突破传统算法可行边界：实时拧紧曲线监控

明明监控了拧紧过程，为什么问题件仍然流出？

小到PCBA板的安装，大到整车的组装，都离不开那些看似微小但关键的螺钉和精准的拧紧工艺。一辆汽车的所有零件加起来，约需拧紧5000颗螺丝，每一颗螺丝都扮演着至关重要的角色。

然而，目前主流的拧紧设备通常只依据“最终扭矩”和“最终转角”来判断拧紧过程是否合格，这样真的足够吗？

• 某控制器供应商在对PCBA的螺丝拧紧时发生打歪，PLC和MES检查该零件的扭矩和转角均为合格结果，但是导致车辆发生PCBA的短路失效，影响车辆行驶...
• 理想汽车工厂内曾经由于拧紧工具轴承隐裂导致拧紧异常，可是该拧紧过程的扭矩和转角同样符合标准...

仅凭“终局数据”做决断，无异于盲人摸象，难以洞悉全过程的细节异常，需要更完善、全面的质控方式。

连山：实时拧紧曲线监控，精准捕捉异常

连山基于整条拧紧曲线的序列数据，自主研发了拧紧异常拦截算法。通过对上万条拧紧失效曲线的分类与分析，连山平台总结并量化出了包括“拧紧不到底”、“重复拧紧”等11类典型失效特征，进而构建了拧紧失效故障树，实现对上述异常的精准拦截，大幅减少工艺工程师的问题分析时间。

此外，连山平台还自主研发了基于端到端深度学习的拧紧曲线分析模型，采用以时序卷积网络（TCN）为核心架构，整体判定拧紧过程质量。借助mask方法，系统能够基于正样本曲线生成大量负样本，通过“故意制造错误”来增强样本多样性和数量，保障了新型失效类型的有效拦截。

连山拧紧工具附带拧紧数据统计分析系统和异常告警推送系统。前者可以进行异常拧紧明细查询，分工位/分螺钉规格查询合格率等功能，无需编写代码即可完成可视化；开发工程师可以借助连山IDE进行更多功能工具开发，实现更适合客户真实场景的拧紧全景分析系统。后者可以及时通知到质量和工艺工程师进行异常产品的分析与闭环，加速解决拧紧问题。

目前，该系统已在理想汽车单个总装车间实现每日200余次拧紧异常的实时拦截与快速闭环反馈，显著提升了成品的拧紧质量保障能力。

快速上手拧紧工具

连山平台将多年经验沉淀到拧紧工具“AI市场-模型市场”中，支持用户基于产线的螺丝规格和工位“定制化+低代码”开发拧紧判异模型，最快可1天内完成模型上线。