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技術動態

從“人海戰術”到“智能判官”:一家變壓器廠的降本增效實驗

發布時間:2025-04-07 04:45:55作者:



早上7點,林主管推開質檢車間的大門,眼前是熟悉的場景——30多名質檢員手持游標卡尺、放大鏡,排成一條人工流水線,逐個檢查變壓器骨架的尺寸、毛刺和裂紋。

“每人每天要檢800多個,盯久了眼睛發花,手一抖就可能漏檢。”林主管苦笑道,“最頭疼的是夜班,人困馬乏,不良品率直接翻倍。”

更讓他頭疼的是成本——每個質檢員年薪8萬,加上培訓、離職替補、漏檢導致的客戶索賠……一年下來,光人工質檢這一塊,廠里就要燒掉近500萬。

直到去年,公司決定“賭一把”,引入了一套視覺檢測系統



二、300萬省在哪里?

1. 人力:從30人到6人

視覺檢測設備上崗后,原本30人的質檢團隊縮減到6人——他們不再需要拿卡尺一個個量,而是負責復核設備標記的“可疑品”,并優化檢測參數。

“以前三班倒,現在只要留一個人盯著屏幕就行。”林主管算了一筆賬:

人工成本:30人×8萬=240萬 → 6人×8萬=48萬

省下192萬/年

2. 效率:從“抽檢”到“全檢”

過去人工檢測只能抽檢10%,現在視覺系統能做到100%全檢,而且速度更快——1分鐘檢測60個,是人工的5倍。

“以前客戶投訴不良品,我們得大海撈針找問題批次,現在系統自動記錄每一件的數據,直接鎖定問題源頭。”

3. 隱性成本:漏檢、返工、客戶索賠

漏檢率從3%降到0.1%,減少退貨和返工損失

客戶投訴下降80%,大客戶訂單反而增加了

“以前每年因漏檢導致的賠償至少50萬,現在基本歸零。”

合計:人力192萬+效率提升80萬+減少索賠30萬≈300萬/年


三、視覺檢測的“三板斧”

這套系統憑什么能替代人工?關鍵有三招:

1. 高精度工業相機:比人眼更穩

采用2000萬像素工業相機,搭配環形光源,連0.05mm的毛刺都能清晰捕捉

不受疲勞、情緒影響,24小時穩定輸出

2. AI算法:從“經驗判斷”到“數據決策”

訓練了10萬+缺陷樣本,能自動識別裂紋、縮痕、尺寸偏差

新員工培訓要3個月,AI換型號只需更新參數,20分鐘上崗

3. 數據可追溯:讓質量問題“有據可查”

每件產品都有檢測記錄,包括高清圖像、尺寸數據、缺陷分類

遇到客訴,直接調取原始數據,責任劃分一目了然

“以前扯皮半天,現在客戶看到檢測報告,基本不再爭議。”質量部經理說。


四、工人去哪兒了?

有人擔心:“機器上崗,工人失業?”但現實是——

老質檢員轉崗做設備維護,工資反而漲了20%

年輕員工學習編程和數據分析,向技術崗轉型

生產主管利用檢測數據優化工藝,良品率提升5%

“以前我們是在‘找問題’,現在是在‘防問題’。”一位轉崗的質檢員說。


五、值不值得上?中小廠也能用嗎?

起初,管理層也猶豫:“這套設備不便宜,萬一回本慢怎么辦?”但實際運行半年后,投資就收回了。

對于中小廠,專家建議:

先租后買:部分廠商提供租賃模式,降低初期投入

分階段導入:先用于關鍵工序,再逐步擴展

政府補貼:不少地區對智能制造設備有專項補貼

“如果年產量超50萬件,視覺檢測的性價比就很高了。”林主管總結道。


如今,這家廠的質檢車間安靜了許多,不再有密密麻麻的檢測員,取而代之的是幾臺視覺檢測設備無聲運轉。屏幕上,實時跳動的合格率保持在99.9%以上。

“省下的300萬,一部分給員工加薪,一部分投入研發。”老板笑著說,“機器替代了重復勞動,但真正的競爭力,還是靠人。”


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