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在线股票配资平台配资之家揭示了整个制造领域内一个普遍存在的痛点与突破路径

7 月 2 日，2025 全球数字经济大会期间，“人工智能+应用场景”典型案例（以下简称“典型案例”）在产业互联网创新发展论坛发布。典型案例聚焦工业智能、政务管理、金融服务等重点行业和领域应用场景，展现了北京人工智能赋能产业发展现状，为人工智能创新应用提供参考和实践路径。

基于北京软件和信息服务业协会（以下简称“协会”）2024年所发布的《北京人工智能+应用场景图谱》，为充分发挥图谱的行业指导作用，全面呈现人工智能在不同领域的应用场景与实践，协会开展了“人工智能+应用场景”典型案例征集活动，并从创新性、成效性等维度，专家委员会遴选推介12项《“人工智能+应用场景”典型案例》。

理想汽车本次入选的“基于AI融合的拧紧实时质量监控系统”，在工业制造工艺质量优化场景，智能拧紧系统突破人工抽检限制，100%实时监测加工曲线，缺陷识别准确率98.9%，支持零样本启动与2周快速产线/工艺横展。

一、案例背景

在复杂的现代制造业中，产品质量的可靠性与一致性是核心竞争力的关键。以整车制造中至关重要的螺栓拧紧工艺为例，其质量监控的挑战与解决方案，揭示了整个制造领域内一个普遍存在的痛点与突破路径。

整车制造中，每辆车包含近3000个螺栓连接点，其中大量涉及安全与核心功能。螺栓拧紧质量一旦失控，后果极其严重：轻则引发功能失效（如异响、部件松动），重则酿成灾难性安全事故（如高压线路虚接导致起火、车轮螺栓松脱引发车辆失控）。

目前行业对于拧紧质量的监控可分为两个主要的部分:动态扭矩质量监控和静态扭矩质量监控。被整车制造广泛采用的电动拧紧工具（如马头/Desoutter EC工具）就是实现了动态扭矩的基础监控——确保螺栓“不漏拧”且最终扭矩达到目标值。

然而，现有方案存在一个显著且危险的盲区：它无法有效监控拧紧过程本身的质量。以转向管柱与方向盘的螺栓连接为例，若螺栓因拧偏、螺纹磕碰或异物在未完全旋入到位时就已“达到”目标扭矩，系统会错误判定为合格。这类过程异常导致的隐蔽缺陷（如夹紧力不足、螺纹损伤、虚假扭矩）蕴含巨大风险，却难以被传统监控手段识别，最终可能成为车辆功能失效或安全事故的根源。

本项目以拧紧工艺为切入点，但其核心技术创新——基于实时加工过程曲线的工艺质量智能检测方案——具有极强的普适性，可快速横展至整个制造领域中所有会产生加工曲线的关键工艺环节。此解决方案的核心是基于实时采集的高精度加工过程曲线（如扭矩-角度-时间、电流-时间、压力-时间、温度-时间、图像特征-时间等），深入挖掘曲线的动态特征，突破现有质量检测的局限，通过融合领域专家的工艺经验知识与先进的机器学习、人工智能算法模型，实现对加工过程中各类异常模式与潜在缺陷的准确、及时、自动化识别。

二、实施步骤

1. 采集设备实时及历史加工曲线数据

2. 基于工程师经验，获取真实正样本及真实质量问题负样本数据

a. 针对不同工艺点的工艺要求设置规则模型

. 基于真实的正负样本数据对COT思维链模型进行预训练

c. 基于海量数据（维权）对GPT-TCN深度学习模型进行训练

3. 对模型进行封装，并基于连山自研智能终端部署至线边，进行调试及最终检验

三、主要技术

本解决方案创新融合工艺经验规则、深度学习算法及COT（cognition-Oriented Thinking）思维链架构，基于对工艺过程曲线的深度解析，针对不同失效模式特性开发三重防护体系：

规则模型监控：在工艺过程曲线关键区段设定多维监控窗口（扭矩梯度/角度容差），通过故障树映射实现异常特征与质量缺陷的智能关联判定。

深度学习模型监控：采用GPT-TCN混合架构——通过类GPT生成式数据增广扩充负样本，驱动时域卷积网络（TCN）实现未知异常模式的端到端识别。

COT思维链监控：构建五级仿生决策链，将人类工程师“观察→联想→验证→处置”的解决问题过程转化为可计算的算法链，实现经验决策的数字化复现。