早上7點，林主管推開質檢車間的大門，眼前是熟悉的場景——30多名質檢員手持游標卡尺、放大鏡，排成一條人工流水線，逐個檢查變壓器骨架的尺寸、毛刺和裂紋。

“每人每天要檢800多個，盯久了眼睛發花，手一抖就可能漏檢。”林主管苦笑道，“最頭疼的是夜班，人困馬乏，不良品率直接翻倍。”

更讓他頭疼的是成本——每個質檢員年薪8萬，加上培訓、離職替補、漏檢導致的客戶索賠……一年下來，光人工質檢這一塊，廠里就要燒掉近500萬。

直到去年，公司決定“賭一把”，引入了一套視覺檢測系統。

二、300萬省在哪里？

1. 人力：從30人到6人

視覺檢測設備上崗后，原本30人的質檢團隊縮減到6人——他們不再需要拿卡尺一個個量，而是負責復核設備標記的“可疑品”，并優化檢測參數。

“以前三班倒，現在只要留一個人盯著屏幕就行。”林主管算了一筆賬：

人工成本：30人×8萬=240萬 → 6人×8萬=48萬

省下192萬/年

2. 效率：從“抽檢”到“全檢”

過去人工檢測只能抽檢10%，現在視覺系統能做到100%全檢，而且速度更快——1分鐘檢測60個，是人工的5倍。

“以前客戶投訴不良品，我們得大海撈針找問題批次，現在系統自動記錄每一件的數據，直接鎖定問題源頭。”

3. 隱性成本：漏檢、返工、客戶索賠

漏檢率從3%降到0.1%，減少退貨和返工損失

客戶投訴下降80%，大客戶訂單反而增加了

“以前每年因漏檢導致的賠償至少50萬，現在基本歸零。”

合計：人力192萬+效率提升80萬+減少索賠30萬≈300萬/年

三、視覺檢測的“三板斧”

這套系統憑什么能替代人工？關鍵有三招：

1. 高精度工業相機：比人眼更穩

采用2000萬像素工業相機，搭配環形光源，連0.05mm的毛刺都能清晰捕捉

不受疲勞、情緒影響，24小時穩定輸出

2. AI算法：從“經驗判斷”到“數據決策”

訓練了10萬+缺陷樣本，能自動識別裂紋、縮痕、尺寸偏差

新員工培訓要3個月，AI換型號只需更新參數，20分鐘上崗

3. 數據可追溯：讓質量問題“有據可查”

每件產品都有檢測記錄，包括高清圖像、尺寸數據、缺陷分類

遇到客訴，直接調取原始數據，責任劃分一目了然

“以前扯皮半天，現在客戶看到檢測報告，基本不再爭議。”質量部經理說。

四、工人去哪兒了？

有人擔心：“機器上崗，工人失業？”但現實是——

老質檢員轉崗做設備維護，工資反而漲了20%

年輕員工學習編程和數據分析，向技術崗轉型

生產主管利用檢測數據優化工藝，良品率提升5%

“以前我們是在‘找問題’，現在是在‘防問題’。”一位轉崗的質檢員說。

五、值不值得上？中小廠也能用嗎？

起初，管理層也猶豫：“這套設備不便宜，萬一回本慢怎么辦？”但實際運行半年后，投資就收回了。

對于中小廠，專家建議：

先租后買：部分廠商提供租賃模式，降低初期投入

分階段導入：先用于關鍵工序，再逐步擴展

政府補貼：不少地區對智能制造設備有專項補貼

“如果年產量超50萬件，視覺檢測的性價比就很高了。”林主管總結道。

如今，這家廠的質檢車間安靜了許多，不再有密密麻麻的檢測員，取而代之的是幾臺視覺檢測設備無聲運轉。屏幕上，實時跳動的合格率保持在99.9%以上。

“省下的300萬，一部分給員工加薪，一部分投入研發。”老板笑著說，“機器替代了重復勞動，但真正的競爭力，還是靠人。”