Description
质量成本——与产品缺陷相关的成本——会让制造商付出代价高达20%据专家称，占他们全年销售收入的10%。如果制造商制造的产品或组件被证明有缺陷，召回、诉讼、监管罚款以及社交媒体的蔑视和愤怒只是制造商可能经历的一些痛点。因此，制造商投入大量资金是可以理解的高达50%销售收入的——以避免这些缺陷。
为了最大限度地减少缺陷造成的损失，制造商需要在生产过程中保持精确。持续识别和指定制造缺陷对实现这一目标至关重要。缺陷可能是由材料退化、冲击和腐蚀、天气、机器或人为错误以及其他因素造成的。基于人工智能的系统可以在这里提供很大的帮助——但并非所有人工智能都是平等的。制造商需要了解可用的方法，并确定哪种方法有助于他们将缺陷降至最低，或者完全消除缺陷。
目视检查是制造商检查错误、异常和缺陷最常用的方法之一，使用其他方法(如抽查)无法经济高效地检测出这些错误、异常和缺陷。传统上，产品或机械质量控制的目视检查由人工进行，但由于需要检查的项目数量众多，人工通常无法胜任这项工作。
另一方面，计算机可以快速一致地处理大量输入，而不会感到疲劳。在涉及计算机的地方，人工智能并没有落后太多——基于人工智能的缺陷识别在许多行业变得越来越普遍，减少或完全取代了单调、无聊和重复的检查过程，这是对人为错误的公开邀请，其本身可能是发送给客户的缺陷产品的原因。
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