现场场景
同一道工序，不同员工的手法不一致；人员流动带来技能断层，人为操作误差导致质量波动。
AISOP如何应对
把关键动作与判断依据变成可视化的步骤提示与规则校验，让新员工也能按同一套标准执行。
AISOP智能装配辅助系统
错装漏装，
AI实时引导和防错
AI 视觉实时监控人员作业行为，自动识别并校验员工的错装漏装，防漏防错监测，降低对经验的依赖，提升装配效率和一致性，减少人为失误，提升产品良率。
01 · 现场问题 / WHY NOW
SOP 写在文件里，
不等于 SOP 执行在现场
问题往往不在“有没有标准”，而在标准进入现场之后：谁在做、做得对不对、异常有没有被及时看见。
现场场景
巡检只能覆盖部分时段与部分工位，执行力度参差不齐，问题常靠事后反馈。
AISOP如何应对
以工位为单位持续观察步骤执行状态，把“是否按顺序、是否完成、是否合规”变成可查看的实时状态。
现场场景
问题被发现时往往已经进入下一道工序，返工、停线与客诉成本随之上升。
AISOP如何应对
在作业过程中识别跳步、错序与关键动作缺失，通过现场屏幕、报警灯或音柱即时提示。
现场场景
纸质记录不完整，追溯依赖人工回忆，改善措施缺少数据支撑。
AISOP如何应对
记录步骤执行、检测结果与异常事件，形成可回看的作业过程数据，为质量分析与持续改善提供依据。
02 · 解决方案 / FROM MANUAL TO INTELLIGENT
从人工监督，
到现场智能执行
AISOP不只是识别画面中的物体，而是结合动作、步骤、时序和业务规则，判断操作是否符合要求。
核心工作流程
- 01视觉感知采集现场画面
- 02AI 识别识别人、物料、工具与动作
- 03SOP 规则判断判断步骤、顺序与合规状态
- 04现场反馈屏幕提示与异常报警
- 05过程记录形成可追溯的作业数据
03 · 应用场景 / SCENARIOS
典型场景示例，
覆盖装配过程的关键环节
不同工位的适配重点不同。以下为典型场景示意，具体识别目标与规则需按工位确认。
行为分析 · 看得见、管得住
AI 视觉实时识别人员作业行为，判断是否按照规范和流程执行。
典型场景
线束回拉确认行为检测
客户痛点
客户在端子线束装配工序中，因工人未按规范进行“回拉确认”，导致线束虚接问题频发，严重影响产品质量与稳定性。
解决方案
采用“手部行为识别”与“手持物状态”相结合的方案，精准捕捉复杂动作。
装配引导 · 简单化、标准化
提供可视化智能引导，降低对人员经验的依赖，提升装配效率和一致性。
典型场景
汽车零部件遗漏错序引导
客户痛点
工序复杂易遗漏错序，错装漏装、配置不一致、新员工上手慢、步骤容易遗漏。
解决方案
AI视觉实时判断进度，提供可视化步骤引导与防错。
状态检测 · 自感知、早预警
实时检测设备、物料和产品状态，及时发现异常。
典型场景
汽车零部件漏装检测
客户痛点
螺丝太多，人员装配很容易漏打。人工目检疲劳、微小异物漏检、颜色相近难分辨、不良流出后才被发现。
解决方案
部署AI视觉系统，对螺丝有无装实时检测，提前提醒，实现“少装不漏、状态不符不放行”。
04 · 技术架构 / ARCHITECTURE
不仅能识别，
更能轻松融入真实制造现场
无需开发，自动生成；零代码低逻辑，人员快速掌握；开放兼容丰富的标准接口。
05 · 部署路径 / HOW TO START
从一个工位开始，
验证 AI 如何改善现场作业
先验工位，再决定是否部署。每个工位的工艺、节拍与现场条件不同，路径需要按实际场景设计。
- 01工位诊断
了解工艺步骤、质量风险、人员操作与现有设备。
- 02方案设计
确定识别目标、相机位置、判断规则与现场反馈方式。
- 03模型配置
采集样本、训练模型、配置 SOP 判断规则。
- 04现场验证
在真实工况下测试识别效果、误报、漏报与异常处理。
- 05部署推广
验证通过后部署至目标工位，并评估向其他工位复制的可能性。
06 · 工位适配评估 / ASSESSMENT
让我们一起评估，
你的工位是否适合 AI 化
无需先购买产品。提供一个真实生产工位的信息，我们将根据工艺步骤、质量风险和现场条件，协助评估 AISOP的适用性及可能的实施路径。
- 不需要先提供敏感生产资料
- 提交后我们将会与您联系，先了解场景再讨论方案
也可以直接联系：13764287605 · jane@aizenx.cn
07 · 常见问题 / FAQ
关于产品与部署的常见问题
回答以现有产品能力为基础；涉及现场条件的问题，需要工位评估后确认。
传统视觉检测多数只判断“画面里有没有某个物体、位置对不对”。SOP-AI 在此基础上叠加了步骤、顺序、时序和业务规则，判断的是“人有没有按 SOP 做、做得对不对、是否发生跳步或超时”。它面向过程合规，而不只是单帧结果。
可以按工位配置多步骤流程与顺序规则。能否稳定识别取决于相机位置、遮挡、物料特征与节拍，需要在真实工位做适配验证。
产品侧支持小样本的模型迭代思路，尽量降低对海量标注的依赖。实际所需样本量会随场景复杂度变化，以工位验证结果为准。
不一定。不同物料、动作与光照条件下所需样本量差异较大，我们会先评估场景，再确定采集与标注方案，避免无谓的标注投入。
支持边缘侧本地部署，画面与模型在厂内运行，数据不出域。具体硬件配置需根据相机数量、工位数量和现场网络条件确认。
产品具备标准通讯与接口能力，支持与 PLC、上位机、MES 等系统对接，资料中列出的方式包括 Modbus TCP、串口、TCP、UDP 等。能否接入取决于现场设备型号与协议开放情况，需要技术确认。
通常不需要更换产线设备。SOP-AI 以旁路方式部署相机、边缘计算主机与现场提示终端，尽量不影响原有生产节拍，具体安装方式需现场勘察。
周期受工位复杂度、样本采集、通讯对接与现场配合影响，我们不提供无条件的时间承诺。通常先做小范围验证，再根据验证结果确定部署计划。
可以先使用本页的适配自测做初步判断，再提交工位信息。我们会结合工艺步骤、质量风险、相机位置与现场条件做进一步评估。
建议从单个工位开始验证，确认识别效果、误报漏报与现场配合方式，再评估是否向其他工位复制。
从一个工位开始，
让标准作业真正实现智能执行。
告诉我们你的工艺和现场问题，嗨谛智能帮助你评估 AI 是否能够解决它。