AI-SOP 智能视觉管理
围绕人员操作和工序流程，识别步骤、顺序与异常状态，让作业按标准执行。
了解能力 ↗ 工业 AI · 视觉 · 控制AI 视觉，
AI 视觉，
让每一道工序
都按标准执行
面向制造业的 AI-SOP、工业视觉检测与生产过程防错解决方案
STATION 04 · ONLINE14:32:08
产线相机 / CAM-04
零件 AOK
装配位置OK
工具READY
当前工序03 / 06
安装定位组件
- 物料已确认
- 位置识别中
- 扭矩校验
本工序节拍08.4s
SCROLL TO EXPLORE
核心能力
从看见，到理解，再到现场闭环
围绕制造现场的关键工序，将视觉识别、流程规则、边缘计算和数据管理组合成可交付的解决方案。
工业视觉检测
围绕具体产品和缺陷对象，判断外观、方向、极性、字符与完整性是否合格。
了解能力 ↗生产过程防错
对工序漏做、错做、提前操作和顺序异常进行实时提示。
了解能力 ↗行为与安防识别
识别越界、离岗与不规范操作，支持现场规则配置。
了解能力 ↗边缘 AI 推理
模型在产线侧本地运行，兼顾响应速度、数据安全与稳定性。
了解能力 ↗数据统计与追溯
关联工单、人员、时间与影像记录，让过程数据可查询、可复盘。
了解能力 ↗我们解决的问题
现场问题不抽象，解决方案也不该抽象
从一次漏装、顺序错误或异常动作出发，建立稳定识别、及时处置和持续复盘的路径。
现场问题清单PROCESS EXCEPTIONS
01漏装、错装、少装AI-SOP→
02未按 SOP 操作VISION→
03工序顺序错误TRACE→
04工具使用不规范AI-SOP→
05方向、极性、姿态错误VISION→
06人员离岗、越界TRACE→
07生产节拍异常AI-SOP→
08产品外观及缺陷异常VISION→
09质量数据无法追溯TRACE→
系统架构
从现场采集，到 AI 推理，再到智能决策
真实硬件、边缘算力、AI 模型、线边客户端与管理平台协同运行，形成可报警、可统计、可录像、可追溯的现场闭环。
01Production-line Camera
产线相机
采集工位内人员动作、工具、物料与产品画面
02Edge AI Computing Unit
边缘计算终端 / 超脑
承载多路视频接入、现场信号汇聚与本地算力
03Real-time AI Inference
PARTOK
HAND98%
12.6 MS · EDGE
AI 模型实时推理
识别目标、动作、状态及步骤完成情况
04Line-side Workflow Client
LIVE线边流程编排客户端
执行工序规则、时序判断、本地提示、联动与断网缓存
05SOP Vision Management Platform
LIVESOP 智能视觉管理平台
统一配置工位、相机、算法、流程、告警策略和权限
06Closed-loop Data
LIVETRACE 06
04 ALERT18 VIDEO
报警 · 录像 · 统计 · 追溯
关联事件、视频、班次或批次，支持复核、归因与报表
行业
深入工艺，而不是套用模板
同一类视觉技术，在不同生产流程中有不同的对象、节拍、规则和交付边界。
项目与行业实践
部分项目与行业实践部分项目与行业实践
围绕可复制的工业 AI 场景，持续沉淀制造业项目经验。
01
AUTOMOTIVE
汽车及汽车零部件
聚焦 AI-SOP、装配过程防错与工业视觉检测。
02
EQUIPMENT · ELECTRONICS
装备制造与电子制造
覆盖复杂装配、行为识别、视觉检测与过程留痕。
东利来光电
03
SOLAR · MEDICAL · FLEXIBLE
光伏、医疗及其他行业
面向流程合规、质量管理与柔性生产场景沉淀视觉能力。
通威太阳能
以下为部分项目、验证及行业实践，相关名称与 Logo 仅用于说明业务覆盖情况。
案例研究
查看全部案例 ↗案例来自现场，信息保持克制
案例中心只展示有明确材料依据、内容可核实并经过公开范围确认的项目。
OPERATION CHECK · LIVEAI-SOP
汽车零部件 · AI-SOP
佛吉亚汽车零部件装配 SOP 项目
- 客户问题
- 汽车零部件装配包含多个关键步骤，需要对操作动作、工具使用和步骤先后关系进行过程确认。
- 解决方案
- 多路产线相机 + 工具/动作识别 + 多步骤 SOP 校验 + 边缘推理
- 实施效果
- 支持关键装配步骤识别、异常提醒和过程留痕；不公开具体工厂、产线、参数与量化数据。
01真实制造现场项目经验
02AI 小模型与大模型融合
03边缘部署与本地化运行
04MES / ERP / PLC / 扫码枪对接
05定制化算法与复杂流程编排
06报警、录像、追溯与报表
07从方案设计到现场交付
08支持国内及海外项目部署
交付流程
从一个问题，到一套持续运行的系统
从需求沟通、现场验证到实施交付，让每一套 AI 视觉系统真正适配生产现场，并在持续运行中不断优化。
PHASE 0101
理解现场
明确检测对象、现场约束和实际业务目标。
- 01需求沟通
- 02现场调研
PHASE 0202
验证方案
通过样本、成像和流程验证降低项目实施风险。
- 03可行性验证
- 04方案设计
PHASE 0303
开发实施
完成算法、软件、设备联动和现场部署。
- 05算法及软件开发
- 06现场实施
PHASE 0404
交付运营
完成验收、人员交接，并持续跟踪运行效果。
- 07验收交付
- 08持续优化
开始沟通让我们从一个
让我们从一个
具体的工位问题开始
描述检测对象、现场问题和希望实现的目标，我们将据此讨论可行性与下一步。