1. 背景与目标
行业：制造；规模：示例（多条产线）；目标：降低不良率与停机，提高良率与OEE，提升交付稳定性。
2. 问题与挑战
- 人工抽检漏检与误检，无法覆盖全量
- 维护以事后为主，停机损失与备件管理压力大
- 多工序多约束导致排程与计划复杂
3. 解决方案（概要）
- 视觉缺陷检测：外观/焊点/划痕等多类缺陷自动识别
- 预测性维护：振动/温度/电流等多源传感器与模型预测
- 联动优化：与排程与工艺参数优化结合，形成闭环
4. 实施步骤（示例）
- 目标与KPI定义（不良率、MTBF、MTTR、OEE）
- 数据采集与治理（影像/传感/工艺/MES/ERP）
- 试点上线与评估（单工序/单设备）
- 规模化扩展与联动（排程与工艺）
5. 数据与集成
数据：影像、传感、工艺、产线与设备；集成：API/边缘采集/权限；部署：私有化与边缘计算。
6. 成效与ROI（占位值）
- 不良率：-18%
- 非计划停机：-25%
- OEE：+7%
- 备件/维护成本：-12%
7. 可复制清单
- 检测模板与标注规范
- 传感器布置与采样策略
- 报警阈值与维护工单流程
FAQ（示例）
Q：多产线如何推广？ A：先在代表性产线沉淀模板与流程，再横向复制到相似工序，实现规模化。