执行摘要
围绕首件检验场景构建的统一质量工作台，用一套平台串起图纸、计划、测量、统计、报告与审批。
KunLun FAI系统是一套面向制造业的首件检验数字化平台，聚焦“图纸、检验、测量、统计、报告、审批”六大关键环节，帮助企业将传统依赖 Excel、纸质单据和人工经验的 FAI 作业方式，升级为标准化、平台化、数据化的质量管理模式。
系统适用于航空航天、汽车零部件、精密加工、工业装备、电子结构件等对首件确认、过程能力分析和客户交付文档要求较高的行业。平台既可作为独立 FAI 平台使用，也可作为 MES、QMS、PLM、设备采集系统之间的质量业务中台。
关键业务闭环
图纸、计划、测量、统计、报告、审批一体化串联。
部署层级
支持本地验证、单机上线与生产级部署架构。
质量追溯链条
从数据采集到签核归档形成完整审计路径。
行业背景
多数制造企业已经有首件检验制度，但执行层面仍长期被人工整理、分散数据和非标准报告所牵制。
- 图纸尺寸、公差、GD&T 信息主要依赖人工整理，效率低且易漏项。
- 检验计划与图纸、控制计划、作业指导书之间缺少统一联动。
- 测量数据散落在设备、纸单和 Excel 中，统计过程滞后。
- Cp/Cpk 等过程能力分析往往停留在事后统计，缺少实时支撑。
- 报告格式不统一，难以稳定满足客户和行业标准要求。
- 审批签核链条分散，质量责任与过程证据不完整。
定位愿景
成为制造企业首件检验与质量评审场景中的数字化中枢，让质量活动从经验驱动走向数据驱动。
更快结构化
让图纸要求能够更快转化为结构化检验任务与标准计划。
更强可分析
让测量数据自动沉淀为过程能力分析结果与预警依据。
更稳可交付
让检验报告稳定、规范地输出为客户可接受的标准文档。
AI 功能体系
KunLun FAI系统的 AI 能力不是单点工具，而是围绕图纸、规则、数据与质量结论构建的多层智能辅助体系。
AI 图纸语义识别
支持对 PDF、图片图纸中的尺寸、公差、形位要求、标注语义进行自动提取，从“看见字符”进一步向“理解检验含义”延伸。
智能检验特性生成
基于识别结果自动生成检验特性与基础检验计划，减少质量工程师从零录入的重复性工作。
智能风险点识别
围绕关键尺寸、关键工序、关键控制要求形成风险点清单，为首件阶段的重点关注项提供辅助判断。
质量异常辅助分析
结合测量结果、规格界限和批次趋势，辅助识别异常波动、不稳定特性与潜在超差风险。
AI 能力演进路径
- 第一层：OCR 识别与尺寸抽取，解决图纸数字化输入问题。
- 第二层：检验计划智能生成，解决人工建项效率问题。
- 第三层：质量规则与风险识别，提升首件检验聚焦度。
- 第四层：过程异常辅助分析，帮助质量人员更快做出判断。
- 第五层：质量知识沉淀与模板复用，形成企业级质量智能资产。
AI 能力架构图
AI 工作流示意
图纸输入
上传 PDF、图片或扫描图纸，系统接收原始质量输入资料。
模型识别
OCR 与视觉模型提取尺寸、公差、符号与标注上下文。
语义结构化
把图纸元素映射为检验特性、控制要求与结构化字段。
质量辅助判断
生成计划、识别风险点，并结合测量数据进行异常辅助分析。
业务输出
输出检验计划、统计结论、报告草稿与企业可复用质量知识。
AI 对比传统方式
人工主导、流程割裂
- 图纸靠人工阅读与录入，效率低且易漏项。
- 检验计划依赖 Excel 或个人模板，标准不统一。
- 测量数据与统计结果分散，常常事后才发现异常。
- 报告生成与审批追溯依赖人工整理，交付压力大。
识别更快、建模更准、判断更及时
- 图纸自动抽取与语义理解，减少重复录入。
- 基于识别结果生成检验特性与计划草稿，加快建项。
- 测量与统计联动，风险点和异常波动更早暴露。
- 报告、审批、模板知识在同一平台沉淀与复用。
多模型支持专区
豆包
适合复杂图纸场景下的视觉理解与结构化抽取，可增强尺寸、公差、标注上下文识别能力。
Kimi
适合复杂质量资料的多轮理解与辅助分析，可用于补充图纸说明、规则推断与文本整理。
GLM
适合工程制造文本与规则理解场景，可增强检验特性描述生成、辅助归纳与逻辑抽取能力。
PaddleOCR
适合本地、离线和私有化部署环境，是图纸文字识别、基础尺寸提取和快速部署的重要引擎。
核心能力
覆盖从零件建模到报告签核的全流程能力矩阵，兼顾业务深度与工程可扩展性。
零件与图纸管理
维护零件主数据，支持 CAD、PDF、图片上传和版本管理，统一质量资料入口。
AI 图纸识别
基于 PaddleOCR 与云端视觉引擎自动提取尺寸、公差与形位要求，生成尺寸清单与气泡图。
检验计划管理
从 OCR 结果一键生成检验计划，也支持手工建计划、模板复用、关键特性配置与 AI 辅助建项。
SOP / 控制要求
管理作业指导书、控制计划、控制要求和风险点，建立图纸到作业指导的联动关系。
测量批次执行
支持样本量、环境参数、设备信息和测量数据的统一记录，并自动做合格判定。
统计分析与 Cp/Cpk
自动计算 Cp、Cpk，提供控制图、趋势图、直方图和不合格点分析。
标准化报告输出
面向 AS9102、PPAP 等场景输出标准化报告，提升客户交付的一致性与专业性。
审批流与电子签名
支持多角色审批、电子签名、状态跟踪与归档，强化质量责任闭环。
平台流程
用统一的数据和工作流，把首件检验从“输入资料”推进到“输出结论”。
零件建档与图纸上传
OCR识别与尺寸整理
检验计划与控制要求生成
测量批次执行与结果录入
Cp/Cpk 分析与质量判断
报告生成、审批签核、归档发布
技术架构
模块化、可部署、可扩展的 Web 架构设计，兼顾试点验证与生产落地。
技术栈
模块架构
| 模块 | 职责 |
|---|---|
| core | 核心配置、项目管理、公共能力 |
| parts | 零件、图纸、OCR、控制要求、风险点 |
| inspections | 检验计划、检验特性 |
| measurements | 测量批次、记录、统计分析 |
| reports | 报告模板、检验报告 |
| workflows | 审批流、电子签名、不合格品处理 |
| equipment | 设备台账与设备扩展接口 |
| accounts | 用户、角色、权限 |
差异化
相比传统 Excel 与纸质表单驱动的首件检验方式，平台更强调自动化、一致性与可追溯性。
- 从图纸识别到检验计划生成，具备更强自动化能力。
- AI 能力覆盖图纸理解、规则生成、风险识别与辅助分析，而不只是单一 OCR。
- 将测量数据、统计分析、报告输出整合在同一平台中。
- 具备审批流与电子签名能力，强化合规与审计支撑。
- 支持标准化模板与结构化数据沉淀，降低人员经验依赖。
- 支持本地部署与生产级部署，适配企业内网和安全需求。
用户旅程
围绕质量工程师、检验员、质量经理和管理层四类典型角色设计产品价值路径。
质量工程师
更快整理图纸尺寸与公差信息，更高效生成检验计划和报告，减少重复整理工作。
检验员
更清晰执行检验项目，更方便录入测量数据，更快获得合格判定反馈。
质量经理
更及时掌握过程能力状态，更方便审核和批准报告，更容易追踪异常点。
管理层
获得统一质量数据视图，为质量数字化建设、审计合规与客户交付提供支撑。
模块清单
平台能力通过多个业务模块协同实现，既适合逐步上线，也适合整体落地。
仪表盘
系统概览、待办提醒、统计摘要。
零件管理
零件主数据、图纸/PDF 上传、版本管理。
OCR识别
图纸识别、尺寸提取、气泡图标注、AI 图纸理解。
检验计划
检验项目、特性定义、公差设置。
SOP 管理
作业指导书、控制计划、控制要求。
测量批次
测量数据录入、合格判定。
统计分析
Cp/Cpk、控制图、趋势图、异常辅助识别。
检验报告
报告生成、PDF 输出。
审批流程
电子签名、审核、批准、归档。
项目管理
FAI 项目、里程碑、步骤跟踪。
设备管理
测量设备台账与关联信息。
AI 质量辅助
规则生成、风险点识别、质量知识沉淀。
面向客户
适合正处于质量标准化、数字化升级和客户交付规范化阶段的制造型企业。
目标客户
- 有首件检验标准化需求的制造企业
- 需要输出规范客户交付文档的质量团队
- 希望提升 Cp/Cpk 分析能力的工艺与质量部门
- 正在推进数字工厂、质量中台、QMS 升级的企业
典型行业
- 航空航天
- 汽车零部件
- 精密加工
- 装备制造
- 电子结构件
- 医疗器械零部件
部署运维
支持从试点验证到正式生产的多级部署方式，便于企业逐步落地并融入既有 IT 环境。
部署模式
| 模式 | 适用场景 |
|---|---|
| 本地开发部署 | 演示、试用、开发测试 |
| 单机服务器部署 | 中小规模正式上线 |
| 生产级部署 | Nginx + Gunicorn + PostgreSQL + Redis |
基础要求
- Python 3.12+
- PostgreSQL 14+（生产推荐）
- Redis 7.0+（缓存与异步任务）
- Ubuntu 22.04 LTS / CentOS 8+ 等主流 Linux 发行版
运维特点
- 支持本地文件与 S3 兼容对象存储
- 支持标准 Web 服务架构
- 便于结合企业内网与安全策略进行管理
结语
KunLun FAI系统不是单纯的“检验录入工具”，而是一套围绕首件检验场景构建的质量数字化平台。