制造業智能化浪潮下，質量檢測面臨海量數據與復雜標準的挑戰。傳統人工和軟件難以兼顧精度與效率，無法支撐規模化交付。人工一致性差，傳統自動化適配慢、易漏檢誤報。檢測能力亟需從個人經驗轉向可復制、可追溯的系統化體系。

     蔡司首款訂閱式軟件應用Volume Inspection AI在這一挑戰下應運而生，幫助企業將體積數據檢測從經驗驅動升級為數據與模型驅動。它是蔡司首次推出的支持靈活訂閱的AI應用，并且第一次實現了中國本地云的AI解決方案。

Volume Inspection AI“強”在哪里？

     蔡司Volume Inspection AI圍繞客戶實際檢測流程構建的智能化能力，幫助企業在精度、節拍與穩定性之間取得更優平衡。

●更精準：在嚴格控制誤報的前提下，提高微小和復雜缺陷的識別能力，幫助客戶降低漏檢帶來的質量風險。

●更快速：將檢測與參數調整時間從小時級壓縮至分鐘級，更好匹配產線節拍與導入周期要求。

●更穩定：把依賴個人經驗的判斷轉化為標準化流程，提升跨班次、跨工廠和跨團隊的一致性，減少返工、廢品與潛在召回風險。

來圍觀AI賦能下3大場景的效能躍升！

Volume Inspection AI的價值在真實工業場景中實現可量化的業務成果

01新能源汽車

電機定子發卡焊點檢測

     在新能源汽車驅動電機制造中，發卡焊點質量直接影響產品可靠性，而氣孔等缺陷往往形態復雜、邊界模糊，傳統方法難以兼顧檢出率與檢測效率。

●在相同誤報率條件下，傳統算法識別率約為58%，而AI模型可提升至約86%，顯著增強關鍵缺陷的檢出能力。

●結合CT檢測后，自動化評估比例可由約20%提升至約80%，有助于降低對人工經驗的依賴。

●單個定子檢測時間可由約8小時縮短至約0.25至2小時，使非破壞性線旁檢測更具可行性。

02鑄造件檢測

推動標準化與降本增效

     鑄件內部缺陷檢測是典型的高頻工業場景，人工目視檢查約700張圖像通常需要15分鐘，且結果高度依賴檢驗員經驗與當時狀態。

●調用AI預訓練模型后，自動識別與判定時間可縮短至約3.5分鐘，流程時間整體減少約75%。

●檢測流程走向標準化與可復制，為批量生產環境中的質量控制提供更穩健的支撐。

03醫療植入物

面向微小缺陷的高效檢測

     醫療制造對缺陷識別的一致性和完整性要求極高，面對約1400張切片圖像時，人工逐張分析通常至少需要60分鐘，且容易因視覺疲勞影響判斷質量。

●引入AI輔助檢測后，系統可在約5分鐘內完成快速評估，并識別出900個以上的微小缺陷。

●參數優化時間可縮短至1分鐘以內，在提升效率的同時增強檢測一致性，并降低高要求制造場景中的潛在質量風險。

持續迭代 | 讓AI能力自主進化

     如何讓AI能力更快落地到企業質量流程中？蔡司提供了一條從快速起步，到持續進化的清晰路徑，幫助各行業客戶按需部署。

●基礎能力：以ZEISS INSPECT X-Ray專業版許可和高級X-Ray缺陷分析許可為基礎，構建體積檢測與分析能力底座。

●快速起步：通過應用許可按年訂閱，直接調用預訓練AI模型，覆蓋鑄件、發卡、PCB、填充量和電池顆粒等典型場景，縮短導入周期。

●持續進化：接入ZEISS Quality AI平臺后，客戶可持續優化并訓練模型，逐步沉淀自身的檢測知識資產與專屬模型能力。

閉環管理 | 通過單一供應商，創造極簡的集成體驗

     檢測的價值不應止于發現缺陷，更應體現在數據如何支撐分析、報告與決策。對許多企業而言，數字化推進的主要障礙并非單點能力不足，而是多系統之間的數據割裂與協同復雜度過高。蔡司可提供從數據采集、可視化分析到AI模型部署與報告輸出的一體化流程，幫助企業縮短部署鏈路并降低集成復雜度。

     數據采集 → ZEISS INSPECT 可視化分析 → AI 模型訓練與部署 → ZEISS PiWeb 報告輸出與趨勢分析

●統一管理：無論數據來自ZEISS設備還是第三方設備，都可納入同一體系進行集中管理與分析。

●閉環協同：服務器模塊協調各環節通信，使檢測數據能夠順暢流轉至分析、報告與復盤環節。

●決策支持：通過ZEISS PiWeb輸出動態報告與趨勢分析，幫助管理層識別關鍵缺陷、跟蹤質量變化并加快決策響應。

高效合規 | 方案基于中國本地云構建，實現高效合規

     在云端協同與AI訓練提升效率的同時，企業客戶通常也更關注核心工藝數據、缺陷圖譜和模型資產的合規管理。對許多制造企業而言，數據部署邊界與治理方式，往往直接影響項目能否順利立項和推廣。為回應這一關鍵訴求，ZEISS Quality AI已提供中國本地云部署方案，幫助客戶在提升協同效率的同時，更好滿足本地數據治理與合規審查要求。

     在該方案下，檢測數據、模型訓練與迭代過程均可在中國本地云環境中完成，有助于企業更穩妥地管理核心工藝參數與缺陷數據，并為通過內部IT、法務及合規評估提供支持。這使制造企業能夠在兼顧數據治理要求的前提下，更有信心地推進AI質檢落地。

多地協作，靈活訂閱 | 統一質量標準，加速項目落地

     ZEISS Quality AI不僅是工具平臺，也是支持跨團隊、跨區域協作的云端環境。通過統一的數據標注、模型迭代與共享機制，企業可在多地點項目中更高效地推進協同，并持續收斂一致的質量標準。同時，客戶可以按照本企業需求，隨訂隨用，輕松落地。

●Quick-start Package（快速入門套裝）：適合希望快速上線的客戶，可直接訪問平臺與預訓練模型，盡快啟動Volume Inspection AI應用。

●Creator Package（算力包）：適合存在較高模型訓練與存儲需求的客戶，提供附加算力與項目存儲空間支持。

●Creation Service（模型訓練服務）：由蔡司專家協助訓練專屬模型，適合希望加快落地且需要定制化支持的客戶。

從依賴人工經驗到依賴數據與模型

從單點檢測到貫通分析、報告與決策的質量流程

蔡司Volume Inspection AI正在幫助更多企業

建立更可復制、更可擴展的體積檢測能力

這僅僅是智能質量管理的開篇

未來，隨著AI能力持續延伸至

更多檢測場景與測量技術

智能質量管理的價值將進一步釋放！

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