车架总成检查从110分钟压到38分钟：AR叠CAD查结构，AI管标签型号与SOP
大型车架总成、液压支架总成、后部装配框架由大量焊接小件与支架组成，检查项多、装配关系复杂，又不适合频繁搬进计量室。传统检查由检查人员对照图纸逐项核对，单件人工图纸检查时间长达110分钟，记录不完整，结构类返工成本居高不下，偏差往往到后期工序才被发现。
慢的根源：两类任务在同一双眼睛上来回切
车架类总成的检查项既有结构性问题，也有内容性问题：一边要比对支架偏移、孔位不一致、附件漏装，一边要确认标签、型号、数量、OCR字符、外观瑕疵与SOP步骤。人工检查时两类任务交织，注意力被反复切换，既慢又容易漏。任何单一手段都只能覆盖其中一半。
AR管空间：支架偏移在叠加画面上是错位
平板AR终端把三维CAD实时叠加到工件上：支架偏移表现为CAD轮廓与实物错位，孔位不一致表现为孔位置偏差，附件漏装表现为叠加画面里的空位。车架类结构件外形特征丰富，无标记配准在车间环境中即可稳定完成。
AI管内容：OCR、型号数量、SOP与外观瑕疵
AI识别分别处理铭牌与标签字符、物料型号与数量、SOP步骤符合性、表面外观瑕疵，各自独立判断后统一汇总。关键在设计上是置信度与人工复核结合：低置信结果提示人工确认，不允许直接放行。这一条决定了AI环节是助力还是新的风险源。
眼镜的作用是流程引导和第一视角留证
AR智能眼镜承担流程引导与第一视角记录：检查步骤按提示执行不易漏项，第一视角影像自动留存，替代纸质记录。平板与眼镜数据互通，结构比对与流程记录由同一系统管理，避免两套工具割裂。这不是为了多一件设备，而是为了解决记录人工誊写易缺漏的问题。
四条改善线怎么来的
项目实施后，单件人工图纸检查时间从110分钟缩短至38分钟，缩短65%；计量初筛占用从每周约42小时降至约19小时，减少55%；检查记录完整率提升至96%；月均结构类返工成本降低约63%，偏差发现提前1至2道工序。以上数据以现场验收结果为准。
推广前要确认的两件事
一是系统集成：需确认与既有MES、QMS、ERP的数据接口与字段映射，检查结果要能进入既有管理流程。二是人员接受度：平板与眼镜操作直观，短期可上手，但流程引导的步骤设计要与现场工艺对齐，否则引导本身就是负担。文本类确认占比高的场景，AI的价值更突出。
现场会追问的
110分钟到38分钟，主要省在哪？
CAD轮廓实时叠加替代图纸逐项核对，结构问题一眼可比；AI同步确认标签、型号、数量与SOP，两类任务并行完成。
AI判错了怎么办？
低置信结果不直接放行，提示人工确认；高置信结果按流程记录，异常项标记返修后进入复核。
检查结果怎么进质量体系？
结果同步MES、QMS、ERP，检查记录、异常标记与返修状态随工件流转，形成从发现到闭环的链路。
没有AR眼镜能用吗？
结构比对靠平板即可完成；眼镜承担的是流程引导与第一视角记录，缺了它，记录完整率与防漏项能力会打折。