德赛西威工业AI案例

德赛西威入选工信部"人工智能赋能新型工业化典型应用案例"的两项前沿应用，深刻揭示了AI如何重塑现代工业的微观生产过程。

案例一：基于多模态大模型的汽车电子元件缺陷检测

在传统高速SMT产线中，传统AOI机器视觉面对复杂光学背景、新型微小缺陷时误判率与漏检率极高。德赛西威引入垂直领域多模态工业大模型，融合图像、工艺参数、环境温湿度等多维异构数据，使AI系统具备"语义理解与逻辑推理"能力，将漏检率无限趋近于零。

在关键装备的轴承、主轴、电机上部署高频物联网传感器，利用深度学习算法对振动频率、温度漂移、电流波动等时序数据进行实时流计算。系统能在设备发生物理性损坏的数周甚至数月前进行高精度疲劳寿命预测与维护预警，实现从"预防性维护"到"预测性维护"的代际跨越。