产品说明
工厂 AI 最容易失败的路径是「一上来就做很大」。我们更推荐从防呆、漏装检测、SOP 问答这类高频场景切入：规则清晰、数据可复盘、投入可控，现场也更容易建立信任。
部署上优先内网与权限隔离，图纸与工艺文件走受控库；模型与提示词由工艺工程师参与维护，避免「IT 自嗨」。
核心优势
- ·场景驱动：与工艺工程师共创提示词与判定逻辑。
- ·算力可选：边缘盒子或机房服务器按预算配置。
- ·安全合规：内网部署优先，敏感图纸权限可控。
能力亮点
可落地的边界
- 先试点后复制
- 人机协同而非全自动判死刑
- 误判样本回流迭代
与业务系统衔接
- 检测结果可写回工单（可选）
- 异常触发停线与安灯（可选）
功能模块
视觉防呆/辅助
关键物料到位检测、简单缺陷提示（按项目评估）。
SOP 与知识助手
基于受控文档回答操作问题，减少老师傅重复讲解。
与 MES 联动
检测结果可写回工单或触发停线流程（可选）。
扩展能力（按项目启用）
图纸与工艺问答
基于受控文档回答常见问题，减少翻找纸质资料。
语音播报（可选）
关键提示车间环境降噪方案评估后启用。
视频留痕（按合规）
关键工位短视频片段留存策略需与法务确认后实施。
适配行业与使用场景
装配工位多、人员流动大、对漏工序敏感的消费电子与小家电工厂。
新员工培训、关键工位防呆、夜班少人时的自检辅助。
实施节奏（参考）
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1
场景共创
选工位、定义漏装/缺陷样本、确定节拍与相机工位布局。
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2
小样本验证
离线评估准确率与误报率，确认阈值与提示方式。
-
3
上线与运营
夜班策略、权限、日志与模型版本管理。
系统示意 / 硬件实拍
以下为产品界面与硬件示意，预约演示可查看脱敏真实界面与项目现场照片。
应用价值
降低低级人为失误导致的批量返工，把老师傅经验沉淀为可调用知识。
常见问题
- 没有大量样本能不能做视觉？
- 防呆类项目往往可用规则+少量样本起步；缺陷分类类需评估样本充分性与一致性。
- 会不会把图纸训练到公网模型？
- 默认方案为内网部署与私有化推理；任何外发训练需书面授权。