质检靠人眼，标准会漂移
外观缺陷判定依赖老师傅，白晚班、不同产线之间尺度不一致，漏检与误检同时存在，客诉回溯找不到根因。
行业痛点
这些场景，你大概不陌生
我们先把问题说清楚，再谈技术。
工艺参数靠试错
良率波动时缺乏可解释的归因路径，工艺工程师凭经验调参，一次验证要走完整个批次。
数据躺在系统里，没人用
MES、SCADA、质检系统各存各的，设备时序数据与工艺单据无法对齐，报表靠人工拼。
老师傅的经验留不下来
设备维保、异常处理知识散落在个人记忆与纸质记录里，人员流动即知识流失。
制造业 · 行业场景
制造业的AI场景
每个场景都包含现状痛点、解决方式与可验收的价值指标。
视觉质检与缺陷归因
- 现状痛点
- 人工目检节拍跟不上产线，微小划痕、脏污、焊点虚接漏检率高。
- 解决方式
- 工业多模态模型 + 边缘推理盒，秒级完成缺陷分类与定位；检出样本自动回流做难例挖掘，模型周级迭代。
工艺参数寻优
- 现状痛点
- 良率波动原因不明，调参靠经验，验证周期长。
- 解决方式
- 以历史批次数据训练工艺-良率映射模型，给出参数推荐区间与归因解释，结合小样本实验闭环修正。
设备预测性维护
- 现状痛点
- 计划保养过度、突发停机无法预警，备件库存两头受压。
- 解决方式
- 振动、电流、温度多源时序建模，输出剩余寿命预测与工单建议，直连 EAM 自动生成检修任务。
排产与供应链协同
- 现状痛点
- 多品种小批量下插单频繁，交期承诺靠拍脑袋。
- 解决方式
- 排产智能体读取订单、产能、物料齐套状态，在约束条件下给出可执行排程与交期模拟，异常自动重排。
工艺知识问答助手
- 现状痛点
- SOP、设备手册、历史异常单分散，现场查询耗时。
- 解决方式
- 企业知识大脑接入文档与工单，支持图纸、表格混合检索，一线用自然语言或拍照即得处置建议。
安全生产合规监测
- 现状痛点
- 违规作业靠巡检抽查，取证难、闭环慢。
- 解决方式
- 视频理解模型识别未佩戴防护、越界、烟火等事件，自动生成告警与整改单，形成可审计记录。
解决方案
制造业 AI 解决方案架构
四层解耦，可整体交付也可按层替换你现有的系统。
L1
感知与接入层
- 工业相机 / 边缘盒
- SCADA · PLC · DCS
- MES · QMS · EAM
- 图纸与工单文档
L2
数据与知识层
- 时序数据湖
- 工艺知识图谱
- 缺陷样本仓
- 向量检索 + 权限模型
L3
模型与 Harness 层
- 工业多模态大模型
- 时序预测模型族
- Agent Harness 编排
- 护栏 · 评测 · 可观测
L4
应用与交互层
- 质检工位终端
- 工艺优化工作台
- 设备健康看板
- 现场问答助手
01
场景诊断
2 周内完成产线走访、数据盘点与价值测算，输出可量化的优先级清单。
02
样板验证
选一条产线做 POC，用你的真实数据训练与评测，达标再谈推广。
03
工程化交付
模型、接口、权限、审计一次性做完，接入现有系统与工位终端。
04
规模化复制
沉淀为可复制的场景包，跨工厂、跨产线批量推广并持续迭代。
我们的优势
为什么制造业客户选择我们
能力可以被复制，交付经验不能。
12 年
制造现场经验
懂工艺，不只是懂模型
交付团队含工艺与质量工程师，把缺陷定义、判定标准与公差边界先谈清楚，再谈算法。
等保三级
合规基线
数据不出厂
支持全私有化与国产算力部署，模型训练、推理、日志全链路留在本厂网络内。
7 天
迭代周期
模型周级迭代
难例自动回流 + 人工复核 + 一键回归评测，模型随产线变化持续进化。
0 风险
POC 前置
按效果付费可选
样板线验证达标后再结算，产能、良率、人力指标写进合同。
0%
缺陷检出率
0%
非计划停机下降
0pt
综合良率提升
过去我们争论的是"这条线到底能不能检出来"，现在争论的是"阈值定在多少"。问题层级变了，效率自然就出来了。
- -4 人/线 质检人力
- -52% 客诉 PPM
- 7.5 个月 投资回收期
FAQ
常见问题
关于落地过程中最常被问到的几件事。
没有足够多的缺陷样本怎么办？
采用小样本 + 合成缺陷 + 无监督异常检测组合启动，先跑"像不像正常"的异常发现，再逐步积累标注样本切换到有监督模型。
能对接我们现有的 MES 吗？
可以。我们提供标准 REST / MQTT 接口与主流 MES 的适配组件，不改变你现有的系统主数据。
模型上线后准确率下降了如何发现？
Harness 内置线上评测与漂移监控，准确率跌破阈值会自动告警并回滚到上一版本。