制造业AI数据准备：质量控制、缺陷检测和维护日志
制造公司如何准备质量检测数据、缺陷图像、传感器日志和维护记录用于AI模型训练——本地部署，带商业秘密保护。
制造在生产的每个阶段生成数据：设备传感器读数、质量检测报告、缺陷图像、维护日志、作业指导和工艺参数。这些数据驱动制造商最关心的AI用例——预测性维护、自动质量检测、缺陷分类和工艺优化。
为什么制造数据准备独特
混合模态： 图像+传感器数据+文本，通常需要维护关系。 商业秘密敏感性： 工艺参数和质量阈值是商业秘密。 气隙生产网络： 许多制造设施的OT网络与互联网物理隔离。 操作员知识： 最有价值的标注知识在生产操作员和维护技师那里。他们不用Python。
流水线
- 摄入： 图像摄入、传感器数据导入、文档解析、MES/ERP结构化数据导入
- 清洗： 图像质量过滤、传感器数据清洗、文本规范化、去重
- 标注： 缺陷分类、设备状态、工艺状态、根因分析
- 增强： 缺陷检测图像增强、稀有故障模式的合成传感器数据
- 导出： YOLO/COCO格式（计算机视觉）、JSONL（NLP）、CSV/Parquet（时序）
本地不可妥协
商业秘密、气隙网络、数据量——制造数据准备必须在本地进行。
Ertas Data Suite支持此工作流——原生桌面应用、完全离线操作、多格式导出（包括YOLO/COCO用于计算机视觉），以及质量工程师和维护技师可访问的界面。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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