SINGAPORE · IN PROGRESS
AI 质量检测实施指南
MOZI 与海克斯康（Hexagon）、新加坡先进制造培训学院（AMTA）协作编写 · 技术审阅中
面向新加坡制造企业，特别是中小企业，编写 AI 质量检测的实施指南：从一个工位验证价值，再按证据扩大。MOZI 负责把技术伙伴的方法整理成企业可执行的路线、准备度评估和人员分工。
- 六阶段路线
界定 → 评估 → 试点 → 部署 → 推广 → 改进，每一阶段设置进入下一阶段的证据门。
- 准备度评估
从业务责任、检测标准、数据、技术集成和人员能力五个维度，在实施前找出差距。
- 分层架构
图像采集、边缘处理、数据与模型管理、质量工作流集成，先保证稳定成像和可追溯。
- 人机协同
AI 标记异常，检测员复核，质量负责人决策；先以影子模式运行，经验证后再提高自动化。
六阶段路线与证据门
- 01
界定
界定检测决策：选择单一产品或工位，区分初筛与测量
- 02
评估
确认图像与标签准备度，规划独立验证
- 03
试点
以影子模式对标人工，评估漏检、误报与复核量
- 04
部署
嵌入现有质量工作流，保留追溯与故障回退
- 05
推广
新增产品或产线须复验，统一版本与采集规范
- 06
改进
复核新缺陷与误报，经审批后发布模型更新
指南仍在技术审阅中，文中示意均非项目实测数据。
从一个真实场景开始
告诉我们您关注的产业、希望培养的能力和现有条件，我们先共同判断合作的起点。