tcl空調維修故障代碼(tcl空調故障代碼表大全解決)
前沿拓展:
一臺空調外機零件約146個;從底盤、外殼裝配,到外觀包裝,組裝完畢大約需要70余道工序每天,大約有28000臺空調,在TCL九江基地完成組裝下線,發往世界各地。
質量就是生命線,在TCL空調器(九江)有限公司設備課課長石召眼里, 每一道工序都關系著千千萬萬個消費者的生活。
哪怕再微小的零部件缺失都會導致產品不合格。同時一些不當的操作,也會給售后帶來非常多困擾,比如,因前序焊接異常或其他原因,導致底板連接桿掉落,就會出現銷售后無法安裝的問題。
據石召介紹,為了保障質量和品牌的美譽度,傳統的應對方案是在產線上增加人工審核或者售后提供換機服務,而一條產線靠人工完成一次巡檢需要大概20分鐘,一次換貨的周期就更不用提了,這樣的操作費時費力不說,也會影響用戶的滿意度。
為解決零件缺漏和生產操作不規范等問題,TCL在探索智能工廠建設中,積極布局巡檢智能化,經過認真考察,最終選擇了海康威視AI開放平臺。
“海康威視AI開放平臺能夠實現算法模型自動化訓練,開發周期短,而且邊緣設備具備靈活的場景適應性。比如針對空調底板,我們用平臺自己訓練了識別算法,通過實時視頻檢測,在發現異常后,產線現場直接聲光報警,提醒現場人員檢查復核。”
通過不斷算法迭代,目前TCL機體零件檢測算法,已經實現機體檢測準確率92.3%,零件孔檢測準確率高達98%,有效降低了故障率,大幅度地提高勞動生產率和附加值。
海康威視AI開放平臺
海康威視AI開放平臺,自2018年推出以來,致力于幫助零基礎用戶開發行業智能算法,實現數字化轉型升級。2021年,AI平臺全新升級,通過全波段應用和多維信號融合,實現全面感知,系統能夠持續自我迭代升級,讓AI越用越聰明。同時,通過認知計算框架,實現了行業數據、行業知識與AI的有機融合,讓各行業可基于框架構建適用行業的認知計算體系。
“人工智能、大數據、物聯網等新興技術對傳統制造業帶來了一些沖擊,同時也是千載難逢的機遇。我們一定要牢牢抓住新一輪科技革命和產業變革的歷史機遇。”
未來,TCL空調還將與海康威視展開AI深度學習、在工業互聯網及AGV等領域進行深度合作,探索“工業互聯網+視頻AI”項目的技術結合,一起推進智能工廠建設,共建互聯網生態體系。
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