对于消费品、零部件、食品和饮料以及印刷和包装市场的产品来说，制造过程的很大一部分仍然依赖于人工操作人员执行的手工任务。尽管人们对机器人、人工智能和工业4.0都很兴奋，但人类仍然是组装和检测制造业的重要组成部分。这对于专注于短期、定制或专业产品的制造商来说尤其如此，这些产品的自动化任务可能是复杂和昂贵的。

以下是制造中产生错误的5个常见领域

在初始设置时犯错

如果你不先阅读说明，这份工作不适合你。

建立生产线或装配线是制造的复杂的第一步，它有几个详细的任务。在此阶段，操作员通常使用纸质检查表来跟踪每个产品的步骤和要求。这种设置的复杂性需要人类的互动，然而，我们也拥有使这一阶段容易出错的特性。

人性倾向于让我们在进行熟悉的活动时陷入“自动驾驶”状态。对于一个多次查看相同检查表的操作员来说，他们在执行任务时自然会冒出错的风险。这是产品工艺的关键部分，一个单一的错误或看似小的错误可能会导致生产设施的重大挫折。这个错误可能直到生产过程中出现质量问题时才被发现，或者导致生产出完全错误的产品。这不仅可能会导致数千美元的下线时间和产品浪费，而且还会将资源用于追溯步骤以确定错误的来源。此外，对于受管制的行业，有缺陷的产品可能对消费者有害或构成健康风险。

为了避免代价高昂的错误，在生产中的任何初始设置点都应采用仔细和正确设置的做法。这可能意味着需要格外注意需要校准和验证的测量和测试设备，以便操作人员能够信任结果。类似地，如果用于验证产品部分的测试设备没有正确设置，则可能产生错误的结果，并进一步增加调试和故障排除的额外时间。使用可疑的安装工具，操作人员不确定设备是否正常工作，或者产品是否在应该失效的情况下错误地通过了检查。

使用基于软件的解决方案将这一过程数字化是帮助减少这类人工错误的一个步骤，为运营商提供了一种指导方法。

不正确的组装

在你的一生中，你很可能组装过宜家家具。如果您是汽车、航空航天或国防工业的操作员，那么您收到的关于床头柜的5页小册子就变成了复杂装配的5000页文档。

操作人员是一项具有挑战性的工作，对于新员工来说，培训和学习最初的产品组装说明需要注意细节，除了了解什么是“好”与“坏”的产品质量。

工作指导书、装配指导书和标准操作程序(SOPs)的最佳实践包括确保步骤和指示简明而具体。每个步骤的注释图像或视频可以在组装过程中帮助操作人员，特别是当某些部件需要长序列组装时。

操作人员可以使用辅助软件解决方案，轻松地将文本指令转换为交互式、增强的虚拟指令，并使用人工智能的复杂检查点来帮助指导操作人员，避免代价高昂的错误。

计数和测量误差

手工清点物品既繁琐又耗时。数到1000个可能很容易，但重复跟踪物品并收集总数可能会对人类造成损害，并为错误创造了一个窗口。对于操作员来说，他们不可避免地要面对分心，需要手动计数和验证，疲劳就会出现。

测量对象同样耗时，特别是在管理大批量生产时。对于印刷药品包装的公司，包装中包含的每一张传单都必须测量，以确保符合正确的规格。许多公司仍然用尺子手动完成这项工作。

视觉系统可以通过实现检测物体和边缘的功能来帮助自动化这一过程，这样就可以轻松地完成不同产品的计数和测量，而且不会出错。

有缺陷的标签

标签错误在各行各业都很常见，在生产过程的多个环节都可以发现。这可能包括直接在产品、包装或运输材料上贴错标签。

对于制药、医疗和食品饮料等受监管的行业来说，这种错误的严重程度成为了一个更大的问题，在这些行业中，错误的标签可能导致代价高昂的产品召回。

一些制造商继续依靠人工操作人员在产品上手动贴上标签。纠正不正确的标签对齐错误的成本很高，因为错误通常直到最后一批检查和装运才被注意到。如果这些产品上架，消费者会将这些错误与整体低劣的产品质量联系在一起，摒弃该品牌，损害品牌忠诚度。

在标签上使用机器人技术的制造商也会遇到标签放置错误的情况，而且产品可能会被归类为拒收品。视觉检测系统可用于通过自动验证或二次验证过程来帮助检测标签中的错误，其功能是在发货前记录和存储每个产品的图像。

主体性决策

有时候，很难制定客观的标准来衡量产品的质量。作为人类，我们依靠彼此进行客观判断。个别操作人员在视觉质量检查时也必须尽可能客观。然而，当我们变得分心和疲劳时，视觉检查就会出现很大的错误。

为了避免错误并确保高质量的产品，使用图像或视频创建一个客观标准列表，以显示正确装配、标签应用等示例，为操作人员提供了一致判断的工具。

人工智能算法可以使用相同的参数持续评估产品，以提供更一致和客观的质量观点。当作为辅助技术使用时，AI通过提供决策支持来帮助运营商。

随着制造商不断努力通过人工视觉检测实现端到端质量生产，为操作人员添加人工智能决策支持和自动化流程有助于确保质量控制，并降低生产和装配中的错误率。