实施难度：中
AI视觉检测玻璃制品缺陷
📊 预期效果：缺陷检出率提升至99%，减少人工复检成本30%。
📚 应用依据：基于深度学习图像识别，可自动检测气泡、裂纹等缺陷，替代人工目检。
实施难度：高
熔窑能耗AI实时优化系统
📊 预期效果：熔窑能耗降低8-12%，年节省燃料成本超百万元。
📚 应用依据：通过机器学习分析温度、燃料等参数，动态调整燃烧策略以降低能耗。
实施难度：中
AI辅助配料配方优化
📊 预期效果：配料误差缩小50%，产品批次合格率提升15%。
📚 应用依据：利用回归模型预测原料配比对玻璃成分的影响，减少人工经验依赖。
实施难度：高
模具切换智能排程系统
📊 预期效果：产线停机时间减少20%，换模效率提升25%。
📚 应用依据：基于订单数据和历史切换时间，用强化学习优化产线换模顺序。
实施难度：低
吹制工艺AI教学与辅助
📊 预期效果：新员工培训周期缩短40%，次品率下降10%。
📚 应用依据：利用动作捕捉和生成模型，指导新员工标准化操作，降低技能门槛。
实施难度：低
环保排放AI预测与调优
📊 预期效果：排放达标率提升至98%，环保整改成本降低15%。
📚 应用依据：通过时序模型预测排放浓度，联动脱硫脱硝设备提前调整。
