本報記者 朱寶琛 見習(xí)記者 何成浩
日前召開的中國質(zhì)量(南京)大會“推動質(zhì)量治理現(xiàn)代化,助力提振消費信心”專題會議提出,要以技術(shù)賦能激發(fā)質(zhì)量變革活力,推動人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在質(zhì)量治理中的應(yīng)用,實現(xiàn)從研發(fā)設(shè)計到售后服務(wù)的全生命周期質(zhì)量管控。
南開大學(xué)金融學(xué)教授田利輝接受《證券日報》記者采訪時也表示,“傳統(tǒng)人工抽檢因人力瓶頸,覆蓋面廣與反饋及時性難以兼得。AI通過實時數(shù)據(jù)采集與動態(tài)監(jiān)管,將治理從‘事后驗證’轉(zhuǎn)向‘全周期預(yù)防’,構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警機(jī)制,顯著提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性。”
長期以來,質(zhì)量監(jiān)管更多依賴人工抽檢和企業(yè)自查,覆蓋面有限、反饋滯后,往往只有在產(chǎn)品出現(xiàn)問題后才啟動召回機(jī)制,消費者的信任因此受損。隨著新能源汽車、智能家電、醫(yī)療器械等高技術(shù)含量產(chǎn)品快速普及,傳統(tǒng)質(zhì)量監(jiān)管方式已難以應(yīng)對風(fēng)險。消費者對安全和品質(zhì)的敏感度不斷提升,社會對質(zhì)量監(jiān)管提出了更高要求,如何借助科技實現(xiàn)從被動追責(zé)到主動防范,成為急需解決的問題。
人工智能與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在為這一轉(zhuǎn)型提供可能。在研發(fā)環(huán)節(jié),AI建模與仿真可在量產(chǎn)前預(yù)測潛在缺陷,降低研發(fā)失誤和返工率;在制造環(huán)節(jié),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能傳感器對生產(chǎn)線進(jìn)行實時監(jiān)控和自動檢測,顯著減少次品率和系統(tǒng)性風(fēng)險;在流通環(huán)節(jié),產(chǎn)品溯源體系為每件商品建立質(zhì)量信用檔案;在售后與召回階段,AI算法通過分析用戶數(shù)據(jù)與故障日志,能夠迅速鎖定高風(fēng)險批次,使召回更精準(zhǔn)、高效。
新能源汽車行業(yè)的實踐尤為典型。智能網(wǎng)聯(lián)平臺讓遠(yuǎn)程診斷與OTA升級逐漸普及,“召回”正在從被動修復(fù)轉(zhuǎn)向?qū)崟r優(yōu)化和主動防護(hù)。在消費品領(lǐng)域,電商平臺依托大數(shù)據(jù)分析退換貨率和用戶評價,可提前發(fā)現(xiàn)潛在隱患,推進(jìn)企業(yè)改進(jìn)工藝。
《2025中國工業(yè)白皮書》顯示,工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)引入后,企業(yè)平均節(jié)省約42%的人工質(zhì)檢成本,缺陷識別準(zhǔn)確率提升至99.5%。IDC預(yù)測,到2025年,中國工業(yè)AI質(zhì)檢市場規(guī)模將接近9.58億美元。
田利輝對記者表示,“AI質(zhì)檢成本下降具有雙重影響:直接壓縮人力與缺陷成本,釋放利潤空間;節(jié)省資金驅(qū)動技術(shù)升級,從‘降本工具’躍遷為‘價值引擎’。企業(yè)若拓展至工藝優(yōu)化,可實現(xiàn)‘成本中心’向‘價值中心’轉(zhuǎn)型。”
中國國際經(jīng)濟(jì)交流中心科研信息部副部長劉向東接受《證券日報》記者采訪時表示:“隨著人工智能快速推廣,加快賦能質(zhì)量治理和補(bǔ)齊監(jiān)管短板勢在必行。將人工智能引入質(zhì)檢領(lǐng)域,將有效提升質(zhì)檢效率和治理水平,為建設(shè)質(zhì)量強(qiáng)國提供有力支撐。”
2025年9月12日發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)質(zhì)量認(rèn)證數(shù)字化發(fā)展的指導(dǎo)意見》,明確提出推廣質(zhì)量認(rèn)證數(shù)字化工具、建立企業(yè)質(zhì)量信用檔案、推動全流程智能監(jiān)管。
政策驅(qū)動下,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、AI檢測設(shè)備和質(zhì)量大數(shù)據(jù)服務(wù)商市場空間將持續(xù)擴(kuò)張,質(zhì)量治理智能化升級也或成為企業(yè)的新增長點。
(編輯 喬川川)
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