本文聚焦工业制造中螺栓装配环节，阐述传统螺栓装配在拧紧顺序、扭矩精度及质量追溯方面的痛点。介绍 AI 视觉识别技术通过工业相机与 AI 算法协同，实现对螺栓拧紧顺序的监控和扭矩值的核查。引入该技术可降低缺陷率、实现数据化、提升效率并驱动工艺优化，未来有望与机器人集成实现全自动化作业，推动 “零缺陷制造”。

现代工业中拧紧作业精准度至关重要，传统扭矩控制有局限。动态扭矩 - 角度联合校验通过同步记录扭矩、角度、时间曲线进行三维数据采集，可分析拧紧特性。它能精准识别 “假拧紧” 风险，在汽车、航空航天、电子设备制造等多行业有广泛应用前景，还将与大数据、人工智能融合，推动工业生产迈向精准、高效、智能。

扭矩扳手精准度对产品质量和生产安全至关重要。文章打造预警清单，指出当扭矩扳手出现被摔落、长时间未使用、拧紧时发出异响、数值重复性差、超过校准有效期这 5 种情况时，其精度可能受影响，提醒员工立即校验以防范风险。

文章从经济学角度探讨扭矩精度与质量成本的关系。扭矩精度是生产质量的隐形守护者，而扭矩失效会带来产品召回、设备停机、安全事故等高昂成本。相比之下，建立健全的校验体系费用较低，能有效降低质量成本，企业应重视扭矩精度控制与校验体系建设。

本文针对现场工程师在扭矩扳手校验上面临的“自己校”还是“送外校”的决策困境，进行了深度对比分析。文章指出，“自己校”（内部校验）核心价值在于敏捷、经济、高效，适合日常频繁校验；而“送外校”（外部标定）核心优势在于权威、精密、具备法定溯源性，是应对审核与确保基准准确的关键。最终结论并非二选一，而是推荐构建“送外标定奠定基准+日常自校高效监控”的组合式管理策略，从而在质量、效率与成本间找到最佳平衡。

本文以轻松幽默的方式盘点了老师傅们在把控扭矩时 “听声音、凭感觉” 的常见错误操作。“听声音” 判断扭矩受多种因素影响，结果不确定；“凭感觉” 拧紧螺丝主观性强，易受干扰，还可能引发安全事故。强调依靠仪器和数据才是确保扭矩准确的科学方法，同时引发对老师傅经验与科学方法结合的思考，鼓励双方交流合作。