解决方案 · 智能制造

制造检测与运营 AI

评估检测、设备知识或计划任务，依据产线速度、硬件、接口与品质标准确定范围。

以真实产线数据验证

灯光、产品变化、样本和产线速度会影响结果。先与生产和品质团队选择一个任务、建立基准。

模型与整合须在实际条件下测试。是否使用边缘部署，取决于连接和数据限制；误差标准与安全运行责任需事先约定。

没有足够的标注数据怎么办？

先评估样本与缺陷定义，必要时增加收集和标注。试运行范围应说明现有资料可以支持哪些结论。

数据会如何处理？

上线前与安全团队确认托管、访问、传输、保留期限及模型服务商政策，并写入交付范围。

什么时候可以上线？

时间取决于资料、接口、决策与验证条件。确认依赖关系后，再共同约定进度和上线标准。

如何判断是否继续扩大？

先设定基准与验收条件，比较任务时间、质量、使用情况和异常；结果符合条件后再扩大范围。

TENTEN × DIFY

来自 Tenten 2026 年 10 月公开简报：五个客户平台的 AI 集成流程、数据来源与人工审核设计。

日月光投控 ASE Holdings · 半导体

AI 集成案例

仅依据已发布的可持续发展报告回答，标注年度、章节与所属公司；内部模式逐题起草客户 ESG 问卷。

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