投資者關系
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在制造產線，很多問題看似只“差一點”：螺絲漏鎖、排線插錯、標簽漏貼，卻可能引發返工返修，讓生產結果“差上一大截”。在大模型加持下，大華讓工序標準不再停留于紙面，而是能夠被 AI 理解、實時核驗，并貫穿每一次作業。
在富陽工廠 NVR 組裝線上，大華AI-SOP已覆蓋前面板背板預裝、主板固定、接口鎖緊、貼標、上蓋裝配、內外箱包裝等 8 道關鍵工站，實現對作業動作、工序順序和物料狀態的實時識別與核驗。
一旦發現漏工序、跳工序等異常，平臺立即判斷 NG，并聯動聲光報警和彈窗提示，幫助現場及時糾偏，推動工序合規從人工抽檢、事后發現，轉向實時監測、即時糾偏、全程可追溯，把問題攔在當前工位。
AI-SOP 的核心，不只是“看見動作”，而是“看懂動作是否合規”
以放置主板與固定 VGA 工站為例，AI 不僅能識別安裝導熱墊、放置主板、固定 VGA 等動作，還能理解動作順序、操作位置和物料狀態，實時對照現場操作與標準工序，精準識別螺絲漏鎖、排線虛接、順序錯位等異常。
看懂工序只是第一步，如何讓 AI 更快學會不同場景的作業標準，同樣關鍵
傳統視覺檢測往往需要采集大量圖片素材，并進行人工標注和訓練，開發周期長、適配成本高。大華依托自研星漢大模型打造視頻注冊技術，只需上傳少量標準工序動作視頻，AI即可自動拆解標準動作序列和合規操作特征，自主完成特征學習建模，無需人工逐幀標注，快速落地各類作業合規識別場景。
柔性制造場景下，產品型號、規格與工藝頻繁切換，不同生產任務對作業動作和檢測標準提出差異化要求。大華AI-SOP搭載檢測流編排技術，通過可視化圖形化界面，將不同動作識別能力像“積木”一樣組合起來。
以鎖附裝配工序為例，標準作業包括：先鎖正面螺絲，再鎖側面螺絲，最后連接排線等動作算子，可以在后臺按SOP順序拖拽編排，配置完成后，一鍵下發至線邊設備執行檢測。
面對同工藝、不同型號產品時，只需調整少量參數，即可快速適配新的作業標準，無需重新搭建整套檢測邏輯。當AI-SOP與MES排產系統打通后，產線切換生產型號時，還可自動調用對應檢測方案，減少人工配置、現場調試和停線等待，更好地支撐柔性生產制造。
工序合規管控，是制造業精益化生產和數字化轉型的重要基礎。不只是發現當下的問題，也要為后續管理留下清晰依據。
大華AI-SOP支持全流程數字化追溯，可同步存儲工位視頻、工序狀態、操作時間、操作人員、異常記錄等數據。當出現質量異?；蚍倒栴}時，管理人員可以通過視頻回溯和數據記錄，快速定位問題發生在哪個工位、哪個步驟、哪類動作，輔助開展不良根因分析。這讓工序管理從“靠經驗判斷”，變成“有數據可查、有過程可追、有結果可復盤”。對于制造企業來說，這不僅有助于提升現場管理效率，也能持續沉淀標準動作庫、異常樣本庫和工藝優化依據，推動產線管理不斷迭代。
AI-SOP 正在解鎖更多制造行業場景，將關鍵作業動作納入識別、提醒、記錄與追溯體系，保障工序合規執行，筑牢產品品質防線。
在汽車零部件制造中，可覆蓋螺絲鎖附、線束插接、座椅終檢、輪轂裝配、門板配件錯漏裝等環節；在新能源電池生產中，可應用于 PCS 模組組裝、PACK 整包裝配、電芯外觀檢測等場景；在 3C 電子行業，則可延伸至整機裝配、PCB 螺絲漏打、元器件缺件、包裝動作合規、潔凈車間洗消動作識別等環節。
過去，標準更多寫在文件里、貼在工位旁，依賴人員執行與人工檢查。
現在，大華AI-SOP正在把標準作業轉化為可識別、可執行、可復用的數字化能力，實現輕量化、高效率的作業行為智能管控，幫助制造企業把“標準作業”真正落到現場，把“工序合規”貫穿到過程，把“質量追溯”延伸到全流程，讓每一道工序更穩一點，讓制造現場減少“差一點”！