央廣網(wǎng)太原8月12日消息（記者張潔 通訊員劉齊）鑄造是“一步錯、步步錯”的行當——球化反應(yīng)不達標，鐵水第一步就有問題；澆注出現(xiàn)二次補澆，成品易產(chǎn)生接痕甚至斷裂；起模不按規(guī)范，砂型一損氣孔夾砂就來了。在臨汾華翔集團，278個監(jiān)測點位常年運轉(zhuǎn)，全廠質(zhì)檢人工占比一度高達六成，廢品率成了企業(yè)發(fā)展路上不得不考慮的問題。

廢品率高是鑄造過程中的難題（央廣網(wǎng)發(fā) 中國移動山西公司供圖）

“以前出了廢品，誰都說不清是球化沒到位、澆注出了岔子，還是起模沒卡準時間�！痹摷瘓F質(zhì)檢主管表示，翻半天監(jiān)控找原因、扯不清責任成為鑄造工藝中一個頭疼的事。

2026年7月，隨著中國移動山西公司AI視覺行為檢測系統(tǒng)在首條測試產(chǎn)線上線，這套“說不清”的困局開始改變。

山西移動技術(shù)團隊接到任務(wù)后沒有急著出方案，先在車間蹲了數(shù)周。夏天爐前溫度超過50攝氏度，鐵水一澆熱氣撲面，粉塵彌漫。團隊跟著老師傅逐一記錄每道工序的標準作業(yè)規(guī)范——球化反應(yīng)怎樣算達標、澆注怎樣算一次到位、起模在什么節(jié)點操作、外觀質(zhì)檢需覆蓋哪些部位。工人最容易出錯的環(huán)節(jié)、最容易被忽略的細節(jié)，全部轉(zhuǎn)化為算法的判斷依據(jù)。

方案的核心是一套“普通攝像頭加智算一體機加AI算法”的輕量化組合。一臺智算一體機部署在產(chǎn)線現(xiàn)場，利舊車間現(xiàn)有攝像頭采集視頻流，直接在邊緣側(cè)完成推理，毫秒級響應(yīng)，數(shù)據(jù)不出車間。技術(shù)團隊采用深度學(xué)習算法，通過人體姿態(tài)估計判斷動作是否標準，通過時序行為識別判斷反應(yīng)時長是否達標，通過目標檢測判斷操作是否一次到位、工序是否全部覆蓋。由于用的是普通攝像頭而非昂貴的工業(yè)相機，部署門檻大幅降低。

系統(tǒng)采用“合規(guī)則靜默、違規(guī)即告警”的模式。工人正常操作時，AI在后臺默默比對標準作業(yè)規(guī)范；一旦球化反應(yīng)時長不達標、發(fā)生二次澆注、起模未按時操作、外觀質(zhì)檢關(guān)鍵面遺漏，系統(tǒng)當場告警，且每一筆違規(guī)都附帶視頻片段，管理人員可隨時調(diào)取追溯。

經(jīng)過多輪迭代訓(xùn)練與現(xiàn)場調(diào)優(yōu)，七大場景行為識別準確率均達94%以上，鐵水取樣監(jiān)測模型最高達98.25%。上線后，產(chǎn)線廢品率降低三成，年節(jié)省質(zhì)檢成本200萬元。從“人找問題”到“AI報問題”，改變的不只是管理方式，更是精密鑄造從“憑經(jīng)驗”到“靠標準”的生產(chǎn)邏輯。

作為中國移動山西公司打造的AI賦能工業(yè)制造領(lǐng)域標桿項目，該方案探索出一條輕量化、可復(fù)制的落地路徑。