TQGCML 2862-2023 AI数智质检平台

摘要：本文件规定了AI数智质检平台的功能要求、性能指标、技术架构及实施规范。本文件适用于采用人工智能技术进行质量检测的各类企业和应用场景。
Title：AI Digital Intelligence Quality Inspection Platform
中国标准分类号：L70
国际标准分类号：35.240

近年来，随着人工智能技术的发展，AI数智质检平台在工业生产中的应用越来越广泛。为了规范这一领域的发展，TQGCML 2862-2023《AI数智质检平台技术要求》应运而生。本文将围绕该标准中新旧版本的重要差异展开讨论，并以“数据预处理模块的功能要求”为例，对这一变化进行详细解读。

在TQGCML 2019版中，对于数据预处理模块仅提出了基本的数据清洗和格式转换需求，而对于复杂场景下的数据增强、异常值检测等功能并未作明确规定。而在最新的TQGCML 2862-2023版中，则新增了对数据增强技术和异常检测算法的具体要求。例如，在数据增强部分，新版标准强调了通过图像旋转、裁剪等方式生成更多训练样本的重要性，同时指出这些操作应当保持原始数据特征的一致性；在异常检测方面，则要求系统具备实时监控能力，并能自动调整阈值以适应不同时间段内产品质量波动情况。

那么如何正确地应用这些新规定呢？首先，在设计数据预处理流程时需要充分考虑实际应用场景特点。比如对于某些高精度制造行业而言，细微缺陷可能会影响最终产品性能，因此在进行数据增强时就需要更加细致地控制参数设置，确保每一步变换都不会引入额外噪声。其次，在实施异常检测策略时，除了利用统计学方法外还可以结合机器学习模型来提高准确性。具体做法是先收集一段时间内的正常运行数据作为基准集，然后基于此构建一个能够快速识别偏离正常范围行为的预测器。

此外，值得注意的是，尽管上述两点是从技术角度出发给出的建议，但在执行过程中还需要注意与其他相关环节之间的协调配合。例如，若某家企业正在推进智能制造转型项目，则除了升级其现有的质检平台之外，还应该同步优化上下游供应链管理机制以及员工培训计划等非技术因素，这样才能真正实现从传统模式向智能化方向转变的目标。

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