视觉检测
基于深度学习的表面缺陷、尺寸与装配缺陷识别，毫秒级推理。
- 99.2%视觉检测准确率
- -30%人工复检工时
- 2w标准 PoC 周期
- 10+在产算法模型
CAPABILITIES
能力矩阵
算法 + 数据 + 平台，真正能落地的工业 AI参数优化
DOE + 贝叶斯优化，自动寻找注塑、压印、CNC 最佳工艺窗口。
智能排产
约束规划 + 强化学习，提升设备利用率与订单准时率。
预测维护
时序与振动信号分析，提前预警设备异常，降低非计划停机。
能耗优化
工厂级能耗建模与节能策略，识别空载与峰谷用电机会。
数据平台
边缘网关 + 云端服务，统一采集、存储、可视化与 API 开放。
PROCESS
落地流程
PoC → 试点 → 规模化，稳健推进-
01
场景梳理
现场调研 + 数据可获得性评估，明确 ROI 目标与关键指标。
-
02
数据采集
部署采集方案，完成原始数据脱敏、标注与质量评估。
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03
模型研发
快速训练与迭代，提供离线指标 + 在线 A/B 验证。
-
04
工程化部署
边缘 / 云端推理、可视化看板、异常告警与日志闭环。
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05
运维迭代
持续监控漂移与漏检，周期性回流数据，迭代模型版本。
CASES
应用案例
已经在产线上跑通的 AI 能力01
注塑件瑕疵检测
工业相机 + 轻量模型，识别 12 类常见缺陷，准确率 99.2%，节拍 0.4 秒/件。
- 视觉检测
- 12 类缺陷
- 99.2% 准确率
02
压铸参数优化
贝叶斯优化锁定 6 个关键参数，良品率提升 4.5 个百分点，每年节省 80 万。
- 参数优化
- +4.5pp 良率
- 80 万/年
03
注塑机预测维护
采集电流、压力、温度多源信号，提前 7 天预警螺杆磨损。
- 预测维护
- 7 天预警
- 多源信号
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