应用AI技术实现智能质检，人工质检被替代率大致为多少？

举个例子，我们在做车型与车灯物料相关检测时，目前传统人工质检面临质量、特殊场景应对和信息集成的问题:

1、质量:人工质检中需要有经验的质检人员基于 20+ 种类型的车清楚知道什么零部件配什么车型，对人的经验要求 高，新员工不熟悉车型会存在漏检问题;

2、长时间在强光源场景下，需要做相关的人因防护，避免眼睛长时间接触光源。

3、信息集成:目前无法做到车型和车灯物料匹配，物料偏差后不可追溯。

依托 AI 深度视觉检测技术和 5G 通信技术进行融合，基于 MES 系统型号 BOM 数据自动 识别不同车型同一款车型支持不同配置， 8s 内自动完成检测，检测准确率 99%+ ，同时存储相应的过程数据可以基于车型号可追溯。

而且通过深度学习算法(Deep Learning)实现的人工智能质检，在目前已经能够达到95%以上的判定准确率,通过平衡漏判率和误判率，漏判率可以降到100PPM以下，而误判率降到5 %以下。

所以人工质检被替代率是不是非常的大呢？

这个指标比较难估计，每家企业的流程和质量要求不尽相同，从近期最新发布的灯塔工厂白皮书中引用一些KPI，供您参考。3C行业，人员绩效管理方面，劳动生产率提升200%，人员效率提升50%，质量方面，人工检测减少92%，检测成本下降55%，产量提升5%，良率提升2%，PPM下降21%。另一个行业的数据，汽车行业，数字质量控制方面，瑕疵率下降100%，瑕疵检测时间缩短90%，每千辆汽车事件下降80%，由于汽车机械化水平较高，更多来自于质量方面的需求。机械装备行业，劳动力节约33%，生产率提升30%。