tcl空調維修故障代碼(tcl空調故障代碼表大全解決)

前沿拓展：

一臺空調外機零件約146個；從底盤、外殼裝配，到外觀包裝，組裝完畢大約需要70余道工序每天，大約有28000臺空調，在TCL九江基地完成組裝下線，發往世界各地。

質量就是生命線，在TCL空調器（九江）有限公司設備課課長石召眼里， 每一道工序都關系著千千萬萬個消費者的生活。

哪怕再微小的零部件缺失都會導致產品不合格。同時一些不當的操作，也會給售后帶來非常多困擾，比如，因前序焊接異常或其他原因，導致底板連接桿掉落，就會出現銷售后無法安裝的問題。

據石召介紹，為了保障質量和品牌的美譽度，傳統的應對方案是在產線上增加人工審核或者售后提供換機服務，而一條產線靠人工完成一次巡檢需要大概20分鐘，一次換貨的周期就更不用提了，這樣的操作費時費力不說，也會影響用戶的滿意度。

為解決零件缺漏和生產操作不規范等問題，TCL在探索智能工廠建設中，積極布局巡檢智能化，經過認真考察，最終選擇了海康威視AI開放平臺。

“海康威視AI開放平臺能夠實現算法模型自動化訓練，開發周期短，而且邊緣設備具備靈活的場景適應性。比如針對空調底板，我們用平臺自己訓練了識別算法，通過實時視頻檢測，在發現異常后，產線現場直接聲光報警，提醒現場人員檢查復核。”

通過不斷算法迭代，目前TCL機體零件檢測算法，已經實現機體檢測準確率92.3%，零件孔檢測準確率高達98%，有效降低了故障率，大幅度地提高勞動生產率和附加值。

海康威視AI開放平臺

海康威視AI開放平臺，自2018年推出以來，致力于幫助零基礎用戶開發行業智能算法，實現數字化轉型升級。2021年，AI平臺全新升級，通過全波段應用和多維信號融合，實現全面感知，系統能夠持續自我迭代升級，讓AI越用越聰明。同時，通過認知計算框架，實現了行業數據、行業知識與AI的有機融合，讓各行業可基于框架構建適用行業的認知計算體系。

“人工智能、大數據、物聯網等新興技術對傳統制造業帶來了一些沖擊，同時也是千載難逢的機遇。我們一定要牢牢抓住新一輪科技革命和產業變革的歷史機遇。”

未來，TCL空調還將與海康威視展開AI深度學習、在工業互聯網及AGV等領域進行深度合作，探索“工業互聯網+視頻AI”項目的技術結合，一起推進智能工廠建設，共建互聯網生態體系。

拓展知識：