括使用AI技术来解决哪些具体问题，并制定相应的计划和时间表。其次，建立跨部门团队，建立一个由不同领域专家组成的跨功能团队，包括生产、质量控制、数据科学等部门的代表，促进知识共享、沟通和协作。
智能质量检测平台是针对企业生产过程中的质量控制和检测问题而开展的技术创新项目。该项目旨在利用先进的技术手段，包括机器视觉、云计算、传感器、物联网、自动化控制等，提供高效、准确的质量检测解决方案，帮助企业提升产品质量、降低不良品率，确保产品符合相关标准和要求。
智能质量检测平台从整体架构上分为4个层级：物理层、感知层、网络层和应用层。
物理层主要包含工厂现场的设施和物力布置，如网络布线、电源线、光源、交换机、机柜、总装车辆质量系统大屏、警报灯、现场显示器、可用空间等。作为后续设备安装、实施的基础，这一层也决定了单个项目解决方案的设计思路及标准。
感知层主要组件有相机系统、国际生产系统、定位识别系统、汽车装配车间的生产订单控制和信息系统、实时可视化系统、系统前端界面、总装车辆质量系统和AI平台标注交互接口。由4K IP相机用来采集现场图像信息，国际生产系统通过地理围栏传感器提供实时车辆（或零件）位置信息，汽车装配车间的生产订单控制和信息系统提供当前车辆（或零件）订单信息，如车型、颜色、发动机型号等，通过实时可视化系统实现手机端报警，现场屏幕实时显示以供办公室（非现场）人员实时了解情况；总装车辆质量系统提供质检信息实时交互界面，现场工作人员可以根据实际情况对智能质量检测平台的判断进行操作。通过收集现场工作人员对当前车辆（或零件）的判断，AI模型持续收集相应数据，并定期更新模型和算法，以达到不断贴近现实生产需求的目的。
