为工厂车间而生
通用视觉检测工具只能告诉您什么不合格。
IntelFactor 将缺陷图像与金属零件的上下文关联起来：材料批次、工序、工位、刀具、班次与操作员复核。这样，一道划痕、一条裂纹、一处毛刺或一个焊接缺陷就会成为一项纠正措施，而不是表格里又多出的一行。
边缘优先架构
低延迟检测在设备端运行，实时决策无需依赖云端。
便于操作员使用的流程
为工厂团队设计，而非数据科学家。
结构化检验历史
每个事件默认可追溯、可审计。
AI 辅助根因分析
基于您自己的检验模型、事件数据与生产上下文，更快完成调查。
无需大规模更换系统
与现有生产流程集成，不打断日常运营。
围绕金属团队真正需要调查的缺陷而构建
IntelFactor 从工厂专属的缺陷分类体系入手，再将每一次检测映射到复核、围堵与根因分析所需的生产证据。
表面与光洁度
成形与铸造
机加工与刃口
焊接与涂层
工作原理
实时检测金属缺陷
工业相机与边缘推理系统持续检测钢、铝、铸造、冲压、焊接、涂装及机加工零件。计算机视觉在划痕、凹坑、裂纹、毛刺、腐蚀、焊接缺陷和表面问题出现的当下即予识别。
附加生产上下文
每一次检测都会成为结构化的检验事件，包含缺陷类型、严重程度、检测区域、工位、时间戳、置信度、图像证据、批次、供应商批号、材料牌号、刀具及班次信息。
解释原因，防止复发
操作员通过复核队列确认检测结果，添加根因标签并附上纠正措施。随着时间推移，IntelFactor 会形成工厂级记录，揭示哪些材料、工位、工装或工艺变更与反复出现的金属缺陷相关。
平台功能
完整的运营闭环 — 从摄像头，到结构化事件，到操作员行动，再到根因洞察。
金属缺陷检测
计算机视觉监控每一件产品，而非抽样批次。实时检测划痕、凹坑、裂纹、毛刺、崩缺、腐蚀、焊接缺陷、涂层问题及表面光洁度波动。
材料与批次上下文
每一次检测都会标记工位、批次、供应商批号、材料牌号、刀具、班次、时间戳与置信度，无需手动整理表格。
复核队列
操作员批准或驳回分类结果，添加根因标签和备注。每一个决定都会提升准确率，并沉淀为工厂经验。
AI 问答
用自然语言查询检验数据与生产上下文。例如：本周哪些缺陷增加了？哪个工位的不良最多？3 号线的异常峰值是什么引起的？
根因分析
AI 结合您的工作空间模型、SOP 规则与事件历史分析检验事件，揭示质量问题为何发生，而不只是在哪里发生。
实时视频流
通过实时摄像头画面远程监控产线，无需亲临现场即可掌握车间动态。
规格包
上传 SOP 与质量规格，系统会将其映射为检验标准，并作为检测与根因分析的依据。
部署模式
IntelFactor 通常从单条产线起步 — 在任何长期承诺之前，先通过为期两周的试点完成验证。
系统上线并产生成效后，制造商可按自己的节奏扩展到更多产线和工厂。
推广方式
从单条产线开始
工业相机、边缘设备、看板与操作员复核流程 — 先部署并验证，再行扩展。
按您的节奏扩展
在一条产线验证通过后，按您的时间表推广到更多产线和工厂。
软硬件灵活搭配
可使用客户自有硬件或 IntelFactor 提供的硬件，软件栈保持一致。
先试点，再决定
推广前先进行为期两周的试点，使用真实生产数据并以可量化的验收标准衡量。
谁在使用 IntelFactor
连接您质量体系的
每一个环节
通过实时视频流、证据管理、操作员反馈闭环以及各类集成扩展 IntelFactor，让检验数据与工厂其他系统互联互通。