周期式管理產品質量識別缺陷，快速開展售后維修服務

5G還可用于改善企業的質量管理。人工智能的視覺識別系統會以百萬量級的圖像數據集進行訓練，以確保其能夠識別所有潛在的缺陷，使得企業能夠迅速識別那些可能影響產品質量的問題。

例如，捷普公司應用人工智能視覺識別技術，可在電路板制造的早期階段發現潛在的錯誤，能夠在35~40道工序的第2道或第3道就識別缺陷，檢測故障的準確率達80%，節省了約17%的人工成本和約10%的能源。但是，這種方法需要依托5G才能訪問大量實時、高質量的數據，以實現最高效率。利用QR碼掃描和射頻識別(RFID)追蹤溯源方法，產品記錄通常僅在到達時進行，并且僅記錄位置和時間;　如果產品不合格，則很難確定具體發生在數十道工序的哪個環節。通過在產品包裝上安裝5G傳感器，供應鏈上下游各環節都可以無須手動檢查，即可查詢位置、溫度、濕度和重量等包裝信息，實時獲得有關產品狀態的反饋信息。

5G帶來的不僅是萬物互聯，還有所有信息數據的追蹤溯源，使得未來企業的質量管理工作不僅僅局限在工廠內開展。工業互聯網時代，工廠中每個物品物料都是一個有唯一標識的終端，使得生產環節所使用的原材料或零部件都具有信息屬性，會根據信息自動進入下一道工序或環節。員工的工作不是搬運物品物料，也不是操作機器設備，而是與帶有唯一標識的原材料、生產設備、產品進行信息數據的交互。

同時，借助工業互聯網，產品和原材料及零部件的全部數據都可通過5G網絡直接傳輸到各類相關的知識和經驗數據庫中。一旦產品發生故障，即可通過查詢數據庫，利用海量的經驗和專業知識進行快速診斷，提高故障問題定位精準度，快速開展售后維修服務，從而實現產品的全生命周期管理。