上海浦东ABB超级机器人工厂引入AI技术，将生产线上的螺丝拧紧成功率从80%提升至近100%。ABB通过深度学习技术，解决了传统图像识别技术准确率低的问题，有效应对工厂环境中的光线变化、零件差异等挑战。该技术已在ABB瑞典工厂成功应用，并即将在上海超级工厂落地。此外，ABB还与英伟达合作开发数字孪生平台，提升产线管理水平。AI技术在焊接检测、预测性维护等方面也展现出巨大潜力，推动制造业智能化转型。

🏭ABB上海超级机器人工厂通过引入AI技术，显著提升了螺丝拧紧的成功率，从80%提升至接近100%，标志着制造业智能化转型迈出重要一步。

💡ABB采用深度学习技术，经过一年多的模型训练，有效解决了工厂环境中光线变化、零件差异甚至缺陷等难题，克服了传统图像识别技术准确率低的局限。

🔗ABB正积极与英伟达等科技企业合作，共同开发数字孪生平台，旨在通过问题数据溯源分析，全面提升生产线的管理水平和效率。

⚙️ABB还在焊接检测和预测性维护等领域积极应用AI技术。例如，智能焊缝质量检测效率较人工提升20倍，并与西安交大团队合作，将电机停机预测研究成果产品化。

快科技5月31日消息，据媒体报道，上海浦东的ABB超级机器人工厂通过引入AI技术，成功将生产线上的"拧紧螺丝"操作成功率从80%提升至近100%。这一突破性进展标志着全球制造业智能化转型进入新阶段。

在传统制造环境中，图像识别技术准确率仅约20%。ABB通过深度学习技术的应用，经过一年多的模型训练，现已能够有效应对工厂环境中的光线变化、零件差异甚至缺陷等问题。这项创新技术已在ABB瑞典工厂成功应用，并即将在上海超级工厂复制落地。

AI技术的深度应用正在重塑工业生产模式。以焊接检测为例，ABB的智能焊缝质量检测效率较人工提升20倍，实现了"边焊接边检测"的流程整合。目前，ABB正与英伟达等科技企业合作开发数字孪生平台，通过问题数据溯源分析提升产线管理水平。

预测性维护是AI改造传统制造的又一典型案例。ABB基于海量历史数据开展的电机停机预测研究，吸引了50多所高校、300多名研究者参与。该公司运动控制事业部负责人表示，正在推进西安交大团队研究成果的产品化进程。

数据显示，ABB全球AI项目数量在过去一年实现翻倍增长，达到250余个。这些项目涵盖工作流程优化和客户合作开发等多个领域。在中国市场，ABB的AI应用已取得显著成效：厦门工业中心通过屋顶光伏智能调控实现年减碳13400吨；青岛特钢的高速线材生产线借助AI图像识别系统实现了异常状态预警与数字控制的智能联动。

随着AI技术在工业领域的深入应用，制造业正迎来效率提升和质量控制的革命性变革。ABB的实践表明，智能化转型已成为全球制造业发展的必然趋势。