案例分享｜新能源装配工位 AI‑SOP 行为识别落地实践
新能源产线人工装配环节，经常出现人员不按 SOP 作业、零件漏装，等到后段工序才发现不良，造成返工、索赔甚至产线停线。下面结合我们实际交付的项目，拆解现场痛点、落地解决方案、项目收益与客观边界，给制造企业选型提供参考。
客户现场真实痛点
我们服务的某新能源企业开关盒组装工位，需要生产 3 款不同型号开关盒，整套装配包含胶垫、微动开关、电磁锁、马达锁组件、线束穿引等 8 步标准作业。
以往依靠人工巡检管控作业，暴露出不少现实问题：作业人员容易跳过工序、漏装零部件；线束蘸酒精、穿线、按压卡扣这类细微操作，人工很难做到实时监督；多型号产品换型时，容易混淆作业流程；不良品流出之后，缺少完整作业过程记录，质量问题溯源十分困难。客户急需一套可以实时监控装配行为、支持多配方切换、对接 MES 的 AI 行为识别系统。
我们针对性落地的解决方案
我们部署自研嵌入式 Linux 智能视觉主机，搭配 500 万像素工业相机、显示器以及报警组件，配套免费云端训练平台账号。
硬件采用非 Windows 嵌入式架构，出厂经过震动、高低温、反复断电的严苛可靠性测试，规避蓝屏、死机问题；软件支持零代码 “拖拉拽” 配置 SOP，三款开关盒检测配方可以一键切换。
依托自研深度学习算法，系统对抓取零件、蘸酒精、线束穿入、组装按压等每一步装配动作做校验；一旦识别漏装、关键动作缺失，立刻触发声光报警；检测数据、报警记录实时上传 MES 系统，自动保存报警截图，实现装配全流程可追溯。依托小样本学习技术，缩短建模落地周期，能够适配现场光照变化、局部遮挡的复杂工业工况。
我们背后的技术沉淀
我们是专注工业视觉与 AI 行为识别的高新技术企业，持有多项发明专利与实用新型专利，深耕新能源、汽车、3C 电子领域，落地大量装配行为识别项目。拥有硬件、算法、云端训练完整闭环能力，既可以完成零部件外观缺陷检测，也可以实现工位 SOP 操作合规监测，为客户提供需求调研‑方案部署‑操作培训的全周期服务。
落地收益与客观边界
这套系统可以 7×24 小时不间断监控装配动作，不受人员疲劳干扰，装配错误率控制在 1% 以内，减少返工报废，规避外部索赔风险。产线内部人员能够自主完成 SOP 修改配置，降低后期运维成本。
同时方案也存在适用边界：工位动作遮挡严重、现场光照剧烈突变的场景，前期需要做样本评估；全新复杂工序，需要采集对应样本完成模型训练。
我们建议制造企业在选型 AI 行为识别时，提前梳理工位 SOP 步骤、关键识别动作、产线现场工况，再开展方案评估。