火紅新詞彙「新質生產力」是什麼？

中國國家主席習近平在 2023 年底在黑龍江考察期間首次提到「新質生產力」。這一概念在 2024 年兩會期間成為熱門話題，並被列為政府工作報告中的重要內容。

新質生產力和製造商有什麼關係？

對於製造商而言，新質生產力的推動意味著更高的生產效率、更好的產品品質以及更具競爭力的市場定位。

新質生產力的核心是以數位化、網絡化、智慧化的新技術為支撐，以數據為關鍵生產要素，並以科技創新為核心驅動力，涉及勞動者、勞動資料和勞動對象的優化組合，以提升全要素生產率為核心目標。

新質生產力的提升主要依賴於以下幾個方面：

1. 技術創新：新質生產力強調技術創新，特別是人工智慧、大數據和工業物聯網等新技術的應用。這些技術能夠優化生產流程，減少資源浪費，提高產品的品質和一致性。
2. 數位化轉型：通過數位化技術，製造商可以實現生產過程的全程檢視和數據分析，從而及時發現異常來解決問題，提高生產效率。
3. 高效管理：新質生產力還包括管理模式的創新，製造商可以實現精實管理和智慧決策，提高管理效率和反應速度。

製造商如何面對這股新質生產力趨勢？

隨著新質生產力的發展，品質已成為製造商競爭的核心要素。傳統的製造業往往將重點放在生產效率和成本控制上，但在新質生產力時代，僅僅依靠高效率已不足以保持競爭優勢。製造商需要將品質管理提升到戰略高度，通過全面品質管理體系，確保每一個生產環節的品質控制，從而提升產品的市場競爭力。

製造商需要積極採用新技術，如人工智慧、物聯網和大數據分析等，來提升生產過程中的品管能力，在最短時機內發現並解決生產瑕疵，保證產品最佳品質。

AI 視覺助力，品質成為競爭決勝點

AI 視覺技術通過準確度高的識別能力和數據分析，實時檢測產品製程中的瑕疵和缺陷，並能為錯誤進行自動篩選和分類，以利全面掌握生產狀況，便於後續優化工程。這不僅大大提高了品質控制的效率和精度，還能減少人工檢測的誤差和時間成本，為第一線產線管理人員提供了強而有力的支持，加速工作效率。

提升產品品質

AI 視覺技術在製造業中的進階應用，主要體現在製程當下的作業異常識別和品質把關。傳統的產線巡檢，依賴人工肉眼檢查，不僅效率低下，還包含人為檢測中，衍生的各式不確定性，像是疲勞造成的漏看、紀錄錯誤，或是作業員因管理者出現，而拿出最好表現。這些不確定性，無法準確反映出生產真實情形。

而 AI 視覺能夠通過機器學習演算法，進行精準的影像分析，辨識作業行為，查看是否有漏步驟、作業手法錯誤、使用不正確的工具等等。以常見的電子組裝產線來說，AI 視覺可以檢視作業員是不是在 barcode 掃碼後，正確地接續進行點膠的動作。這不僅能大大提高作業的精度和品管效率，還能及時發現並糾正問題，提升整體產品品質。

優化生產流程

除了品質檢測，AI 視覺的應用還體現在生產流程的優化。傳統的生產流程分析，主要依靠 IE 站在每個工站旁，用碼錶和紙筆搜集數據，耗時且反應不及時，等到數據搜集完，再進一步分析，準備提出對策時，產線上的人員狀態又不盡相同了。

AI 視覺透過實時檢視和分析生產過程中的數據，可以當下發現異常並提供改進建議。例如，在一條汽車零部件生產線上，AI 視覺系統可以完整搜集並記錄整條線上 12 個工站的週期時間，一旦發生過長或過短的時間， AI 視覺可以警示管理者出現異常，並透過長時間各站的週期時間分析，更容易了解整體生產效率，也能從過往累積的異常警示中，抓出錯誤來源佔比最大的肇因，以最有效的方式規劃優化工程。

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