智能製造與工業 AI 賦能（中國大陸）
面向中國大陸製造業企業，提供從設備預測性維護、機器視覺質檢、智能排產到工業大模型應用的全鏈路 AI 賦能，幫助工廠在提質、降本、增效與安全生產之間找到可量化的平衡點。
業務概述
中國製造業正處於從「規模驅動」向「質量與效率驅動」轉型的關鍵階段。我們將 AI 能力嵌入研發、生產、質檢、運維與能源管理等核心環節，以「小步快跑、單點突破、逐步推廣」的方式，讓改造投入與回報清晰可控。
無論是電子組裝、五金注塑、食品飲料還是裝備製造企業，我們都提供與現場工況匹配的算法、軟件與集成服務，併兼顧 OT/IT 隔離、數據安全與後續可維護升級。
核心服務內容
機器視覺質檢
基於深度學習的缺陷檢測、尺寸測量、條碼/字符識別，替代人工目檢，提升良率並保留可追溯影像。
預測性維護
採集設備振動、溫度、電流等信號，建立健康度模型，提前預警故障，減少非計劃停機。
智能排產與調度
結合訂單、工藝、產能與交期約束，輸出可執行的排程方案，動態應對插單與異常。
工業知識大模型
將設備手冊、工藝標準、歷史工單沉澱爲可問答的工業助手，輔助一線排障與培訓。
數字孿生
構建產線或設備的虛擬映射，用於產能驗證、工藝仿真與方案預演，降低試錯成本。
能耗與工藝優化
分析用能結構，尋優工藝參數與用能時段，在保證品質前提下壓降單位能耗。
服務流程
工況調研
深入車間梳理痛點、產能瓶頸、數據條件與自動化基礎，明確優先改造環節。
數據採集方案
設計傳感器、PLC/SCADA 數據接入與邊緣計算方案，解決 OT 與 IT 的連接與隔離。
模型開發與驗證
在樣本數據上完成模型訓練與離線驗證，量化準確率、召回率等關鍵指標。
試點部署
選擇單線或單設備試點，灰度上線並持續收集現場反饋進行調優。
規模化推廣
驗證有效後橫向複製至多產線/多工廠，建立統一監控與運維體系。
運維與迭代
提供模型再訓練、版本管理與效果評估，隨工藝變化持續進化。
典型適用場景
電子組裝廠
錫焊缺陷、元件錯漏檢的在線視覺質檢，替代人眼疲勞巡檢，缺陷漏檢率顯著下降。
五金 / 注塑企業
模具與關鍵設備預測性維護，提前安排保養，避免突發停機造成的交期違約。
食品飲料產線
包裝完整性、標籤與日期識別，以及能耗優化，兼顧食品安全與用能成本。