行业痛点
良率与质量问题
缺陷检测依赖人工抽检，漏检率高，返工与报废成本大。
设备停机与维护
维护以事后为主，计划性差，导致停机损失大、备件管理不佳。
排程与工艺复杂
多工序、多约束带来排程复杂度，产能利用率与交付稳定性不足。
解决方案图谱
质量与工艺侧
- 视觉缺陷检测（外观/焊点/划痕/尺寸等）
- 工艺参数优化与配方推荐
- SPC与根因分析、良率预测
设备与排程侧
- 预测性维护（振动/温度/电流等多源传感）
- OEE分析与产线瓶颈识别
- 多约束排程优化与计划仿真
实施步骤（示例）
- 业务目标与KPI：良率、不良率、OEE、MTBF、MTTR、交付达成率等。
- 数据与集成：MES/ERP/SCADA/PLM/传感数据，统一数据治理与权限。
- 试点场景：视觉缺陷检测或设备预测性维护，形成可复制范式。
- 扩展联动：联动排程与工艺优化，形成从质量到交付的闭环提升。
数据需求与合规安全
数据与集成
支持影像/传感/工艺/产线/设备等多源数据；提供API/边缘采集/批量导入与权限体系。
私有化与安全
支持内网与边缘部署，数据脱敏、访问控制、密钥管理、审计追踪，满足合规要求。
成本与ROI（参考值）
视觉检测可减少30-60%漏检与人力成本；预测性维护可降低20-40%非计划停机；排程优化可提升5-15%产能利用率。