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L1· 自我声称智能制造视觉识别私有化结构化示例
精密零部件 AI 视觉质检
华东某汽车零部件一级供应商默认脱敏：行业 + 规模区间
产线终检环节用 AI 视觉替代人工目检，漏检率与人力成本双降。
交付周期
11 周（POC 3 周 + 上线 8 周）
企业规模
未提供
技术栈
4 类组件
可信度
L1 · 自我声称
该案例尚未署名交付 FDE —— 补齐署名后可信度与作者作品集才会生效
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客户当时卡在哪
- 终检依赖 12 名老工人目检，招工难、流失率高、标准不统一。
- 漏检率约 2.3%，客户投诉与索赔集中在批次性缺陷。
- 上一家供应商的标准视觉软件无法适配 7 种新品类，加一个品类报价 18 万。
FDE 怎么干的
1
第 1-2 周
驻场蹲产线，采集真实缺陷样本，梳理出 5 类主缺陷与判别标准。
2
第 3 周
用客户真实数据跑通 POC，在争执最大的「疑似裂纹」上给出可解释判定。
3
第 4-8 周
接入产线 PLC 与 MES，实现自动分拣与质检数据回流。
4
第 9-11 周
培训客户班组长自主维护模型，交付运维手册与告警看板。
踩过的坑
只写顺利过程的案例，客户默认是包装过的该案例未提供踩坑记录。没有失败细节的案例，可信度会被平台下调——这也是它停留在 L1 的原因之一。
这个方案解决不了什么
敢写边界，才说明真的做过该案例未声明能力边界。
视觉大模型边缘推理盒子MES 对接私有化部署
结果
每个指标都附统计口径该案例未提供统计口径。没有口径的数字无法被核实，请只作为示意参考，不要当作交付承诺。
漏检率
2.3%→0.4%
批次性客诉归零
口径未提供终检人力
12 人→4 人
释放人力转岗到前道工序
口径未提供新增品类成本
18 万一品类→0
客户可自主配置，无 License 追加
口径未提供上线周期
同类 6 个月起→11 周
传统同类项目普遍 6 个月起
口径未提供证据清单
可信度的物理载体。证据越具体，等级越高。
该案例尚未提供可核验证据，因此停留在 L1 自我声称。作者补充证据并通过核验后可升级到 L2。
客户见证人
该案例尚未取得客户确认。取得书面确认或见证人署名后，可信度可升级到 L3。