方案在自己厂里先跑一遍
拥有自主运行的钣金生产车间，覆盖完整的 MES 系统、激光切割产线、喷涂生产线。每个方案先在自有产线验证，再交付给您。
算力底座、工业软件、行业模型三层预装进一台箱子，插电联网扫码即用—— 不用建机房、不用养 AI 工程师、不用把工艺数据交给别人的云。
接一台工业相机，跑视觉质检与尺寸测量。漏检率从 8–12% 压到 1% 以内，先证明划算。
起步最快八台相机覆盖整条线，检出问题自动回写工艺参数，与 MES / ERP 对接，不改现有产线。
客户最常选质检、工艺、安全、能耗统一进厂级平台，多家工厂共用经验，但每家的数据各留各家。
按点位收费三层出厂前就装好、联调好，客户到厂只做三件事：插电、联网、扫码装模型。
边缘推理卡配本地存储，模型在厂内跑，视频与工艺数据不出厂门。
设备接入、任务调度、结果回写，打通 MES / ERP，不动客户原有产线。
质检、尺寸、工艺、安全、能耗——出厂前已训好，到厂只做少量样本微调。
我们不是凭空诞生的 AI 公司，是从实体钣金工厂内部成长起来的工业边缘智能公司，天生懂工厂、懂钣金、懂制造。
拥有自主运行的钣金生产车间，覆盖完整的 MES 系统、激光切割产线、喷涂生产线。每个方案先在自有产线验证，再交付给您。
针对色差漏检、成本失控、设备停机等痛点，我们先在自己工厂试点打磨，验证每个方案的实际降本效果，不做空中楼阁的概念。
除自家工厂外，周边已有工厂的产线在跑我们的方案。先看现场、再谈方案，比听我们讲更直接。
我们不编统一的数字：每个客户能省多少、怎么落地，按他自己的实际情况，当场算一遍。
人眼抽检漏检率高，色差、划痕、凹坑容易流出，引发客诉赔款甚至丢单。
02审批靠跑腿、报工靠填写、统计靠人工汇总，数据滞后易出错。
03传统核算只能月底事后算账，隐性浪费无法及时发现，利润被悄悄侵蚀。
04人工巡查覆盖有限，违规操作与安全隐患发现滞后，出事后取证困难。
05水电气数据分散，人工抄表误差大，设备空转与管道泄漏难以定位。
06非计划停机突发风险高，过度保养与保养不足两头难，一次停机损失数十万。
07缺料停线与库存积压同时存在，人工盘点效率低，账实不符频发。
我们坚持数据不出厂、模型与平台自主可控，不收割工厂数据，只提供技术能力。
AI 盒子在工厂本地完成推理，视频图像等敏感数据无需上传云端，仅结构化结果和告警上传平台。
园区算力部署在客户厂区内部，与公网物理隔离，生产、工艺、业务数据全部存储在本地。
多工厂联合优化时各厂数据始终留存本地，仅上传模型梯度参数，模型共同进化但原始数据不离开工厂。
行业模型与软件平台自主搭建，不依赖第三方公有云存储与计算，长期使用成本通常低于公有云（以实测为准）。
除注明外均为设计目标值，以最终验收标准为准；具体收益因工况而异，我们会先给测算再谈方案。
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 交付形态 | AI 盒子（BOX-1／BOX-8／BOX-N） | 算力底座＋工业软件＋行业模型三层出厂预装，插电联网扫码即用 |
| 单张检测响应 | ≤ 200 毫秒（设计目标） | 匹配钣金喷涂线每分钟 4–6 张板的节拍 |
| 质检漏检率 | ≤ 1%（设计目标） | 由人工目检的 8%–12% 下降，客诉赔款显著减少 |
| 部署方式 | 工位／产线／车间三级 | 不改现有产线，接现有设备与相机，不停产改造 |
| 收费方式 | 按点位包年 | 一个工位一份、包年订阅，客户能算清账 |
| 系统对接 | 标准 API 对接 MES / ERP | 标准化接口，无需改造现有系统 |
| 回本周期 | 约 18 个月（现场测算为准） | 回本额来自质检人工、返工报废、客诉赔款三部分 |
| 数据策略 | 数据不出厂 | 模型本地训练，跨厂协作用联邦学习，仅传模型梯度 |
减少质检人工投入，降低返工报废损失，精准识别无效能耗，避免非计划停机损失。
审批全链路自动流转，安全实现 24 小时 AI 值守，库存状态自动实时感知，管理者从日常救火中脱身。
所有生产数据不出厂区，本地物理隔离，模型与平台自主可控，客户完全掌握数据主权。