- AI 视觉缺陷检测
- 设备状态监测与预测性维护
- 工艺参数优化与良率分析
- 企业制造知识库问答
工业AI服务内容
结合工厂实际数据与业务场景，我们帮助企业评估、验证并落地工业 AI应用，从 POC 到规模化部署，关注可量化的投入产出。
典型场景
- 视觉质检：外观缺陷、装配错漏检测
- 预测性维护：基于振动、温度、电流的异常预警
- 工艺优化：关键参数与良率关联分析
- 现场知识助手：SOP、故障案例智能检索
实施方法
- 场景评估：选择价值高、数据条件成熟的场景
- 数据采集与小范围 POC 验证
- 系统集成与现场部署
- 效果评估与规模化复制
常见问题
工业 AI 项目需要先准备哪些数据？
通常需要目标场景的图片、传感器或工艺数据，以及对应的结果标签。我们会在评估阶段确认数据是否足够，并给出补充采集建议。