注：本次路演活动相关背景信息参考来自深圳市质量协会公众号公开报道
近日，由“深质投”领航赋能系列活动与深圳虚拟大学园国家大学科技园“深转化”联合打造的新一代信息技术项目专场路演在深圳举行，[深圳市质量协会对本次路演活动进行专题报道]。经“深质投”质量遴选体系评估筛选，成都普朗克科技有限公司质量AI项目成功入选专场展示。
作为垂直于“质量+AI”赛道的代表性项目，成都普朗克科技在本次路演面向创投机构、产业代表以及质量领域专家，对外输出企业在制造业可信质量AI方向完整落地解决方案，核心目标是让AI做出可信质量决策。
制造业质量AI迎来发展窗口，垂直场景对AI提出可信化要求
在政策引导与市场需求双重驱动之下，制造业AI应用正在加速落地。工信部等六部门出台智能工厂梯度培育相关计划，明确制造业AI渗透提升要求；“人工智能+制造”“人工智能+质量”专项行动持续推进，不少国央企已经开启质量AI场景采购、揭榜挂帅类项目。结合行业权威预测，2030年国内非视觉质量AI细分市场规模约222.2亿元人民币。
当前不少制造企业尝试引入通用大模型赋能质量管理业务，但在实际落地过程中暴露出现实问题：
- 专业依据缺失：缺少质量工程、行业及企业规范支撑，AI结论看似合理，却难以用于工程质量决策。
- 计算过程不可验证：输出结果，不公开演算逻辑，无法复现核验，难以满足制造业严谨质量要求。
- 结论无来源证据：质量判定无原始报告、数据、图纸等佐证，内审外审中不满足质量追溯合规要求。
- 改进无受控闭环：仅输出文字建议，无法对接业务流程，整改任务、效果校验无法流转形成闭环。
针对上述制造业落地现实问题，成都普朗克科技的自研AI产品以四项核心准则建设可信质量AI：
- 有专业依据
- 有计算验证
- 有来源证据
- 有受控闭环
整套方案目标，是把AI输出的质量判断，变成企业内部可复核、可追溯、可管控执行的业务结果。
以三大自研产品协同，打造可信质量AI完整业务闭环
成都普朗克科技的可信质量AI能力，不是单一AI模型，而是一套由业务系统、AI引擎、统计分析工具共同组成的完整产品栈。把传统质量管理中高度依赖资深工程师经验的工作，转化成AI可执行、可留痕、可复核的标准化业务动作，形成企业可落地运转的业务链路：
业务系统→AI输出专业诊断与证据材料→质量专家人工复核校验→业务系统完成受控处置流转→效果数据回输完成验证与持续改善。
TQMS 一体化智能全面质量管理系统
作为质量业务承载底座，TQMS覆盖研发、供应链、生产制造、售后、实验室全链条质量业务。包含检验管理、供应商质量、质量文控、不合格问题处置、计量器具管理等模块，内置APQP、FMEA、CP、PPAP、SPC、MSA等成熟质量工程工具。系统深度集成Qseek质量AI引擎，承接质量AI输出结果，完成企业内部受控流程流转、记录留痕，实现业务系统受控处置环节。
Qseek 企业质量AI引擎
承担质量智能推理、文档处理与知识复用能力。支持搭建企业专属质量知识库，完成质量知识问答、质量问题辅助分析、检验报告智能审核、图纸关键信息提取、检验方案推荐、质量报表自动生成等工作。为业务提供专业诊断与证据输出、专家复核辅助的AI能力，可嵌入TQMS使用，也支持对接第三方业务平台。
HYLUO 专业级AI统计分析工具
聚焦质量数据分析与工艺优化。工程师上传业务数据，使用自然语言描述分析诉求，系统自动匹配适配统计算法，输出可视化图表、分析结论以及工艺改善建议，覆盖SPC、MSA、DOE、回归分析等统计能力。负责落地效果验证与持续改善，为质量改善动作提供可量化的数据依据。
三款产品既可以组合成套使用，也可以根据制造企业现有数字化独立使用，适配不同阶段企业质量数字化建设需求。
多行业项目落地，沉淀可复制的质量AI服务模式
依托Qseek、HYLUO可信质量AI产品能力，公司方案已经落地能源电网、重型装备、高端材料、光通信、电子半导体等多个行业，服务包含中国航发、中物院、东方电气、中铝高端、延锋、山外山在内的9 家国央企与头部制造企业。
经过大量项目的落地实践，成都普朗克沉淀出可跨工厂、跨行业快速复用的“报告智能评审共享服务”，完成质量AI 商业模式闭环。助力制造企业将质量审核、供应商管控、监造分析等高人力、强经验依赖的工作数字化与智能化，有效降低人力成本，沉淀企业专属质量知识资产。
企业自研实力：团队、知识产权与一体化实施服务
成都普朗克科技有限公司成立于2019 年，专注制造业质量数字化与质量AI应用，是软件研发及解决方案服务企业。核心团队成员来自英特尔、康宁、普惠航空等国际制造科技企业，具备装备制造、半导体、汽车电子行业质量管理、工业软件实施、质量算法研发实战经验。
除软件产品以外，成都普朗克科技还输出完整配套服务：质量业务现状梳理、数字化方案规划、软件部署、系统集成与项目实施，帮助制造企业打通质量业务流程、业务数据、组织质量知识，支撑质量风险前置预防、生产过程管控以及长期持续改善。
