马路科技 订阅式软件应用Inspection AI重磅发布

制造业智能化浪潮下，质量检测面临海量数据与复杂标准的挑战。传统人工和软件难以兼顾精度与效率，无法支撑规模化交付。人工一致性差，传统自动化适配慢、易漏检误报。检测能力亟需从个人经验转向可复制、可追溯的系统化体系。

马路科技工业质量解决方案商，是蔡司工业测量系列授权代理商，马路科技专注蔡司工业CT,三维扫描仪,X-RAY检测设备,三坐标测量机.提供测量钛粉,标签点，蔡司测针,吸盘探头等配件及蔡司测量设备的售后服务

蔡司首款订阅式软件应用Volume Inspection AI在这一挑战下应运而生，帮助企业将体积数据检测从经验驱动升级为数据与模型驱动。它是蔡司首次推出的支持灵活订阅的AI应用，并且第一次实现了中国本地云的AI解决方案。

Volume Inspection AI“强”在哪里？

蔡司Volume Inspection AI围绕客户实际检测流程构建的智能化能力，帮助企业在精度、节拍与稳定性之间取得更优平衡。

• 更精准：在严格控制误报的前提下，提高微小和复杂缺陷的识别能力，帮助客户降低漏检带来的质量风险。

• 更快速：将检测与参数调整时间从小时级压缩至分钟级，更好匹配产线节拍与导入周期要求。

• 更稳定：把依赖个人经验的判断转化为标准化流程，提升跨班次、跨工厂和跨团队的一致性，减少返工、废品与潜在召回风险。

来围观AI赋能下3大场景的效能跃升！

Volume Inspection AI的价值在真实工业场景中实现可量化的业务成果

01 新能源汽车

电机定子发卡焊点检测

在新能源汽车驱动电机制造中，发卡焊点质量直接影响产品可靠性，而气孔等缺陷往往形态复杂、边界模糊，传统方法难以兼顾检出率与检测效率。

• 在相同误报率条件下，传统算法识别率约为58%，而AI模型可提升至约86%，显著增强关键缺陷的检出能力。

• 结合CT检测后，自动化评估比例可由约20%提升至约80%，有助于降低对人工经验的依赖。

• 单个定子检测时间可由约8小时缩短至约0.25至2小时，使非破坏性线旁检测更具可行性。

02 铸造件检测

推动标准化与降本增效

铸件内部缺陷检测是典型的高频工业场景，人工目视检查约700张图像通常需要15分钟，且结果高度依赖检验员经验与当时状态。

• 调用AI预训练模型后，自动识别与判定时间可缩短至约3.5分钟，流程时间整体减少约75%。

• 检测流程走向标准化与可复制，为批量生产环境中的质量控制提供更稳健的支撑。

03 医疗植入物

面向微小缺陷的高效检测

医疗制造对缺陷识别的一致性和完整性要求极高，面对约1400张切片图像时，人工逐张分析通常至少需要60分钟，且容易因视觉疲劳影响判断质量。

• 引入AI辅助检测后，系统可在约5分钟内完成快速评估，并识别出900个以上的微小缺陷。

• 参数优化时间可缩短至1分钟以内，在提升效率的同时增强检测一致性，并降低高要求制造场景中的潜在质量风险。

持续迭代 | 让AI能力自主进化

如何让AI能力更快落地到企业质量流程中？蔡司提供了一条从快速起步，到持续进化的清晰路径，帮助各行业客户按需部署。

• 基础能力：以ZEISS INSPECT X-Ray专业版许可和高级X-Ray缺陷分析许可为基础，构建体积检测与分析能力底座。

• 快速起步：通过应用许可按年订阅，直接调用预训练AI模型，覆盖铸件、发卡、PCB、填充量和电池颗粒等典型场景，缩短导入周期。

• 持续进化：接入ZEISS Quality AI平台后，客户可持续优化并训练模型，逐步沉淀自身的检测知识资产与专属模型能力。

闭环管理 | 通过单一供应商，创造极简的集成体验

检测的价值不应止于发现缺陷，更应体现在数据如何支撑分析、报告与决策。对许多企业而言，数字化推进的主要障碍并非单点能力不足，而是多系统之间的数据割裂与协同复杂度过高。蔡司可提供从数据采集、可视化分析到AI模型部署与报告输出的一体化流程，帮助企业缩短部署链路并降低集成复杂度。

数据采集 → ZEISS INSPECT 可视化分析 → AI 模型训练与部署 → ZEISS PiWeb 报告输出与趋势分析

• 统一管理：无论数据来自ZEISS设备还是第三方设备，都可纳入同一体系进行集中管理与分析。

• 闭环协同：服务器模块协调各环节通信，使检测数据能够顺畅流转至分析、报告与复盘环节。

• 决策支持：通过ZEISS PiWeb输出动态报告与趋势分析，帮助管理层识别关键缺陷、跟踪质量变化并加快决策响应。

高效合规 | 方案基于中国本地云构建，实现高效合规

在云端协同与AI训练提升效率的同时，企业客户通常也更关注核心工艺数据、缺陷图谱和模型资产的合规管理。对许多制造企业而言，数据部署边界与治理方式，往往直接影响项目能否顺利立项和推广。为回应这一关键诉求，ZEISS Quality AI已提供中国本地云部署方案，帮助客户在提升协同效率的同时，更好满足本地数据治理与合规审查要求。

在该方案下，检测数据、模型训练与迭代过程均可在中国本地云环境中完成，有助于企业更稳妥地管理核心工艺参数与缺陷数据，并为通过内部IT、法务及合规评估提供支持。这使制造企业能够在兼顾数据治理要求的前提下，更有信心地推进AI质检落地。

多地协作，灵活订阅 | 统一质量标准，加速项目落地

ZEISS Quality AI不仅是工具平台，也是支持跨团队、跨区域协作的云端环境。通过统一的数据标注、模型迭代与共享机制，企业可在多地点项目中更高效地推进协同，并持续收敛一致的质量标准。同时，客户可以按照本企业需求，随订随用，轻松落地。

• Quick-start Package（快速入门套装）：适合希望快速上线的客户，可直接访问平台与预训练模型，尽快启动Volume Inspection AI应用。

• Creator Package（算力包）：适合存在较高模型训练与存储需求的客户，提供附加算力与项目存储空间支持。

• Creation Service（模型训练服务）：由蔡司专家协助训练专属模型，适合希望加快落地且需要定制化支持的客户。

马路科技工业质量解决方案服务商，拥有30余年的销售及服务经验，在北京、上海、昆山、东莞、成都、台湾、越南等地都有成立公司及设立3D服务中心。

产品参数及报价请咨询马路科技顾问股份有限公司 / 马尔软件技术开发（上海）上海有限公司 ，助力全面解决客户面临质量挑战与痛点。

从依赖人工经验到依赖数据与模型，从单点检测到贯通分析、报告与决策的质量流程，蔡司Volume Inspection AI正在帮助更多企业，建立更可复制、更可扩展的体积检测能力。

这仅仅是智能质量管理的开篇，未来，随着AI能力持续延伸至，更多检测场景与测量技术，智能质量管理的价值将进一步释放！