科技發(fā)展給豐田質(zhì)量管理既帶來了挑戰(zhàn)，也帶來了機遇。

挑戰(zhàn)方面，汽車行業(yè)面臨動力電池原材料成本上升和芯片短缺等問題，導致交貨周期延遲、產(chǎn)銷量下降和利潤受擠壓。

在工廠環(huán)境中，將不同廠商提供的視覺系統(tǒng)、AI 算法、硬件設備等無縫集成，并讓它們在統(tǒng)一平臺協(xié)同工作有難度，不同生產(chǎn)線的兼容性和生產(chǎn)數(shù)據(jù)整合也需克服。

復雜多變的環(huán)境，如光線變化、零部件形狀和材質(zhì)多樣，易影響視覺系統(tǒng)的準確性和穩(wěn)定性，導致誤判漏判。而且視覺系統(tǒng)導入的效率可能不如人工操作，其處理速度和穩(wěn)定性面臨挑戰(zhàn)，設備投資、系統(tǒng)安裝和后續(xù)維護成本較高，控制成本有壓力。

機遇方面，豐田一直以品質(zhì)著稱，對品質(zhì)的極致追求是其成功的關(guān)鍵。

在技術(shù)創(chuàng)新上，早在上世紀 70 年代就研究混合動力技術(shù)，在自動駕駛、人工智能等領(lǐng)域也不斷探索。

例如其在日本工廠部署的基于 AI 的視覺檢測系統(tǒng)用于焊接質(zhì)量監(jiān)控，提高了焊接質(zhì)量一致性。

豐田采用伊藤忠科技解決方案開發(fā)的“車輛檢測信息系統(tǒng)”，利用 CyberLink 的 AI 面部識別引擎 FaceMe，即使用戶戴口罩也能高精度識別，使質(zhì)量控制更方便高效。

隨著智能科技發(fā)展，未來汽車將更互聯(lián)，自動駕駛功能更完善，豐田可積極擁抱變革，為用戶提供更安全舒適便捷的出行體驗。

同時，視覺系統(tǒng)有望具備更強的自適應能力和更高識別精度，能識別更多復雜零部件形態(tài)和材料，通過 AI 學習算法還能預測設備故障進行維護，減少停機時間，提升智能化水平，實現(xiàn)柔性化生產(chǎn)，適應市場需求變化。