工厂拧螺丝这件事情，其实一点都不简单,工厂拧螺丝的工具叫什么

　　工厂拧螺丝这件事情，其实一点都不简单。无论是汽车总装线，或者发动机装配，或者是手机，电脑，都会碰到打螺丝。一辆汽车有上千颗螺栓。而一架飞机的螺栓铆钉则达到300万个。

　　很多人以为打螺丝，是最简单的工作。其实不然，它背后大有学问。

　　先说说打螺丝的电枪的价格。最好的应该是德国博世，或者瑞典的阿特拉斯科普柯Atlas-Copco。Atlas一条电枪，要10万元人民币。这足以表明它所要解决的问题，比我们想象的要复杂得多。

　　他这两年开始用AI 做数据分析，来做质量检测，有了很大的提升。

　　例如汽车总装或者发动机装配，一般标准规范SOP要求是拧螺丝，需要2秒钟。然而，更重要的不是这2秒的时间，而是这拧螺丝的过程。它会直接影响到成品的质量。然而这个过程依赖不同人的手感，从外部来看是很难发现的。

　　它就会导致不同的质量。

　　如何打开这个黑盒子？上海大制找到了一种全新的方式，那就是AI助阵。

　　大制的做法是将这两秒钟，分解成3600个点。然后记录每个点的扭矩，并做成扭矩曲线。然后，将这条实际曲线，跟标准曲线相比。从而判断螺丝拧紧是否到位。

　　如果某段曲线地方太平，意味着可能出现滑牙。有的地方凸起，可能出现了材料屈服。这些质量隐患如果不及时处理，在汽车最后跑在路上，就可能导致发动机“尖叫”的声音。

　　上海大制以前采用大数据分析，需要提前设定参数，有历史经验的成分。这样做下来，质量达标率，怎么也超不过92%。

　　而现在用AI进行强化学习，引入大模型的Transformer算法。让算法自己去寻找边界，不提前设定参数。最后形成的优化模型，质量检测的准确率达到99.7%。

　　良率的提高，背后是惊心动魄的2秒钟，和GPU芯片算力的高速运行。可以说，大制在过去2年，比更早先的8年，取得的突破还要大。

　　这两天找到了很多AI在车间的应用，真是让我开心。工业AI，正在人们不曾注意的细微角落悄悄发芽。

　　质量的理论在过去20年，几乎没有进展。而在此前更早的80年，则经历各种质量理论的浪潮。从休哈特的质量环，到全员质量管理，到摩托罗拉的六西格玛。而现在当质量理论出现了停滞的时候，其实最有可能提出质量新理论的，应该就是中国。中国有着最多的工厂和广泛的应用场景，适合为新的质量理论提供肥沃的土壤。

　　AI时代的数字化质量新篇章，这应该是中国质量理论突破的地方。

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