制造业
AI 将生产、质检与排程变成持续优化的系统工程。
核心价值
自动质检
- 生产计划优化
- 设备健康管理
可交付物
01
视觉质检模型（瑕疵/计数/检测）
我们交付的内容
- 建立端到端视觉检测模型（瑕疵检测、物料计数、缺陷识别）
- 提供稳定可部署的模型 Pipeline（数据清洗 → 标注策略 → 模型训练 → 压缩部署）
- 支持工业摄像头/流水线的实时检测与报警
- 可视化质检报表与缺陷统计 Dashboard
能带来的效果
- 质检准确率提升 90%+
- 人工质检成本降低 40–70%
- 漏检率降低 80%
- 生产良率整体提升 5–12%
02
自动排产系统（APS + AI 优化器）
我们交付的内容
- 构建 AI 排产引擎（考虑产能、班组、物料、交期等多维约束）
- 提供可视化生产甘特图、排产编辑器
- 支持快速重排（订单变更后数秒内更新）
- 自动识别瓶颈工序并给出优化建议
能带来的效果
- 排产效率提升 80–95%
- 排产人员工作量减少 60–80%
- 产线负载均衡度提升 20–40%
- 交付准时率提升 15–30%
03
设备健康预测模型（Predictive Maintenance）
我们交付的内容
- 构建设备传感器与运行数据的预测模型（振动 / 温度 / 电流 / 噪声等）
- 预测潜在故障点并提供 'Remaining Useful Life (RUL)' 估计
- 设备健康仪表盘：状态、趋势、风险等级
- 支持报警规则与维护建议自动触发
能带来的效果
- 故障停机减少 50–70%
- 维护成本降低 20–40%
- 关键设备寿命延长 10–25%
- 故障预警提前 7–14 天
04
供应链智能驾驶舱
我们交付的内容
- 端到端供应链数据整合：库存、产能、订单、物流实时同步
- 构建预测模型（需求预测、库存预测、采购预测）
- AI 风控引擎：提前识别延迟风险、缺料风险、爆仓风险
- 可视化驾驶舱：供应链总览、关键 KPI、智能建议
能带来的效果
- 库存周转率提升 20–35%
- 缺料率下降 40–60%
- 供应链响应速度提升 50%+
- 决策效率提升 3–5 倍
典型场景
- 品控标准不一致
- 排产依赖经验
- 多工厂协同难精细化
数据价值
- 误检率下降 90%+
- 排产效率提升 50–200%
- 设备异常提前预警 72h–168h