设备预测性维护：怎样判断告警是否值得处置
裕泰化工与邯郸泓联智宇联合建设设备预测性维护应用，分析关键设备运行数据并给出异常识别和故障预警。
公开结果：邯郸当地媒体 2026 年 9 月报道，异常故障发生率降低 80%、非计划停机时间减少 40%，每年节约设备故障、停机及维修等费用 500 余万元。
玩学派 · 企业案例与实施解读
制造业 AI 案例解析
看看其他工厂怎样做质检、排产和设备维护。文章保留公开来源，并说明哪些经验可以借鉴、哪些条件需要重新验证。
查看制造企业案例
案例与产品资料分别标注，均附参考来源
企业实践解读
4 篇
AI 排程试点：计划能否在现场执行
山东移动与合作伙伴基于九天大模型，建设 AI+APS+SCM 系统，把排程与供应链管理连接起来。
公开结果：大众网项目报道披露，人工单次排产由 6 小时缩短至 30 分钟，排程准确率达到 80% 以上。
AI 视觉质检：漏检、误报与异常处置怎样验收
工业视觉终端采集凸轮轴图像，经 5G 传给边缘设备，识别划痕、毛刺等表面问题。
公开结果：新华网披露：单次检测由 55 秒缩短到 33 秒，检测精确度由 80% 提升至 99%。这些是该报道的项目指标。
纽扣视觉质检：检测精度与验收要求
成品检测车间使用 AI 工业视觉检测机，企业负责人介绍了识别纽扣次品的用途。
公开结果：公开披露：企业受访者介绍检测精度为 0.01 毫米。检测精度不等于缺陷识别准确率。
产品能力解读
1 篇
模具厂AI冲压工艺设计：生成的工艺卡怎样评审才能用于后续工作？
公开产品信息：大捷展示智能设计引擎，将知识建模、几何特征识别、参数化建模等能力用于专业设计任务。
证据范围：公开材料给出了从专业知识到工艺设计输出的产品路径，为模具企业选择 AI 辅助场景提供参考。本文未独立验证供应方宣传的提效成绩。
方法资料与行业观察（6 篇）
以下文章未关联可公开核对的企业应用案例，作为方法参考保留，不计作落地成果。
五金表面划痕AI视觉质检：不同表面处理造成误判，如何验证方案是否适用
针对五金产品不同表面处理造成的划痕检测误判，说明AI初筛与人工复核如何分工，以及如何通过样本标注、原图追溯和分组核验判断方案是否适用。材料中的低价硬件与综合效果不能直接作为整套项目预算和验收承诺。
AI质检试点：中小制造企业质量负责人如何判断工位是否适合做
结合安利股份合成革质检公开案例，说明AI视觉检测参与的环节，以及中小制造企业评估单个工位时应准备的样本、检验记录、人员职责与验收依据，区分模型识别、人工复核和授权放行。
