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客户端人眼难以察觉的封装瑕疵，AI技术能够精准识别。
AI赋能质量管控
近日，在邯郸市曲周县晨光生物科技集团股份有限公司的灌装车间内，一壶壶辣椒红色素正通过传送带快速运转。显示屏实时更新检测数据：今日总数1285，错误数1，合格率99.922%。
公司数字中心负责人程远欣介绍："过去这类微小封口问题仅靠人工检查难以发现。如今借助AI系统提前预警，工人能够及时重新封装处理。"这套基于热成像和机器视觉算法的检测系统可识别12种可能导致漏液的隐患，使漏液率从3‰降至0.5‰。
突破质量检测瓶颈
传统检测模式存在显著局限：取样、送检等流程耗时长（12至72小时），无法实时反馈原料变化和质量偏差。晨光生物通过引入近红外光谱和多光谱在线检测技术，并结合机器学习算法，建立了包括有效成分含量、溶剂比例等十几项指标的在线分析模型。
这一创新使检测效率从日级提升至分钟甚至秒级，目前AI在线检测已覆盖甜菊糖、水飞蓟素等多条产线，替代率约达40%。实时监测让质量波动能够被及时发现和处理。
实现工艺参数精准调控
在工艺优化方面，传统模式依赖实验室反复试验，周期长且成本高。通过AI技术关联关键质量属性与工艺参数，系统可自动计算参数影响权重并输出最优调整方案。
这一创新使常规工艺调整无需再走繁琐的实验室流程，生产人员只需参考模型建议即可完成操作。数据显示，产品收率提升2%，不良品率下降3%。
构建智能数据平台
过去，公司各系统（如ERP、LIMS）数据孤岛现象严重，报表制作耗时长。现在借助云端MES平台，企业打通了从采购到设备等多源数据，形成了覆盖决策层、管理层和执行层的三级数据驾驶舱。
生产任务进度、稼动率等信息实时呈现，自动化采集和AI生成的报表让班长只需审核确认即可发布。定制报表制作时间由数小时压缩至几分钟。
通过数字技术赋能，晨光生物已实现降本提质增效约1500万元，并获得4项发明专利和2项软件著作权。
公司计划进一步加大AI在生产工艺优化等领域的应用开发。