提质
AI辅助质量管控，缺陷识别精准稳定，品质管控不留盲区
AI工业应用
驱动工厂提质降本增效，从数字化迈向智能化
让AI参与工厂的每一个环节
从中小企业到集团型企业，释放工厂AI生产力
降本
AI预判设备故障窗口，减少非计划停机与事后维修成本
增效
AI智能挖掘人料机能耗损耗，产能利用率持续拉满
安全
AI实时感知、预警车间风险，安全管理从人防迈向技防
机加设计图纸参数提取
AI识图成数，加速数据整理效率
设计图纸一键上传，AI精准提取表面粗糙度、尺寸与形位公差等关键参数并自动结构化，导出即用；可对接MES系统打通设计与制造的数据链路，让图纸参数告别手抄、智能直达产线。
场景痛点
- 设计图纸参数依靠人工录入，耗时且易出错
- 表面粗糙度、尺寸及形位公差等信息分散，难以结构化管理
- 质量、工艺人员反复抄录数据，难以对接 MES/ERP 系统
核心能力
- 多格式兼容：支持 PNG、PDF 等主流图纸格式上传
- 高精度识别：融合 OCR 与图纸理解算法，归集图纸分散参数信息
- 结构化输出：数据标准化规整、一键导出，支撑质检单据生成与工艺设计
- 系统直通：对接 MES/ERP，打通上下游系统，数据直连不落地
设备预测性维护
设备健康AI守护，故障预警先人一步
基于设备振动、声音和工况数据，融合AI算法模型实时评估设备健康状况。聚焦泵机、风机、电机等转轴类设备的故障诊断，提前识别故障前兆，实现从事后维修到预测性维护的升级。
场景痛点
- 产线轴类设备突发故障，导致非计划停机
- 事后维修成本高昂，备件准备被动，干扰连续生产
- 缺乏数据支撑，设备健康状态全凭经验判断
核心能力
- 多源数据融合：实时汇聚设备多维数据，实现设备状态全面感知
- 早期故障预警：AI识别设备异常征兆，提前预警干预
- 健康态势研判：设备状态量化评估，可视化呈现
- 智能维保规划：基于设备情况生成维保计划，优化备件管理
AI质量检测
智能 AI质检，品质管控无盲区
以机器视觉结合大模型，实现产品与物料异常智能检测，替代人工操作。针对大批量、品类稳定的生产场景持续优化识别模型，全天候稳定开展质检工作，减少漏检，降本增效。
场景痛点
- 人工质检效率受限，大批量生产场景人力成本高企
- 检测标准因人而异，漏检、误检难以避免
- 质检数据难以沉淀追溯，无法支撑质量持续改进
核心能力
- 缺陷自动识别：外观、划痕、变形等多类缺陷智能判别
- 多品类模型：支持多产品线检测模型并行管理
- 实时在线检测：产线节拍内完成判定与分拣
- 数据可追溯：质检记录全量留存，支撑质量分析改进
AI车间安全
安全生产，AI全天候护航
基于机器视觉与大模型训练，实时监测车间安全规范执行情况并主动预警，实现违规行为秒级识别、即时告警，推动车间安全管理由“人防”向“技防”升级。
场景痛点
- 车间安全隐患依赖人工巡检，覆盖面有限、响应滞后
- 未戴安全帽、未穿防护服、违规闯入等行为难以及时发现
- 防火、电子围栏等安全管理缺乏智能手段与事件留痕
核心能力
- 实时识别：违规行为秒级检测、即时告警
- 多规则并行：电子围栏、着装规范、防火预警同步管控
- 自动告警：现场声光警示+管理端联动推送
- 事件留痕：违规记录全程可追溯，支撑安全复盘
AI驱动智造升级，全面释放工厂效能
聚焦垂直场景，把 AI 落到产线的每一个真实痛点上，智能真正在车间落地
垂直场景深耕
不做泛化 AI 平台，精准对应核心生产环节，落地效果、投入回报清晰可量化
软硬件一体化
算法+算力+软硬件整体方案，开箱即用，降低集成与落地成本
本地化部署
支持端侧独立部署，生产数据不出厂，满足工业数据安全与合规要求
陪跑式服务
专业顾问现场调研，从方案设计到实施上线、持续运维全程陪伴
