工程图纸智能识别

一、现状背景

目前企业生产制造过程中，工程图纸使用量巨大、信息结构复杂，质检标准报告仍依赖传统人工制作与数据记录方式，已无法匹配当前生产规模与质量管理要求。

二、核心痛点

图纸关键信息识别困难：工程图纸数量庞大，人工识别、提取尺寸公差、行为公差等关键质检信息耗时费力，易因识图错误导致检验标准偏差。

报告模板制作困难：质检标准报告模板定制化程度高，手动制作耗时长、易出错，难以快速响应产品变更和客户需求。

数据记录滞后：质检数据依赖人工现场记录、事后誊抄，量具测量数据无法自动采集，需手动填写，效率低且错误率高，数据分散在不同纸质表单或Excel中，实时性差、追溯困难。

质量风险高：人工操作环节多（记录、转录、核对），错误率高，且问题发现滞后，批量质量事故风险大。

统计分析薄弱：数据碎片化严重，难以进行有效的质量趋势分析、SPC过程能力分析，质量改进缺乏数据支撑。

三、需求目标

通过引入信息化软件或AI智能工具，实现：

效率提升

错误率降低

数据实时化

四、功能需求

支持AI自动识别图纸中的尺寸、行为公差、形位公差、技术要求等关键质检信息，一键生成检验计划和标准

质检标准报告模板可视化配置工具（支持自定义字段、公式、判定逻辑）

支持数显卡尺、千分尺、高度计、影像测量仪等主流量具数据的自动采集与实时传输，实现测量数据直接与质检项目绑定，消除人工抄录环节