工序合规与装配防错
识别漏装、错装、跳步、动作顺序和节拍，支持工艺切换、异常追溯与在线防错。
- 与工艺专家共同定义正负样本和判定标准
- 视频、姿态与时序联合理解关键动作
- 关联扫码、条码、工单和 MES 任务
- 异常提示、人工确认和过程统计
主要购买部门
生产、EHS、质量、IE、PMC 与工厂管理
核心数据
视频、SOP、MES、订单、工艺、班次、扫码与复核数据
结果方向
违规率、险情、一次通过率、UPH / OEE 与准时交付
SOLUTION MODULES
识别、复核、任务与改善，构成一条现场闭环
过程质量与视觉质检
连接图像、视频、工艺与复核结果，识别缺陷与过程偏差并沉淀失败样本。
- 缺陷标准、拍摄条件与人工基线
- 候选缺陷识别和重点样本复核
- 关联工序、设备、批次和责任环节
- 样本沉淀、版本管理与效果监控
安全巡检与整改闭环
识别 PPE、危险行为、禁区、火烟等风险，以多模态复核与规则减少无效告警。
- 摄像头或视频平台统一接入
- 高频目标由小模型稳定识别
- 复杂语义由多模态模型复核
- 告警、通知、人工处置和关闭追踪
产能、瓶颈与交付分析
结合 MES、ERP、订单、工艺和班次数据，辅助分析产能瓶颈、在制品与交付风险。
- 生产节拍、工序能力和订单需求
- 瓶颈识别、异常趋势与风险提示
- 设备状态、质量与产能关联分析
- 管理简报和后续任务协同
HYBRID AI ARCHITECTURE
多模型协同，让识别、理解与现场处置高效衔接
高频目标由视觉与时序模型稳定识别，复杂场景由多模态模型理解，业务规则负责通知、任务和流程衔接。
现场数据与边缘运行
摄像头、视频平台和业务系统数据完成清洗、切片与结构化；需要低延迟的识别能力部署到边缘算力。
视觉与时序小模型
稳定识别 PPE、火烟、对象、动作、姿态、工序阶段和高频缺陷，控制实时成本。
多模态复核与业务理解
处理复杂语义和上下文判断，输出分析理由和相关信息，为现场人员提供更完整的判断依据。
规则、Agent 与任务闭环
规则校验工艺与安全条件，Agent 负责任务、通知、追溯与系统协同，现场人员完成处置与反馈。
IMPLEMENTATION LOOP
从标准定义到现场改善
定义标准
与现场专家共建 SOP、风险或缺陷标准，沉淀正负样本、人工基线与严重错误。
AI 学习
融合视觉、姿态、时序和多模态理解，学习关键对象、动作阶段与场景上下文。
现场部署
在边缘或服务器环境部署智能能力，根据现场反馈持续优化识别效果与运行效率。
洞察改善
把异常、人工复核、处理结果和统计数据连接到工艺、安全与培训改进。
QUICK START
先选一个工位、一道 SOP 或一种安全风险
视频 / 业务数据 → 识别与复核 → 告警或任务 → 人工处理 → 关闭与统计。
违规 / 异常率明确分母、班次、工位和严重等级。
识别质量综合关注误检、漏检与现场处置成本。
一次通过率关注过程质量、返工和责任环节。
UPH / OEE结合工艺、设备和订单上下文解释变化。
准时交付结合订单、产能与现场变化识别瓶颈和交付风险。
CROSS-SCENARIO EXPERIENCE
视觉、姿态与时序能力，服务更多现场场景
从视频输入、动作理解、量化评估到反馈的完整能力链，可服务工厂安全、AI-SOP、岗位培训和动作合规等场景。
落地方式：结合摄像机位置、光照、遮挡、工艺差异和人员行为，使用现场样本完成模型配置与持续优化。
FAQ
常见问题
为什么把安全、质量和效能放在同一产品线？
它们共享摄像头、边缘算力、现场事件、工艺和任务流程，同时保留各自的数据、指标和业务管理方式，便于统一建设和持续运营。
第一阶段需要覆盖整条产线吗？
建议从一个工位、一道 SOP 或一种安全风险开始，明确标准、样本和现场流程，快速形成第一条应用闭环。
如何控制误报对现场的干扰？
按事件等级配置小模型、多模态分析和业务规则，并结合现场反馈持续优化告警阈值与通知范围。