两会热词“新质生产力”是什么？

中国国家主席习近平在 2023 年底在黑龙江考察期间首次提到“新质生产力”。这一概念在 2024 年两会期间成为热门话题，并被列为政府工作报告中的重要内容。

新质生产力和制造商有什么关系？

对于制造商而言，新质生产力的推动意味着更高的生产效率、更好的产品质量以及更具竞争力的市场定位。

新质生产力的核心是以数字化、网络化、智能化的新技术为支撑，以数据为关键生产要素，并以科技创新为核心驱动力，涉及劳动者、劳动资料和劳动对象的优化组合，以提升全要素生产率为核心目标。

新质生产力的提升主要依赖于以下几个方面：

1. 技术创新：新质生产力强调技术创新，特别是人工智能、大数据和工业物联网等新技术的应用。这些技术能够优化生产流程，减少资源浪费，提高产品的质量和一致性。
2. 数字化转型：通过数字化技术，制造商可以实现生产过程的全程监视和数据分析，从而及时发现异常来解决问题，提高生产效率。
3. 高效管理：新质生产力还包括管理模式的创新，制造商可以实现精益管理和智慧决策，提高管理效率和反应速度。

制造商如何面对这股新质生产力趋势？

随着新质生产力的发展，质量已成为制造商竞争的核心要素。传统的制造业往往将重点放在生产效率和成本控制上，但在新质生产力时代，仅仅依靠高效率已不足以保持竞争优势。制造商需要将质量管理提升到战略高度，通过全面质量管理体系，确保每一个生产环节的质量控制，从而提升产品的市场竞争力。

制造商需要积极采用新技术，如人工智能、物联网和大数据分析等，来提升生产过程中的品管能力，在最短时间内发现并解决生产瑕疵，保证产品最佳质量。

AI 视觉助力，质量成为竞争决胜点

AI 视觉技术通过准确度高的识别能力和数据分析，实时检测产品制程中的瑕疵和缺陷，并能为错误进行自动筛选和分类，以利全面掌握生产状况，便于后续优化工程。这不仅大大提高了质量控制的效率和精度，还能减少人工检测的误差和时间成本，为第一线产线管理人员提供了强有力的支持，加速工作效率。

提升产品质量

AI 视觉技术在制造业中的进阶应用，主要体现在制程当下的作业异常识别和质量把关。传统的产线巡检，依赖人工肉眼检查，不仅效率低下，还包含人为检测中，衍生的各式不确定性，像是疲劳造成的漏看、记录错误，或是作业员因管理者出现，而拿出最好表现。这些不确定性，无法准确反映出生产真实情形。

而 AI 视觉能够通过机器学习算法，进行精准的影像分析，辨识作业行为，查看是否有漏步骤、作业手法错误、使用不正确的工具等等。以常见的电子组装产线来说，AI 视觉可以检视作业员是不是在 barcode 扫码后，正确地接续进行点胶的动作。这不仅能大大提高作业的精度和品管效率，还能及时发现并纠正问题，提升整体产品质量。

优化生产流程

除了质量检测，AI 视觉的应用还体现在生产流程的优化。传统的生产流程分析，主要依靠 IE 站在每个工站旁，用码表和纸笔搜集数据，耗时且反应不及时，等到数据搜集完，再进一步分析，准备提出对策时，产线上的人员状态又不尽相同了。

AI 视觉通过实时监视和分析生产过程中的数据，可以当下发现异常并提供改进建议。例如，在一条汽车零部件生产线上，AI 视觉系统可以完整搜集并记录整条线上 12 个工站的周期时间，一旦发生过长或过短的时间， AI 视觉可以警示管理者出现异常，并通过长时间各站的周期时间分析，更容易了解整体生产效率，也能从过往累积的异常警示中，抓出错误来源占比最大的原因，以最有效的方式规划优化工程。

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