在智能工廠的建設中，我們將AI、大數據技術、機器視覺技術、工業物聯網及大數據等核心技術與現有的生產線和智能管理系統創新 結合，以提高生產過程的自動化和智能化水準。利用AI和機器視覺系統開展質量檢驗，從而實現生產效率的提高和質量控制的改變。

質量控制與視覺檢測：AI視覺識別系統根據機器學習模型剖析視覺圖像和監控數據，以鑒別不合格品，減少次品率。這種方法大大提高了商品質量控制效率，降低了人工檢驗的成本和偏差。

輔助決策適用：AI技術性根據對大量生產制造數據展開分析和挖掘，為企業管理人員提供信息和重要依據。比如，根據預測分析市場需求和原材料價格的變動，智能工廠能夠為用戶提供理想的生產規劃和采購戰略。

智能化生產：機器人和自動化技術配備了AI技術，可以運行各種各樣的生產計劃，如安裝、外包裝、搬運和電焊焊接。這提升了生產效率和一致性，減少了人工成本浪費。

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