在制造產業，傳統式的產品檢測步驟主要全是取決于人來進行，根據員工的工作經驗來檢查測量和分辨商品是不是及格或能進到到下一道步驟。但伴隨著訂單量的增加，依靠員工的產品檢測方法已經遭遇極大的挑戰。

首先，訂單量的不停增多要公司招聘大量的質檢員工加入過來才可以確保商品的最后品質。但這會大程度的增多人工成本支出，一般來說，因為質量檢驗職位使用價值反映度不高，崗位的誘惑力較為低，招聘異常艱難。

第二，因為人力質檢非常容易遭受個人情緒、心態及其經驗的干擾，沒辦法確保很高的良品率，并且傳統式質檢設備存有成功率低、誤報率高和協調能力差等難題。

第三，數值價值沒法獲得充足的發揮。因為傳統式質量檢驗大多數取決于人力來進行，許多有使用價值的數值沒法立即做好收集，數據沒有被記錄，就沒法對檢查測量步驟的數值做好合理解析，影響工藝的改善。

由于傳統式的依靠人力的質量檢驗進程存有眾多難題，即干擾功率也增多了成本，更沒法通過對檢測程序數值的搜集來改進設計產品工序和品質，明顯牽制了公司市場競爭力的增多。因而，在智能化系統專業技能不停融入到制造業的趨勢下，采用先進的認知視覺檢測技能取代人來完成產品檢測程序早已成為了制作公司的一致。IBM為制造產業質量檢驗步驟賦能

對于傳統式生產公司質量檢驗步驟面臨的難題，IBM運用領跑的數據可視化和智能化系統科研開發了能充足考慮公司要求的產品檢測解決方法計劃方案——IBM認知能力視覺檢測系統。它是IBM在設備視覺技術上整合了工業機械人控制系統、行業拍照技術、人工智能算法技術和根據

學習技術，根據標準、自動化技術、智能化系統方式，端到端保持電子生產多方位質量檢驗的技術。

與現階段生產公司關注的機器視覺檢測技術各有不同，IBM認知視覺檢測技術不停能據品質缺點標明來分開不過關的產品，可以對存有的產品質量問題做好全自動標明和反饋，根據不停的標記來練習模型，并將升級的模型反饋到產線上的邊沿分析系統，進一步提升產品檢測的精確度。