Hỗ trợ rút ngắn bước sàng lọc thủ công
Ưu tiên vùng nghi vấn để chuyên viên tập trung đánh giá những mẫu cần chú ý.

Kết nối dữ liệu hiện trường và trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ phát hiện bất thường, kiểm soát chất lượng và truy xuất kết quả kiểm tra.
Yêu cầu demoAQPTech Physical AI hướng đến kết nối dữ liệu từ thế giới vật lý với các mô hình AI và quy trình kiểm tra công nghiệp. Giải pháp hỗ trợ đội ngũ kỹ thuật phân tích hình ảnh, nhận diện dấu hiệu bất thường và tổ chức kết quả kiểm tra trong cùng một luồng công việc.
Kết hợp thị giác máy tính, phân tích dữ liệu và dữ liệu tổng hợp, hướng tiếp cận này hỗ trợ xây dựng tập mẫu, thử nghiệm mô hình và đánh giá khả năng phát hiện khuyết tật trong điều kiện thực tế. Mỗi loại vật liệu, thiết bị và nguồn dữ liệu cần được kiểm chứng riêng.
Từ kiểm tra tại một điểm đến nhiều dây chuyền, phạm vi triển khai được thiết kế theo thiết bị hiện có, yêu cầu bảo mật và tiêu chí nghiệm thu. Kết quả AI hỗ trợ chuyên viên đánh giá; quyết định chất lượng và an toàn tuân theo quy trình kiểm định của doanh nghiệp.

Thiết kế luồng tiếp nhận hình ảnh quang học, ảnh nhiệt hoặc dữ liệu NDT đã số hóa theo thiết bị và định dạng được xác nhận. Mỗi phương thức có quy trình chuẩn hóa và đánh giá riêng.
Tạo biến thể mẫu để mô phỏng điều kiện ánh sáng, bề mặt và khuyết tật hiếm. Dữ liệu tổng hợp bổ sung cho dữ liệu thực; hiệu quả được đánh giá trên tập kiểm tra độc lập.
Xác định các bước tiếp nhận, gán nhãn, chạy mô hình và duyệt kết quả theo vai trò. Phạm vi thao tác không cần mã và phần tích hợp tùy chỉnh được thống nhất trong PoC.
Lựa chọn triển khai tại biên, tại hạ tầng doanh nghiệp hoặc trên cloud theo độ trễ, băng thông và chính sách dữ liệu. Cấu hình được kiểm chứng trên tải thực tế.
Tách luồng xử lý dữ liệu khỏi mô hình suy luận để hỗ trợ thử nghiệm, so sánh và quản lý phiên bản. Khả năng tương thích phụ thuộc định dạng và tài nguyên chạy mô hình.
Lưu kết quả theo lô, thiết bị và phiên bản mô hình; đối chiếu với nhãn chuyên gia. Thống nhất các chỉ số precision, recall, cảnh báo sai và thời gian xử lý trước khi nghiệm thu.
Ứng dụng thị giác AI để hỗ trợ kiểm tra, đối chiếu kết quả và mở rộng giám sát chất lượng trong môi trường công nghiệp.
Ưu tiên vùng nghi vấn để chuyên viên tập trung đánh giá những mẫu cần chú ý.
Kết hợp dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp để thử nghiệm nhiều tình huống khuyết tật.
Đối chiếu dự đoán với tiêu chí và nhãn tham chiếu của chuyên gia kiểm tra.
Đưa tín hiệu bất thường về đúng bước trong quy trình để đội ngũ kiểm tra kịp thời.
Kiểm chứng theo từng điểm kiểm tra, dòng sản phẩm và điều kiện vận hành.
Liên kết ảnh nguồn, kết quả duyệt và phiên bản mô hình để hỗ trợ rà soát nội bộ.
Chia sẻ loại thiết bị, nguồn dữ liệu và bài toán kiểm tra của bạn.
Đang tải biểu mẫu…
Powering Decisions