AI SOP赋能制鞋，为关键工艺保驾护航

1. 客户简介

客户是国内领先的大型鞋履制造上市企业，深耕鞋履研发与生产多年，为多家国际头部运动品牌提供专业制造服务。企业拥有较为完整的研发、材料加工、鞋面制造、成型组装及质量管理能力，并在国内外布局多个生产基地。

客户订单规模大、产品品类多、生产节拍快，对产品品质、工艺一致性和交付效率有严格要求。随着品牌客户对供应链质量和生产过程透明度提出更高要求，企业持续推进生产数字化建设，希望通过视觉AI提升现场质量控制能力，并逐步形成可复制的智能检测体系。

2. 项目背景

鞋履制造包含裁切、针车、预磨、清洁、涂胶、贴合、压合、成型和包装等多道工序。其中，预磨皮与涂胶质量直接影响材料粘接强度、产品外观和使用寿命。过去，客户主要依靠员工自检、班组巡检和质量人员抽检，检测结果容易受到人员经验、工作状态和抽检频率影响。

以预磨皮为例，打磨不足可能导致胶水附着力不够，增加后续开胶风险；打磨过度则可能造成材料变薄、破损或外观异常。若问题在当前工位未被发现，进入贴合、成型等后续环节后，返工和材料损耗成本会显著增加；若成品流入市场，还可能带来退货、返修和客户投诉风险。

与此同时，员工需要按照标准作业程序依次完成取件、定位、打磨、清洁、涂胶、检查等动作。传统人工巡检无法持续覆盖每个工位和每个生产周期，发生步骤遗漏或顺序错误后，也缺少完整的过程记录。因此，客户希望通过视觉AI实现关键工艺自动检测、异常即时告警和全过程数据留存。

3. 业务挑战

质量标准依赖经验

预磨皮质量涉及打磨位置、覆盖范围、均匀程度和材料表面状态等多个维度。不同员工和检验人员的判断可能存在差异，需要将经验标准转化为可量化、可重复执行的检测规则。

工艺异常类型复杂

打磨不足与打磨过度的表现不同，不同鞋型、颜色和材料的标准也不完全一致。系统既要判断是否完成操作，也要判断结果是否符合当前产品的工艺要求。

SOP步骤难以持续监管

员工可能出现漏涂胶、少做步骤、动作不到位或操作顺序错误等情况。人工巡检只能观察局部时间点，难以对完整生产过程持续记录和复盘。

产品换型频繁

多鞋型、多材质和小批量订单并存，检测区域和判定标准会随产品变化。视觉系统需要支持快速配置和模型迭代，避免每次换型都进行长时间现场调试。

现场环境与生产节拍要求高

车间存在光照变化、材料反光、人员遮挡和工件位置波动，算法还需要在较短时间内完成分析与反馈，不能对原有生产节拍造成明显影响。

4. 解决方案

项目建设了由产线视觉采集、边缘AI算法、质量管理平台和模型训练平台组成的整体解决方案。摄像头在关键工位采集图像或视频，边缘设备完成实时分析，异常结果同步至现场终端与管理平台。

预磨皮质量检测

算法根据不同鞋型配置检测区域，识别漏磨、少磨、过磨、区域偏移及局部不均匀等异常。发现问题后立即提示员工复核，尽量在产品进入下一工序前完成返工或隔离。

涂胶完整性检测

系统同时分析涂胶动作和涂胶结果，判断员工是否执行规定操作，并识别漏涂、少涂、覆盖不完整或涂胶区域偏移等问题。

SOP步骤识别

系统将标准作业流程拆分为若干关键动作，持续判断每个步骤是否发生、是否按正确顺序完成，并对步骤遗漏或操作时间异常进行告警和记录。

异常闭环与质量追溯

系统保存异常图片、视频片段、时间、工位、产品型号和批次信息。管理人员可按照产线、工位和异常类别查询数据，完成异常发现、现场处理、结果复核和原因分析的闭环。

5. 部署内容

• 产线摄像头与补光设备：部署于预磨、涂胶及重点SOP工位，稳定采集关键过程图像。

• 边缘计算设备与视觉算法：在生产现场完成实时推理，降低传输延迟并保障生产节拍。

• 质量管理平台：集中展示检测结果、异常记录、质量趋势和产线运行情况。

• AI训练平台：管理样本、标注、训练、测试和模型版本，支持新鞋型与新材料快速适配。

• 系统集成：根据现场条件，与工位、产品型号、生产批次及现有业务系统进行数据关联。

6. 应用成效

系统投入运行后，客户逐步从人工抽检转向关键工序的持续自动检测，质量问题能够在当前工位更早被识别和处理。以下为案例展示用的阶段性参考成效：

✓ 关键工序检测准确率达到约95%，SOP异常识别率达到约96%。

✓ 质量问题发现时间由事后抽检缩短至秒级，异常流入后续工序的比例降低约40%。

✓ 相关工序返工率降低约30%，人工巡检工作量减少约40%至50%。

✓ 步骤遗漏类问题减少约60%，异常记录与报表整理时间减少约70%。

✓ 新鞋型检测模型适配周期缩短约50%至60%，提升柔性生产响应速度。

7. 客户价值

项目帮助客户将原本依赖经验的质量标准转化为可执行、可追溯的数字化规则。通过在当前工位及时拦截异常，减少了产品进入后续环节所产生的返工、材料浪费和潜在退货成本。

SOP过程识别使现场管理从抽查转向持续监测，质量人员可以将更多精力投入复杂异常判断、工艺优化和员工培训。持续积累的图像与检测数据，也为新产品导入、质量趋势分析和跨部门问题追溯提供了可靠依据。

8. 相关场景

• 鞋面、鞋底及材料表面缺陷检测

• 打磨区域、打磨完整性与均匀性检测

• 涂胶完整性、覆盖范围与位置检测

• 部件漏装、错装及位置偏差检测

• 员工操作规范与工序顺序识别

• 产品外观、颜色、标签与包装检测

9. 咨询方案

针对人工检测效率低、质量标准难统一、SOP执行过程难追溯或产品换型频繁等问题，我们可结合实际产线、工艺节拍和检测标准，提供现场评估、样本测试、算法开发、系统部署、平台建设及持续训练的一体化视觉AI解决方案。

建议在项目启动前选取一个高价值工位开展可行性验证，通过真实生产样本确认检测边界、准确率目标和投资收益，再逐步复制到更多产线与生产基地。