工业 AI 的价值不在于单独部署一个模型，而在于让数据采集、异常识别、原因分析、人员协同和改善验证形成稳定流程。
核心方向
- 机器视觉质检
- 设备状态监测与预测性维护
- OEE 与损失分析
- 设备手册和维修记录知识库
- 经营与生产指标分析
建议的实施顺序
- 确认业务目标和可衡量指标
- 盘点数据与现场流程
- 选择单产线或单场景验证
- 建立人工复核与异常闭环
- 验证收益后再扩展到更多产线
常见问题
工业 AI 项目应该从模型还是数据开始？
通常应先从业务问题、数据可用性和现场闭环开始，再确定模型与系统方案。
试点范围多大合适？
建议选择业务价值明确、数据可获得、责任边界清晰的单场景试点。
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