人工智能如何改变汽车质量控制

质量问题代价高昂。2025年，美国汽车制造商支付了208.1亿美元的保修索赔；据美国国家公路交通安全管理局的数据，超过2,900万辆汽车被召回。这些数字无一不源于有缺陷的零部件被忽视或未得到妥善检验——问题可能出在设计和/或检验环节，也可能是在车辆交付给客户后才出现。

在生产线上查找缺陷时，需要考虑的变量日益增多，也越来越复杂。过去由机械部件执行的功能如今由软件驱动，而机械部件和电动汽车电池的公差要求也更加严格，几乎没有犯错的余地。此外，全球供应链带来了单个工厂无法完全掌控的差异。这些因素都让建立恰当的流程、及时发现生产线上的缺陷变得比以往任何时候都更加重要。

人工智能为质量团队带来了另一套工具。制造商不必再只在生产完成后抽检部分零件、寄望于问题不会漏检，如今可以实时监控每一个零件，在趋势或偏差演变成缺陷之前及时发现。我多年来一直与汽车、轮胎和电池制造商合作解决这些问题，接下来想谈谈实际发生了哪些变化，以及怎样才能让这些项目真正见效。

在问题不断累积之前及时发现

人工智能为质量控制带来的最大变化是检测规模的扩大。检查生产线上的所有产品，就能在异常演变成缺陷之前将其发现。人非圣贤，因此，如果只抽查生产线上的部分产品，并依赖人工目视检查，就可能漏掉异常。原因可能是人为失误，导致无法通过目视识别缺陷；也可能是员工逐渐疲劳，无法像刚开始轮班时那样关注细节。

摄像头技术与人工智能的进步及二者的融合，能为汽车行业带来显著优势。制造商不仅可以开始在生产线上发现更多缺陷，更重要的是，还能在问题发生之前将其识别出来。制造商已开始利用人工智能在虚拟测试中检测缺陷，以预测可能发生的故障，并据此为产品设计新的测试。此外，在生产线上应用人工智能，可以让制造商发现以往无法发现的更多缺陷。麦肯锡的研究显示，制造商在生产线上应用人工智能后，发现的缺陷增加了90%。

能够自我改进的检验

发现更多缺陷只是其中一部分。第二个变化是，人工智能驱动的检验会随着时间推移不断改进，而不是停滞不前。系统不仅能发现更多缺陷，还会分析所有输入的数据并从中学习。利用人工智能预测机器的输出，可以帮助你发现机器何时未达到规格要求。如果机器开始超出公差范围，你可以向系统发出警报，让它调整机器参数，使输出重新回到公差范围内，并确保产品符合规格。

轮胎行业的一个例子是轮胎接头拼接。利用人工智能和视觉技术监控拼接过程，可以减少超出公差范围的接头，同时提升性能。汽车行业的另一个例子，则是我们如何改善车身或焊装车间的间隙与面差。由于系统能够从当前和历史数据中学习，它知道合格的拼接接头是什么样，也了解符合要求的几何公差，并会实时调整机器的工艺参数和机器人，以确保始终处于公差范围内。这种学习闭环正是现代人工智能检验区别于早期自动化技术的关键所在。无论轮班、生产线如何变化，甚至工厂位于不同地区，标准都能保持一致；对于在全球多个厂区使用相同系统和车型的轮胎制造商和汽车制造商而言，这一点至关重要。

从保障措施到战略优势

长期以来，质量控制一直被视为一种保障措施，是防止不合格零件流入客户手中的最后一道检查。人工智能正在让质量控制成为更具战略意义的杠杆。

你不仅能发现更多缺陷，还可以开始了解缺陷发生在哪里。更深入地了解流程，有助于发现趋势，并在问题恶化之前加以解决。一旦开始掌握缺陷发生的位置，就能提高一次合格率，降低报废率和返工率；而降低报废率和返工率，又能进一步提高产能。

这里需要关注的指标并不复杂。一次合格率、报废率和返工率、客户投诉以及检验准确率，在人工智能出现之前就已存在。真正改变的是制造商衡量这些指标并据此采取行动的速度和一致性。在线上发现缺陷的成本，远低于装配后才发现的成本；而装配后发现缺陷的成本，又远低于缺陷流入客户手中、最终导致保修索赔或召回的成本。

为什么许多人工智能项目停滞不前

当然，这些事情都不会自动发生。买了摄像头和 AI 软件，并不意味着就能检测出更多缺陷。成功实施这些流程的制造商，有几个关键做法与众不同。他们先找出生产线上的一个痛点，再尝试用 AI 解决，而不是一味投入 AI，再设法寻找它的用武之地。他们还确保设定了可衡量的目标，以便据此比较结果。确认试点成功后，就可以考虑将这一流程推广到生产线上的其他区域。

另一件需要确保的事，是团队具备相应的技能。质量团队或许对整个流程了如指掌，却从未使用过机器学习。又或者，数据科学团队可能精通机器学习，却不了解生产线上的实际情况。确保团队具备这些跨职能技能，并拥有扩大应用规模的经验，就能让你在生产线上以及整个运营过程中实施这些流程。

未来的发展方向

在汽车行业，质量始终是声誉的决定性因素。单个流入市场的异常就可能引发召回，造成数亿美元的损失，并侵蚀客户多年积累的信任。AI 能够帮助企业更早发现异常，弄清其发生原因，并防止问题再次出现；它可以覆盖每条生产线和每座工厂，而不是一次只处理一个地方。

如今真正从 AI 中获益的制造商，未必拥有最先进的技术。他们会把质量视为一个需要理解并持续改进的系统，并将 AI 作为系统的一部分，而非全部。随着车辆架构不断演进、产量持续攀升，这种严谨做法只会变得愈发重要。