品管方法因產業而異，且針對每個製造商和產品都有所不同。但說到實際的產品檢驗，大多數製造品質流程看起來都差不多。經過訓練的檢驗人員會對每個單元進行目視評估，再決定是否通過標準。
當然，人員在工作時效率很高。然而執行重複性作業時，難免會犯下無心的錯誤、感到疲勞或分心。此外，我們也需要休息、度假，甚至退休。
因此，幾十年來，製造商一直在對品管流程進行自動化，並利用攝影機、照明設備和機器視覺系統來輔助檢驗人員的工作。儘管許多機器改進措施提高了檢測速度和檢測量，但能力還是有限。
因此，製造商正在尋求更高端的AI和機器學習工具，如FactoryTalk® Analytics™ VisionAI™，來改進其品質檢測流程。
洛克威爾自動化高級產品經理Carl Lewis解釋道：「我們AI品管解決方案能讓製造商發現他們遺漏的問題。我們建立了一種無代碼視覺檢測方法，以提高品質、最大化產量，並從即時生產資料中獲得關鍵洞察資料。」AI視覺檢測系統提供的資料，有助於生產更高品質的產品。Lewis說：「該系統有助於製造商減少產品缺陷和浪費、縮短生產停機時間並降低營運成本。」
這一代由AI視覺檢測與機器學習系統，能夠學習並動態適應變化的環境，同時全天候蒐集、整理並傳遞品質數據。
這些資料有助於品管人員和工廠作業人員快速了解並解決生產問題。Lewis說：「該系統帶來非常大的影響。「該系統有助於識別從汽車裝配線缺陷到消費品缺陷，而這些缺陷都可能導致產品召回。還有無數的工業用例—從在產品離開工廠之前就識別尺寸缺陷、包裝異常或其他品質問題。這款AI和機器學習視覺檢測工具帶來巨大的價值。」
