## 503｜案例：这家硬件制造公司用AI盯质检、管流程，不良率降到万分之几

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

先跟所有同学说一个好消息，由AI学习圈策划的首期《AI 落地案例集》，已经正式上线电子刊。这本案例集收录了 15 位来自不同行业不同岗位的同学，在真实工作或生活中用 AI 解决问题的亲身经历。我们从中精心挑选出了一些具有代表性的实践，希望能为大家提供启发和借鉴。

今天要和大家分享的，就是其中一个来自制造企业落地AI的真实案例。它不是那种看起来“高精尖”的AI项目，而是一个通过持续试错、优化流程，最终真正让AI融入业务、产生实际价值的故事。

这个案例的主角是咱们学习圈的同学杨伟华，他同时也是智能硬件公司迦沃科技的CEO，迦沃科技主营3C类电子产品，比如智能手表、智能眼镜等，他们自主设计、生产出硬件设备后，由其他企业进行贴牌和销售。产品主要销往日韩欧美市场。

很多硬件公司谈AI，要么一上来就想做AI产品，要么只把AI当搜索引擎。在杨同学这里，自从2023年在具体业务场景里落地AI之后，AI在流程管理、产品质检等很多环节都看到了不错的效果。这几年他们公司的人员没有新增，但是产能提升了3倍，产品不良率也从过去的2%降低到了万分之几。

接下来我给你展开说一说杨同学的实践。

坦白说，杨同学对AI的落地应用，中间也经历过想在自己的产品里加AI的阶段。因为他本身就是做硬件设备的，这是一个再自然不过的思路。

例如，他尝试过在智能手表中嵌入ChatGPT，通过健康数据生成报告，在2023年香港展会上他还做过产品demo的展示；另外他也尝试过在硬件里部署本地小模型，从而支持用户在网络离线状态下使用AI。但实践下来，几个现实问题很快摆在了他面前：

- 嵌入ChatGPT后，API调用的成本没法控制，越多人用，对他自己来说成本越高，厂商越亏；

- 本地模型如果想跑通，需要的芯片价格上千，而一款手表才卖几百块；

- 用户到底是不是真的需要AI功能，还得再做市场验证，没人说得准。

所以试水过后，杨同学初步得出了一个结论，AI硬件产品的开发投入很高，对于中小企业来说，要想真的看到成果，需要的时间周期可不短。

既然AI硬件这条路有很大的不确定性，那先不在产品里用，试试别的场景。

在跟杨同学交流的过程中，我问他：关于AI落地，第一个看到效果的应用场景是什么？

他说是对任务流程的提效，拿一线的产品质检和品控这件事来举个例子。

在没引入AI任务流之前，在产品不良率检测这件事上，他们的标准就是“客户接受了就可以”。比如说出货前验货，按国际 AQL 标准，1万台货抽检200台，客户的验收标准是“不良产品的数量低于4个”，那他们自己的质检员，只要验下来没超过4个就算过关。

过去，公司主要通过人工填写表格和在微信群里截图的方式来反馈品质问题，但这种做法最大的问题是过程无人监管——比如质检员有没有认真检查、有没有遗漏掉某些问题，有没有把发现的问题及时做记录和跟进，并且反馈给了研发等相关部门的人去改进，其实他们自己是不知道的，也没有人专门盯这件事。

这就导致了，很多产品上的小瑕疵虽然勉强能通过客户的验收，但在公司内部既不会被记录下来，也不会有人追责，自然也谈不上后续的数据积累和分析，高频问题可能会一次次被忽略、反复发生。

为了让大家及时记录质检数据、处理产品品质问题，杨同学他们自己基于自己的业务场景，搭了一套基于AI的自动化工作流程。这个流程一共分了3步：

第一步，一线员工在飞书这个数字化办公工具上填写表单，提交现场拍到的照片，描述产品不良现象。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060120/1877738636070437164/060120.png)

第二步，系统自动生成具体的任务项，并且会自动调用 AI 对内容进行分析，判断问题类型，比如是模具问题、芯片问题，还是外部配件等。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060120/1877738659693281580/060120.png)

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第三步，管理者直接在系统中为每个任务指定责任人、设定处理截止时间，并设置处理优先级。整个处理过程都在可视化的看板上实时展示，管理者可以随时查看任务的进展情况和是否已被关闭。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060120/1877738712306106668/060120.png)

从这套 AI 系统的实际使用情况来看，它带来的一个重要变化，是让质检数据能够被持续、完整地记录下来，并用于做长期的趋势分析。过去，质检的数据是零散的，有些虽然记录了，但没有统一的方式保存，也很难回头查找。现在通过 AI 自动生成和归档记录，公司可以拉出一整年的品质趋势图，按机型、批次、问题类型去看，哪些问题反复出现一目了然。比如曾经有一段时间，黑屏问题出现得比较频繁，他们就根据数据判断这块需要优先处理，随后安排专项资源做了针对性优化。

杨同学告诉我，以前客户能接受2%的产品不良率，那他们就一直卡在2%。但现在，他们内部追得越来越细，最终把不良率压到千分之几、甚至万分之几。

实际操作下来，他们的交货期和品质都有着明显的提升：

当然，在推行 AI 系统的过程中，也不是没遇到问题。一开始，员工对用 AI 来记录、自动建任务不太适应，很多人会问：客户都没说什么，为什么我们还要主动上报、主动处理？杨伟华的回应很简单：客户不提，并不代表没问题，只是还没爆出来。如果公司这边没人跟进，那问题可能会越积越多，最后影响的还是交付。后来他们慢慢发现，借助这套AI系统提前发现问题、改进产品，其实反而避免了客户追责。

另外杨同学他们遇到的一个问题是，AI分析的产品故障原因有时也不够精准。不过杨同学他们也是边用边调，比如让员工给AI的分析结果打分，一点一点把这套系统调得越来越懂他们的业务场景。

对于同行在推进AI时的考虑，杨伟华的看法是，很多做硬件的公司在质检上只关注一个结果——出货能不能过关。但从他的实践来看，更关键的是企业内部有没有建立起一套可以自我追溯和持续改进的问题处理机制。他们引入 AI，并不是为了减少人手，而是靠AI形成“一个能闭环的品质系统”。换句话说，AI 的落地不是看技术有多先进，而是看它能不能把每一个日常的小问题记录下来、跟进到底、并且让它不再反复出现。把这些基础做好，才是系统真正的价值。

听完杨同学的分享，我的一个感受是：在制造业这样的场景里，AI 不一定非得做得多复杂、多智能，能稳定记录、持续反馈、形成流程，已经是非常实际的进展了。比起“做出一个 AI 产品”，他们更像是在“把公司变成一个能用 AI 跑起来的系统”。

好，杨同学的落地案例我就先介绍到这里。最后再提醒一下大家：首期AI落地案例集电子刊已正式上线，所有会员同学都可以点击文稿区的链接，免费领取。

这本小册子会持续做下去，如果你也在工作或生活中用AI解决过实际问题，欢迎投稿，优秀案例有机会被收录进下一期案例集中，还有机会在得到全渠道传播。投稿请联系AI学习圈官方小助手，我把小助手的二维码放在文稿区了。

我是快刀青衣，明天我们接着聊AI。

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