将海量涌入的视觉检测数据 转化为易于驾驭的质量资产
这是一个运营控制台，可将各产线、设备、FOV 的视觉检测结果汇聚到统一仪表盘中。 无需在复杂系统间来回切换，即可将多维度探索、判定结果修正、再训练数据传输串联为一条连贯的流程，最大限度减少人工介入。
分散的质量数据一目了然
不让碎片化数据拖慢质量改进的脚步
引入 AI 视觉检测后，数据会快速积累，但若确认与改进的工作环境过于分散，效率反而会下降。 将分散的环境统一整合，缩短质量改进周期。
数据探索
检查效率
数据衔接
海量涌入的数据散落各处 难以掌握整体不良趋势
需在截图工具与即时通讯之间反复切换 来共享检查意见与结果
原始图像与标注数据 每次都需手动迁移
基于各产线、设备的筛选与搜索 实时重新排列数据
在网页画布上 同时检查缺陷位置、意见与判定历史
导出 CSV、标注 JSON 或直接传输至 AIVOps 流水线
快速锁定异常区间与不良原因候选 缩短探索时间
检查过程留存为记录 保持质量判断的一致性
降低手动迁移风险 安全衔接再训练与报告流程
海量涌入的数据散落各处 难以掌握整体不良趋势
基于各产线、设备的筛选与搜索 实时重新排列数据
快速锁定异常区间与不良原因候选 缩短探索时间
从检查到反馈无缝衔接的数据运营闭环
将收集到的检测结果分类为现场易于驾驭的数据， 并将探索、检查、传输、监控串联为可循环复用的质量改进流水线。
1收集·整理
以产线、设备、产品族等 现场变量为基准对数据进行分类 整理为可供探索的列表。
2探索·筛选
以置信度、标签、书签为基准 从海量数据中筛选出 需要检查的数据。
3验证·检查
在直观的网页图像查看器中判定是否为真实不良， 并将漏检、过检、误检的变更历史与评论 直接记录为质量数据。
4传输·应用
将检查完成的数据传输至 AIVOps 再训练流水线 使质量反馈持续推动模型改进。
5监控
在仪表盘中追踪 全工序数据、不良率、 各产线异常流向等 当日运营所需的核心指标。
1收集·整理
以产线、设备、产品族等 现场变量为基准对数据进行分类 整理为可供探索的列表。
2探索·筛选
以置信度、标签、书签为基准 从海量数据中筛选出 需要检查的数据。
3验证·检查
在直观的网页图像查看器中判定是否为真实不良， 并将漏检、过检、误检的变更历史与评论 直接记录为质量数据。
4传输·应用
将检查完成的数据传输至 AIVOps 再训练流水线 使质量反馈持续推动模型改进。
5监控
在仪表盘中追踪 全工序数据、不良率、 各产线异常流向等 当日运营所需的核心指标。
现场可直接驾驭的数据工作空间
提供统一的工作空间，让分散在多条产线的检测结果可即时确认、筛选、检查，并一直衔接到再训练。
- 运营监控
无需面对复杂的原始数据 运营指标一目了然
- 核心检查指标可视化
- 各产线异常流向侦测
- 新检测结果实时确认
- 结果探索
快速检查所需数据的 探索环境
- 多条件筛选
- 基于标签、书签的复查
- 专为过检检查打造的按不良分类查看器
- 不良检查
缺陷判定与历史管理 无需安装，在网页浏览器中完成
- 直接确认缺陷位置与标签
- 支持评论、历史与批量检查
- 保留判定变更历史
- 数据衔接
将检查后的数据 衔接至下一运营环节
- 自定义格式导出
- AIVOps 一键传输
与传统方式的差异
减轻大规模自建的负担，以专为制造视觉检测打造的产品化功能， 降低引入预算与管理上的阻力。
自建方式
以产品形式即刻提供 为制造视觉检测运营优化的界面与功能
大容量图像查看器、权限分离、多重筛选 带来开发资源负担
引入及对接相关的事前确认事项
请查看常见问题
Q.可以单独导入AIVData吗？
是的，可以。AIVData能够联动现有正在使用的其他厂商视觉检测设备的结果数据，作为统一仪表板加以利用。
Q.没有AIVision或AIVOps也能对接吗？
可以。支持导出通用数据格式（CSV、JSON等），因此能够与其他AI再训练环境或企业内部系统对接。具体对接范围在PoC阶段共同确认。
Q.不仅是单台设备，对于多台检测设备产生的图像和缺陷履历，也能自动收集/整理吗？
是的，正是如此。利用AIV Data解决方案，可将多台现场设备生成的所有图像数据自动汇集到中央。检测时间、设备ID、所用配方、结果代码等核心元数据会被自动标记，使检索与追溯管理大幅简化。
Q.能在企业内部封闭网络（本地部署/On-Premise）中安装吗？
是的，可以。针对必须遵守企业内部网络隔离策略等安全条件的制造现场，我们支持本地部署（On-Premise）环境的搭建。