某上市公司模具厂的车间里，质检员老李常年面对繁琐复杂的图纸。客户通常会将PDF文件发来，里面包含着各种尺寸、配合、公差信息。以Φ5.8 H7轴孔配合尺寸为例，这样的细节往往隐藏在侧视图的角落，稍不留神就可能发生标错，而这类错误一直困扰着老李和他的团队。长期以来，标错率维持在8%左右，直接影响了生产效率和产品质量。每当出现标错，废品率高企，不仅给车间带来额外的处理成本，还导致了不必要的时间浪费。

然而，自从去年引入简会的AI模具检验系统后，情况发生了根本性的变化。新系统通过人工智能技术，极大地简化了图纸标注的过程。质检员只需用鼠标框选图纸元素，系统便会自动识别其中的形位公差和关键尺寸，并生成连贯的气泡序号，甚至能将所有检测数据一键导入到表格中，极大地节省了手动标注的时间。原本需要两个质检员盯着一张图纸的繁琐工作，变成了轻松的操作流程。标注时间也从最初的148分钟大幅缩短至30分钟，极大地提高了工作效率。

更为重要的是，随着系统自动化的介入，标错率迎来了彻底的逆袭——半年来，标错导致的废品率成功降到了0。这一成果不仅令老李感到欣慰，也大大提升了整个车间的工作信心。正如老李所说：“以前两个人盯一张图还心慌，现在系统比人细，我们能腾出更多精力去关注更关键的工艺问题。”

通过这次数字化转型，老李和他的团队从繁重的机械性工作中解脱出来，能够将更多的注意力集中在质量的核心环节上。机械性工作交给智能工具去处理后，人的工作重心可以转移到更需要专业判断的领域。

这一创新不仅提升了车间整体效率，也使得质检员能够更加专注于产品的整体质量，而不是被繁琐的细节所困扰。企业的生产流程得到了显著优化，废品率的显著下降，无疑为模具厂的整体生产力提升和产品质量保证提供了坚实的基础。

这项技术的成功应用，不仅是企业内部提升管理效率的一次胜利，也展现了人工智能在传统制造业中的巨大潜力。在未来，更多的模具厂有望借助类似的智能化工具，进一步提高生产效率，降低错误率，推动整个行业向数字化、智能化转型，为企业创造更大的经济价值。