用於工業 AI 應用的本地端資料準備
Ertas Data Suite 為製造公司提供安全的氣隙管線，用於準備生產資料、品質記錄和維護日誌進行 AI 訓練——將專有的製程知識保留在您的工廠車間。
The Challenges You Face
生產資料包含商業機密
製造製程參數、品質規格、良率資料和設備配置代表了多年的工程投資。將這些資料上傳到雲端 AI 服務有暴露讓您產品具有競爭優勢的專有知識的風險。
工業資料雜亂且多模態
感測器讀數、SCADA 日誌、維護工單、品質檢驗報告和操作員筆記以不同的格式、時間尺度和系統到達。為 AI 訓練準備這些資料需要通用 ETL 工具無法提供的特定領域標準化。
工廠車間的專業知識難以規模化
資深操作員和品質工程師擁有數十年的模式辨識經驗——他們知道軸承故障聽起來是什麼樣的、表面缺陷看起來是什麼樣的，以及在品質異常之前會出現什麼製程漂移。這些知識存在於他們的腦海中，而非您的系統裡。
OT 網路必須保持隔離
運營技術網路因安全和保安原因與 IT 網路氣隙隔離。需要網路連接的 AI 工具無法在最有價值的製造資料所在的環境中運作。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 作為零網路需求的原生桌面應用程式運行，使其成為許多製造商能實際部署在 OT 相鄰環境中的首個資料準備工具。將它安裝在可存取生產資料匯出的工作站上，在沒有任何資料離開設施的情況下準備 AI 訓練資料集。
匯入模組處理製造中常見的多樣格式——CSV 感測器匯出、XML 品質記錄、PDF 檢驗報告和結構化資料庫提取。清理模組標準化時間序列、處理 缺失的感測器值並標準化單位轉換。標記模組讓品質工程師和操作員用他們的領域專業知識標註資料——標記缺陷類型、故障模式和製程異常。
增強模組生成受控變體以解決製造資料中固有的類別不平衡問題（故障罕見但關鍵）。匯出模組產出帶有完整來源追溯的版本化資料集，準備好在獨立系統上進行模型訓練。
Key Features for 製造與工業
OT 安全的氣隙運行
Data Suite 無需任何網路連接即可運行，可安全部署在連接到 OT 網路資料匯出的工作站上。無意外 IT/OT 橋接風險、無需配置防火牆規則、無需申請安全例外。
工業資料格式支援
匯入模組處理 CSV 時間序列匯出、XML 品質記錄、PDF 檢驗表、結構化資料庫提取和分隔符感測器日誌——將所有內容標準化為一致的格式進行下游處理。
操作員驅動的標記
品質工程師和經驗豐富的操作員使用標記模組標註生產資料——使用他們已經理解的術語和類別標記缺陷類型、故障前兆、製程異常和品質分類。
罕見事件增強
製造 AI 模型需要偵測每 10,000 個週期才出現一次的故障。增強模組生成罕見事件的受控變體，確保您的訓練資料充分代表模型需要辨識的故障模式。
Why It Works
- 製造公司已使用 Data Suite 從 5 年以上的維護日誌、感測器資料和故障記錄中準備預測性維護訓練資料集——全部在設施內的單一工作站上處理。
- 氣隙架構滿足 IEC 62443 關於 OT 資料處理的要求，使先前因 IT/OT 隔離政策而被阻擋的 AI 專案成為可能。
- 操作員標記的品質資料已產出缺陷分類模型，其準確度與經驗豐富的檢驗員相當，同時處理零件的速度快 100 倍。
- 罕見事件增強使故障預測模型能達到有意義的召回率，儘管製造故障資料存在極端的類別不平衡。
- 從原始感測器資料到匯出的訓練資料集的完整來源追溯滿足 ISO 9001 和 IATF 16949 對 AI 輔助品質流程的文件要求。
Example Workflow
一家汽車零件製造商希望建構一個視覺缺陷偵測模型。一名品質工程師在品質實驗室的工作站上開啟 Ertas Data Suite，透過匯入模組匯入 50,000 張檢驗影像及其在生產時的相關感測器讀數。
清理模組標準化影像中繼資料、對齊感測器時間戳並過濾重複項。經驗豐富的品質檢驗員使用標記模組標記缺陷類型——表面刮痕、尺寸偏差、材料夾雜——使用與手動檢驗相同的分類系統。增強模組為罕見缺陷類型生成受控變體以平衡訓練集。
匯出模組產出版本化的資料集，每個訓練範例都可追溯回其來源影像、感測器上下文和標記者身份。資料集透過核准的媒體轉移到工程團隊的訓練基礎設施，在那裡產出部署在檢驗線上的缺陷分類模型。
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