生产、质量、工艺工程团队所需的一切。
把 iPhone 当作工业传感器装在产线上,就能替代复杂传感器、扫描枪和纸质记录所做的事。具体能力如下。
从开箱到获得结构化生产数据,一小时内完成。
把任意 iPhone 12 或更新的机型装到产线上,再给产品拍两张照片。AI 会学会你做的是什么,并自动采集产量、机器状态、条码和换产信息。无需 PLC 访问、IT 配合或外部顾问,结构化生产数据在第一个小时内就开始流动。
看到的产品越多,它就越聪明。
每多一件产品经过摄像头,AI 就会更准确一点。它会学会你的产品、模式和生产节奏,面对新产品种类、光照变化或原材料的季节性差异,都能自动适应,无需重新训练。
一台 iPhone,每分钟最多 600 件。
iPhone 的 Neural Engine 跟得上高速产线,一台设备每分钟可完成最多 600 件的检测、计数和分类,不丢帧也不漏件。
在产线之间灵活调度 iPhone,没有闲置的硬件。
扫一个 QR 码就能把 iPhone 注册到任意产线上。某条产线没运行时,把 iPhone 移到正在跑的那条。iPhone 跟着工作走,而不是反过来:加设备扩容,挪设备缩容。
几分钟教会 AI 识别缺陷,自动把良品和不良品分开。
标几个良品和不良品的例子,AI 就能学会你的质量标准:划痕、凹陷、变色、变形。从那一刻起,它会对每件产品分类,实时把良品和不良品分开。
从螺丝、密封件到最终部件,检查所有零件是否到位。
把"完整装配是什么样"教给 AI,它会检查每件产品是否缺零件,比如螺丝没拧到位、密封件没放好或元件没插上,在装配错误流到产线末端或客户手里之前就拦下来。
自定义你的质量规则,AI 严格按照执行。
按照质量团队的工作方式来设规则。A 类缺陷超过五个就判为不良,否则放行。把缺陷的数量、类型和严重程度组合成贴近真实标准的逻辑,而不是通用的通过/不通过。
产线上每件下线产品都有一张照片,从第一天起就具备审计可追溯性。
Enao 为每件产品拍下带时间戳的清晰照片。客户提出投诉时,直接调出那件产品就能看到生产时间、当时的班次,以及那一刻的产线状态。无需条码、扫描或操作员录入,即可实现完整追溯。
自动读取条码、QR 码与印刷文字。
iPhone 无需额外硬件就能在每件产品上读取条码、QR 码和印刷文字。核对标签、检查批次号、确认包装文字、把产品对应到订单,全部内置完成,不用单独配扫描枪。
向产线提个问题,得到一句明确回答。
"过去一小时 A 线最大的问题是什么?"或"本周缺陷与上周相比如何?"把这些问题抛给 Enao 聊天代理,就能得到基于真实生产数据的答案,无需配置看板,也不用写查询。
你需要的数据,在早会前已经躺在你的邮箱里。
把你关心的内容打包成报告:夜班的表现、达成目标的产线、报废飙升的环节。早会开始前,这些报告会通过邮件送达,登都不用登就能心里有数地开启一天。
产线产了多少件,实时知道,而不是等到下班后。
AI 从两张照片学会你的产品,然后自动计数。不需要光栅、机械计数器或正字记数。按产线、按班次,精确到分钟,看实际产量与目标的对比。
机器何时停下、停了多久、当时是什么样子,全都看得清。
每一次机器停机都会记录时间戳和当时的产线照片。跨班次、跨产线地追踪停机的频率、时长和规律,把那些悄无声息却累计成数小时损失的微停机也揪出来。
50 毫秒内把信号回传给机器。
Enao 对每件产品做分类,通过 24V 或 OPC-UA 从 iPhone 直接把 pass 或 reject 信号在 50 ms 内回传给机器。可以剔除不良品、触发分料挡板,或在严重故障时停线。
让 Enao 成为你已有工具栈的统一数据层。
把生产数据流向团队已经在用的工具。接入 Power BI、Grafana、Snowflake 或 Qlik 做分析,推送到 SAP、Azure、AWS 或 Google Cloud 支撑企业流程,输送给 Anthropic 或 OpenAI 用于 AI 场景。Enao 负责生成数据,数据流向哪里由你决定。
出问题的瞬间发短信通知你,在代价变高之前出手。
挑你关心的事件:机器停机超过五分钟、不良率超过阈值、产量低于目标。一旦发生,Enao 立刻发短信通知你,趁还来得及反应,而不是等到班末报告告诉你已经太晚。
