AI 驅動下的制造業進化論｜恒昌照明 x 帷幄，讓照明制造向「智」而生

在恒昌甯波照明電器有限公司的生産車間裏，一條條流水線正安靜而高效地運轉。燈鏡裝配、焊錫、檢驗……每一個工序都在有條不紊地進行著(zhe)。但在這看似平靜的表面下，一場由 AI 驅動的智造變(biàn)革正在悄然發生。

「在燈鏡生産(chǎn)過程中，部分員工因爲疏忽造成某些步驟遺漏，導緻産(chǎn)品不穩定。」恒昌照明副總經理徐斌坦言，「有時候員工沒有焊錫就把産(chǎn)品放過去瞭(le)。」

在過去
，解決這個問題隻能靠「人盯人」 —— 安排專人對每一個産(chǎn)品進行逐一檢查。但人總有疲憊(bèi)和疏忽的時候，漏檢、錯檢難以完全避免。更棘手的是，員工擅自離崗等管理難題，也讓産(chǎn)線效率和管理成本面臨挑戰。

直到帷幄 AI 系統的引入
，這一切開(kāi)始改變(biàn)。

「帷幄的 AI 系統幫(bāng)助我們捕捉到每一個瞬間。」徐斌說，「它能百分百地識别出步驟缺失，大大提升瞭(le)管理效率，降低瞭(le)人力成本
。」    

在恒昌照明的實踐中，帷幄 AI 的應用已深入多個(gè)關(guān)鍵環節：

第一重：産(chǎn)線 AI 檢測(cè)

通過視覺識别技術，實時捕捉每一個工位的操作步驟，自動(dòng)識别遺漏、錯(cuò)誤動(dòng)作，第一時間發出預警。

第二重
：人員行爲管理

AI 系統還能對員工離崗等行爲進行智能監測(cè)，幫(bāng)助管理者更科學地進行現場調度和管理。

第三重：來料檢驗

在來料環節引入 AI 檢測(cè)，從源頭上保證産(chǎn)品零部件的穩定性，爲後續生産(chǎn)打下堅實基礎。

「産(chǎn)品的合格率提升瞭(le)非常多，客訴也明顯減少瞭(le)。」徐斌表示。    

在談及帷幄産品時，徐斌給出瞭(le)高度評價「帷幄的産品在同類型産品中非常優秀
，我們非常信賴。而且帷幄的服務也非常好，一個電話過去有求必應，能馬上幫(bāng)我們解決問題。」

這種緊密的協同關(guān)系，讓 AI 系統真正「落地生根」，而不是停留在表面的工具堆疊(dié)。    

對於(yú)未來的 AI 應用，徐斌也有著(zhe)更多期待：

「我們有時會遇到西班牙、東(dōng)歐這些小語種國家的客戶，如果有 AI 翻譯，會對溝通有很大幫(bāng)助。」

「以前設計師做一個新産(chǎn)品渲染圖，需要 1 到 2 天時間，效率不高。如果 AI 能輔(fǔ)助設計
，效率會大大提升。」

從産(chǎn)線檢測(cè)到人員管理，從質量把控到設計輔助 —— AI 正在逐步滲透進制造業的每一個細胞。而恒昌照明的實踐，正是 AI 驅動下制造業進化的一個生動縮影。

進(jìn)化，正在進(jìn)行。未來，已經(jīng)到來。

以上根據恒昌照明副總經理徐斌採(cǎi)訪(fǎng)實錄整理    

恒昌照明的成功實踐，離不開「帷幄數智空間」産品能力的支撐。帷幄緻力於(yú)通過先進的 AI 技術，幫(bāng)助制造企業實現智能化升級
，讓管理更高效，讓質量更穩定。

VLM 巡檢(jiǎn)：用自然語言配置巡檢(jiǎn)規(guī)則

傳(chuán)統的巡檢規則配置往往需要專業技術人員編(biān)寫複雜的代碼或邏輯，耗時且難以靈活調整。帷幄數智空間的「VLM 巡檢」，管理者隻需通過自然語言描述巡檢需求，如：檢測員工是否離崗 / 檢查焊錫是否遺漏，系統便能自動理解並(bìng)快速配置巡檢規則。零代碼、零門檻，讓巡檢任務像聊天一樣簡單，輕松應對産線變(biàn)化。

AI 檢測(cè)：内置多行業标準，準確(què)率 95%+

數智空間的「AI 檢測」内置瞭(le)覆蓋多行業、多場景的标準檢測預設項，包括環境衛生、員工行爲、食品安全等常見場景。平均識别準確(què)率高達 95% 以上，無需反複訓練模型，即開即用，大幅降低部署門檻。企業可根據自身産(chǎn)線特點，快速選擇或微調檢測(cè)項，實現高效、精準的質量管控。

除瞭(le)産線檢測與人員管理，帷幄數智空間還在不斷拓展 AI 的應用邊界。現在，AI 翻譯、AI 輔助設計等能力也将逐步融入制造業場景，幫(bāng)助企業在全球化溝通、新品研發等方面進一步提升效率，正如恒昌照明所期待的那樣。

帷幄數智空間(jiān)，正以靈活、高效、可靠的産(chǎn)品能力，助力更多制造企業邁向智能進化的新階段。