现场主导型 AI 检测与机器人 MLOps 平台
将制造视觉 AI 从训练到再训练的全过程整合为统一的运营流程， 降低对专职 AI 人员的依赖，助力现场持续管理模型性能。
现场运营瓶颈
检测 AI 上线后运营过程中出现的三大断点
为应对现场环境变化与数据不足，必须破解核心瓶颈。
数据集
训练参数
模型版本
以人工为主的数据采集与 标注导致模型改进滞后
训练结果解读与参数调整 依赖专职人员的经验
各产线模型部署现状与 变更履历碎片化
数据集、判定标准与检测履历统一管理， 并自动提取再训练候选样本
基于 LLM 的调优指引分析性能瓶颈， 并推荐下一轮训练参数
提供模型分版本历史及 部署履历追踪架构
数据预处理流程规范化， 降低重复作业负荷
减少反复训练， 让非专业人员也能改进模型
故障发生时缩短回滚 与原因定位时间
以人工为主的数据采集与 标注导致模型改进滞后
数据集、判定标准与检测履历统一管理， 并自动提取再训练候选样本
数据预处理流程规范化， 降低重复作业负荷
超越一次性引入，构建 AI 检测运营闭环
通过可扩展架构衔接从数据采集（AIVData）到 模型再训练（AIVOps）的全过程，减少重复投资。
1数据准备
联动现场检测图像与判定标准， 将再训练数据集 规范化。
2模型训练
非专业人员也能借助 AI 推荐的 自动模型搜索，以契合现场目标的 参数组合进行训练。
3性能验证
以客户验证集为基准测量 检出率、漏检率与过检率， 判定是否适合部署。
4部署
部署模型， 确认部署与回滚过程， 并管理已部署模型的记录。
5反馈收集
收集运营中产生的误检、漏检 与数据漂移信号， 回流至持续改进循环。
1数据准备
联动现场检测图像与判定标准， 将再训练数据集 规范化。
2模型训练
非专业人员也能借助 AI 推荐的 自动模型搜索，以契合现场目标的 参数组合进行训练。
3性能验证
以客户验证集为基准测量 检出率、漏检率与过检率， 判定是否适合部署。
4部署
部署模型， 确认部署与回滚过程， 并管理已部署模型的记录。
5反馈收集
收集运营中产生的误检、漏检 与数据漂移信号， 回流至持续改进循环。
基于事先约定验证集的 定量性能测量
不做笼统的数值承诺，而是依据现场数据与验证条件， 明确测量各项指标并评估目标达成情况。
*实际验证数值因客户数据与测量条件而异， 将通过 PoC 结果报告提供。
检出率（Recall）
指实际不良中被模型判定为不良的比例。
以客户验证集为基准测量，并对漏检案例进行交叉验证。
漏检率（Miss rate）
指将实际不良误判为良品放行的比例，直接关系到质量风险。
在 PoC 启动前约定允许范围，并以该条件为基准判定是否合格。
过检率（False call rate）
指将良品判定为不良的比例，直接关系到复核负荷。
综合考量产线速度与作业人员投入资源，寻找与漏检率之间的合理平衡点。
支撑现场主导运营的核心功能
旨在减轻聘用外部 AI 人员带来的成本压力， 让实务人员成为主导，掌控整条流水线。
- 标注
AI 自动标注
由 AI 自动检测并标注图像中的 缺陷区域，减轻作业负担， 提升数据质量。
- 缺陷生成
缺陷数据生成
通过 AI 生成不足的缺陷样本， 获取稀缺不良数据并弥补数据局限。
- 分析
数据分析
可视化标签分布、位置、尺寸与检测结果， 快速确认数据偏差与改进优先级。
- 模型推荐
模型与参数推荐
分析数据集与训练结果， 推荐下一个模型与参数， 并支持迭代改进直至达成目标性能。
面向制造检测领域定制的引入成效与运营效率
降低通用工具或一次性 SI 所引发的重复投资风险，并提供可扩展的检测专用功能。
AI 专业人员
由现场实务人员主导的运营架构
需自行招聘并投入维护资源
仅提供工具，需另行配备运营人员
仅在搭建阶段依赖外部人员
引入与对接相关的事前确认事项
请查看常见问题
Q.没有AI专业知识也能运营吗？
通过提供自动模型搜索及标准化的运营流程，减轻专职AI人员的负担，使质量与生产一线人员能够亲自进行训练与部署。初始设置及异常处理由AIVEX工程师提供支持，从而降低导入门槛。
Q.能与现有的训练流水线和系统对接吗？
采用可扩展的架构，降低现有系统的沉没成本。具体对接范围在PoC阶段进行诊断。
Q.在本地部署或封闭网络环境下也能运行吗？
遵守现场的安全合规要求，支持本地部署、私有云、混合环境。根据生产网络隔离的要求，设计契合现场条件的部署架构。
Q.数据收集之后，能将标注、AI训练、测试、部署等运营全流程自动化吗？
是的，可以。AIV Ops构建持续学习及集成/部署（CT/CI/CD）流水线，可按特定周期或条件全自动执行AI运营的全流程。在将管理员的介入降至最低的同时，提供一目了然地展示模型训练结果与透明度的自动报告（模型卡片）。