解决方案

智能制造与质检

换产品不重做系统

解决什么问题

产线上最贵的不是模型,而是每次换型都要重新标注、重新调参、重新验收。判定标准只存在于资深员工的经验中,系统无从学习。

我们怎么做
  1. 1

    把缺陷判定标准与资深员工一起写下来,作为版本化的技能

  2. 2

    产线数据分层为 Raw / Clean / Curated,工艺参数进入上下文

  3. 3

    边缘侧沙箱执行,与 MES 等产线系统权限隔离

  4. 4

    以人工复核率下降曲线作为验收指标

上下文

缺陷判定标准、工艺参数、产线数据 Raw / Clean / Curated 分层

骨架

边缘侧沙箱执行、与产线系统的权限隔离

技能

换型 / 换花色的判定技能、检测参数配方

客户拿到的价值

新场景以周计完成适配;换产品不重做系统

证据

AI 视觉智能检测:高反光表面缺陷检测,硬件成像 + 算法 + 模型三层协同,新场景以周计完成适配。

先聊一个具体场景,而不是先看一份产品清单。

告诉我们哪一个场景至今尚未落地:数据在哪、谁在用、谁来签字。我们用一次工作坊给出可验证的落地路径。