周期式管理产品质量识别缺陷，快速开展售后维修服务

5G还可用于改善企业的质量管理。人工智能的视觉识别系统会以百万量级的图像数据集进行训练，以确保其能够识别所有潜在的缺陷，使得企业能够迅速识别那些可能影响产品质量的问题。

例如，捷普公司应用人工智能视觉识别技术，可在电路板制造的早期阶段发现潜在的错误，能够在35~40道工序的第2道或第3道就识别缺陷，检测故障的准确率达80%，节省了约17%的人工成本和约10%的能源。但是，这种方法需要依托5G才能访问大量实时、高质量的数据，以实现最高效率。利用QR码扫描和射频识别(RFID)追踪溯源方法，产品记录通常仅在到达时进行，并且仅记录位置和时间;　如果产品不合格，则很难确定具体发生在数十道工序的哪个环节。通过在产品包装上安装5G传感器，供应链上下游各环节都可以无须手动检查，即可查询位置、温度、湿度和重量等包装信息，实时获得有关产品状态的反馈信息。

5G带来的不仅是万物互联，还有所有信息数据的追踪溯源，使得未来企业的质量管理工作不仅仅局限在工厂内开展。工业互联网时代，工厂中每个物品物料都是一个有唯一标识的终端，使得生产环节所使用的原材料或零部件都具有信息属性，会根据信息自动进入下一道工序或环节。员工的工作不是搬运物品物料，也不是操作机器设备，而是与带有唯一标识的原材料、生产设备、产品进行信息数据的交互。

同时，借助工业互联网，产品和原材料及零部件的全部数据都可通过5G网络直接传输到各类相关的知识和经验数据库中。一旦产品发生故障，即可通过查询数据库，利用海量的经验和专业知识进行快速诊断，提高故障问题定位精准度，快速开展售后维修服务，从而实现产品的全生命周期管理。