INDUSTRIAL INTELLIGENCE / 02
让既有产线，获得感知、判断与持续优化能力
连接现有设备、生产数据与 AI 模型，让质量检测、设备运维和工艺优化从经验驱动走向数据驱动。
不必从整线重建开始。我们从明确的生产瓶颈切入，通过单点试点验证，再逐步扩展到工序、产线和车间。
PRODUCTION SIGNAL SYSTEMFIELD / 01
工位PLC · CAMERA · SENSOR
连接EDGE · API · DATA
判断VISION · MODEL · RULE
QUALITY视觉检测
STATUS设备运维
PROCESS工艺优化
信号输入现场判断持续优化
01 / START FROM THE LINE
先从真实问题开始，而不是从一套系统开始。
不同产线的问题不同。我们先确认现场瓶颈，再决定从数据、检测、设备还是工艺切入。
数据分散
设备、表格和系统之间缺少统一连接，问题发生后难以追溯。
检测依赖经验
人工检测结果不稳定，复核时间长，质量证据难以沉淀。
异常发现太晚
设备往往在停机后才被关注，原因和影响范围难以快速判断。
工艺难以优化
工艺参数与质量结果割裂，现场调整依赖个人经验。
02 / INCREMENTAL UPGRADE
保留已有基础，逐步增加智能能力。
不推倒重来，从最需要被看见和改善的环节开始，把已有设备、数据与经验逐步连接成可追溯的信号链。
现状
数据、设备和经验各自运行- 数据散落在设备、表格和不同系统里
- 质量问题主要依赖人工抽检和事后分析
- 异常发生后才开始寻找原因
升级后
关键流程形成可追溯的信号链- 关键数据统一采集、关联和留存
- 视觉检测与人工复核形成闭环
- 状态、质量和工艺变化可以被持续观察
03 / PRODUCTION SIGNAL RAIL
让生产现场的变化，沿着一条信号链流动。
设备、数据和 AI 不再各自孤立，而是服务于现场真正需要做出的判断和动作。
- 01设备
从既有设备和工位开始
- 02采集
采集关键过程数据
- 03感知
识别状态、质量和变化
- 04判断
形成可解释的分析结果
- 05执行
进入复核、告警或现场流程
- 06优化
沉淀反馈，持续改善
04 / CAPABILITIES
四个切入口，逐步形成产线智能能力。
从数据连接、视觉检测到设备运维与工艺质量，四个能力切入口可按现场需求组合落地。
01DATA FOUNDATION
产线数据连接
把设备、传感器、相机和既有系统中的关键数据连接起来，形成统一的采集与追溯基础。
连接底座
02VISION INSPECTION
AI 视觉检测
辅助识别外观、尺寸、位置、漏装错装和标识问题，并保留检测结果供人工复核。
看见质量
03EQUIPMENT CARE
设备智能运维
持续观察设备状态和关键参数，帮助提前发现异常、分析停机原因和安排维护。
提前发现
04PROCESS QUALITY
工艺与质量优化
关联工艺参数和质量结果，为原因定位、参数分析和持续优化提供数据依据。
持续改善
05 / INDUSTRY SCENARIOS
让智能能力，走进真实生产现场。
面向不同工序和生产瓶颈，将数据连接、智能感知与持续优化转化为可落地的生产能力。
06 / IMPLEMENTATION
从一处生产瓶颈开始，逐步走向稳定运行。
项目按阶段推进，每一步都以现场反馈和可验证结果为依据。
- 01DISCOVER
现场诊断
先理解产线、工序和真实问题。
STAGE OUTPUT明确问题边界 - 02MAP
数据与接口盘点
确认已有设备、系统和可用数据。
STAGE OUTPUT形成连接清单 - 03PILOT
单点试点
从一个工位或一道工序验证方案。
STAGE OUTPUT验证关键指标 - 04VERIFY
联调验证
与现场流程协同，确认结果和边界。
STAGE OUTPUT确认现场闭环 - 05DEPLOY
系统集成
按需扩展到设备、数据和业务系统。
STAGE OUTPUT纳入日常运行 - 06EVOLVE
持续优化
根据反馈逐步完善模型和流程。
STAGE OUTPUT持续沉淀优化
START WITH A BOTTLENECK