引言
在当今竞争激烈的市场环境下，制造商们正面临前所未有的挑战，他们必须加速产品交付、降低成本并提升质量，以维持并扩大市场份额。为此，制造商们正积极采用自动化检测流程，以替代传统的手工检测方式，实现更高效、精准的质量控制。
人工检测
尽管自动化趋势显著，但仍有部分制造商依赖于手工检测。截至2022年，中国制造业中就有超过300万名质检人员。制造商选择手工检测的原因可能包括：
然而，手工检测往往比制造商想象的更为繁琐、易出错且成本高昂。
自动化检测
越来越多的制造商正在采用机器视觉系统进行自动化检测，这些系统包括基于规则和基于AI的两种类型。
基于规则的系统：需要手动编写明确的检测规则，适用于定义明确、一致性高的检测任务。基于AI的系统：通过训练数据学习并开发算法，能够识别细微且复杂的缺陷。这类系统非常适合处理高变异性的复杂检测任务。
自动化检测，特别是基于AI的检测，相比人工检测具有诸多优势：
采用基于AI技术的自动化检测，制造商最终能够提升产品质量、效率和可扩展性。
实现转型
制造商若希望从手工检测过渡到自动化检测，首先需要获得管理层的支持并证明投资的合理性。此商业案例的关键部分在于AI检测技术的计算投资回报率（ROI），其定义为：
ROI =（净收益 / 投资成本）
净收益 = 成本节约、生产力提升
投资成本 = 技术成本、集成成本、运营成本
AI检测的净收益可通过以下三个因素来计算：劳动力、设备综合效率（OEE）和缺陷。
我们通过UnitX的一个真实客户案例来展示UnitX自动化检测ROI的具体计算方法。
在此案例中，UnitX正帮助一家汽车零部件供应商检测铝制部件的结构缺陷，如气泡。我们与客户共同确定，每年可为该公司带来1,354,000美元的净收益。
| 输入 | |
|---|---|
| 成本：人工工资 | |
| 视觉检查员 | 8万 人民币 / 年 |
| 视觉检查员培训 | 3万 人民币 / 年 |
| 生产班次数量 | 2 班次 |
| * 成本：视觉检查员人工工资 | 80万 人民币 |
| * 成本：视觉检查员培训 | 30万 人民币 |
| 成本：人工工资 | 80万 人民币 / 年 |
| 输入 | |
|---|---|
| 成本：OEE (整体设备效率) | |
| 产量：因错误拒绝（过度检查）报废的百分比 | 5 % |
| 产量：因根本原因分析缓慢导致的损失百分比 | 3 % |
| 可用性：因操作员不可用导致的停机时间 | 0 % |
| 每条生产线每年生产的价值 | 150万 人民币 / 线 / 年 |
| * 成本：因错误拒绝（过度检查）报废的成本 | 22.5万 人民币 |
| * 成本：因根本原因分析缓慢导致的损失成本 | 7.5万 人民币 |
| * 成本：OEE停机时间减少的成本 | 0 人民币 |
| 成本：OEE | 1680 万人民币 |
| 输入 | |
|---|---|
| 成本：缺陷逃逸 | |
| 客户投诉事件（发生次数） | 1 次 / 年 |
| 客户投诉事件复检成本 | 14万 人民币 / 次 |
| 召回（发生次数） | 0.25 次 / 年 |
| 召回成本 | 140万 人民币 / 次 |
| 供应商评级下降（发生次数） | 0 次 / 年 |
| 供应商评级下降成本 | 70万 人民币 / 次 |
| 成本：缺陷逃逸客户投诉事件 | 11.2万 人民币 |
| 成本：缺陷逃逸召回成本 | 28万 人民币 |
| 成本：缺陷逃逸供应商评级下降 | 0 |
| 成本：缺陷逃逸 | 39.20万 人民币 / 年 |
| 假设 | |
|---|---|
| 成本：缺陷逃逸 | |
| 提高逃逸率 | 5 倍 |
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