边缘AI通过在本地设备上直接进行实时数据处理和决策，从而无需云连接，增强了制造业的质量控制。这种方法减少了延迟，降低了带宽成本，并允许在生产过程中立即检测到缺陷。例如，嵌入在装配线中的摄像头和传感器可以运行机器学习模型，在产品制造时对其进行检查，标记出表面瑕疵或尺寸不准确等问题。通过在数据源头处理数据，边缘AI系统能够即时向机械或操作员提供反馈，最大限度地降低有缺陷产品流入下游的风险。
一个常见的应用是使用部署在边缘设备上的卷积神经网络 (CNN) 进行视觉检测。安装在生产线上的摄像头捕捉组件的高分辨率图像，边缘AI模型分析这些图像，以查找金属零件裂纹、涂层不均或电子元件错位等缺陷。在汽车制造业中，边缘系统可以通过将热成像数据与质量标准进行比较来检查焊缝，确保结构完整性。同样，在电子装配中，边缘AI可以验证焊点质量或元件放置精度。除了视觉，边缘设备还监控传感器数据——例如工业机械的振动或温度——以预测可能导致产品缺陷的设备故障。例如，CNC机床的异常振动可能会在生产出有缺陷的零件之前触发维护警报。
边缘AI还解决了制造环境中的实际限制。通过将数据保留在本地，它避免了通过网络传输敏感的生产信息，提高了安全性和合规性。此外，边缘系统可以在连接性差的区域可靠运行，例如偏远工厂。开发者通常将这些模型部署在工业PC、微控制器或专用的硬件（如 NVIDIA Jetson 设备）上，平衡计算能力和能效。与现有自动化系统（如 PLC (可编程逻辑控制器)）的集成，使得在检测到缺陷时能够直接控制机械，停止生产或调整参数。随着时间的推移，模型可以利用从工厂车间收集的新数据进行再训练，适应材料或设计的变化，而无需进行重大的基础设施更新。这种实时处理、适应性以及与工业系统的集成，使得边缘AI成为在制造业中保持质量的实用工具。