电子设备控制模块装配
多型号产线 · 零代码 · 分钟级换型。
单条三班装配线一年节约 180 万。视觉检测 AI Agent 同时替换了规则机器视觉与人工终检 — 9 个检验员席位降到 1 名复核员，单件审计记录全留存。
脱敏后的多型号控制模块装配产线，叠加视觉检测 AI Agent 界面
- 行业
- 电子设备制造
- 产品
- 视觉检测 AI Agent
- 范围
- 多工位 · 多型号
- 换型时间
- 分钟级
传统视觉方案跟不上 SKU 节奏。
该产线连续生产多个控制模块变体。以往的规则式机器视觉方案在每个新 SKU 上都需要数周工程投入，且生产阶段常因光照漂移触发连锁误判。
新 SKU 导入受限于视觉工程师
每一个新变体都需要视觉专家重写模板、重调阈值、重新验证 — 检测工序最终成为新产品上线速度的瓶颈。
光照与材质漂移带来脆弱性
光照的轻微变化或表面工艺差异会引发误判风暴，长时间积累的操作员信任很快崩塌。
文字与标签差异无人覆盖
每个变体的文字、标签和布局各不相同。传统 OCR + 模板匹配难以同时可靠地覆盖三个维度。
换型占用产能
在多型号混线上真正的瓶颈不是装配本身,而是检测工位 — 它决定了日产出上限。
用语义 AI Agent 替换规则式视觉。
映赛工程团队在关键控制模块工位部署了视觉检测 AI Agent。产线工程师自行完成全部注册流程,不再需要视觉工程师介入。
- 01
按变体注册基准模型
产线工程师为每个变体拍摄少量合格样品。AI Agent 自动识别模块结构、文字区域与关键元器件 — 由一名操作员通过可视化界面一次性确认。
- 02
对接产线 PLC
推理服务接入既有 PLC 触发。每一帧都输出 OK/NG 判定、带标注的过程图以及写入 MES 的结构化日志。
- 03
推广到其它工位
第一个工位稳定运行后,工位模板被复制到控制模块产线其他工位;新 SKU 只需再次走注册+确认流程即可上线。
控制模块产线三步部署流程示意图
部署期间未写任何代码,所有注册与换型由产线工程师通过可视化界面完成。
产线发生了什么 — 数据与方法同时公开。
以下数据来自该签署 NDA 的客户项目。每一个数字都与测试方法和对照基线一起披露,让含义无歧义。
| 指标 | 数值 | 测试方法 | 对照基线 |
|---|---|---|---|
| 工程调试时间 | −95% | 新产品从空白产线到首条 OK/NG 的端到端耗时 | 同一客户此前的传统机器视觉方案 |
| 单工位检测效率 | +50% | 部署前后产线节拍对照 | 同一工位的人工目检基线 |
| 编程代码量 | 0 | 注册流程工程师工时记录(拍照 + 确认) | — |
| 产品换型时间 | 分钟级 | 从新样品到稳定 OK/NG 的计时 | 传统规则式视觉:数小时到数天 |
以上数据来自单一签署 NDA 的客户项目实测,具体数值因产线、产品组合与光照条件而异。NDA 后可提供完整测试方法报告。