面向工业 AI 应用的本地数据准备
Ertas Data Suite 为制造企业提供安全的气隙流水线，用于准备生产数据、质量记录和维护日志以训练 AI——将专有的工艺知识留在您的工厂车间。
The Challenges You Face
生产数据包含商业秘密
制造工艺参数、质量规格、良率数据和设备配置代表了多年的工程投资。将这些数据上传到云端 AI 服务有可能暴露赋予您产品竞争优势的专有知识。
工业数据杂乱且多模态
传感器读数、SCADA 日志、维护工单、质量检验报告和操作员笔记以不同的格式、时间尺度和系统到达。为 AI 训练准备这些数据需要通用 ETL 工具无法提供的领域专用规范化。
车间专业经验难以复制
资深操作员和质量工程师拥有数十年的模式识别经验——他们知道轴承故障是什么声音，表面缺陷是什么样子，以及什么工艺漂移预示着质量偏差。这些知识存在于他们的脑中，而非您的系统中。
OT 网络必须保持隔离
出于安全和安保原因，运营技术（OT）网络与 IT 网络是气隙隔离的。需要互联网连接的 AI 工具无法在最有价值的制造数据所在的环境中运行。
How Ertas Solves This
Ertas Data Suite 作为零网络需求的原生桌面应用运行，是许多制造商能够真正部署在 OT 相邻环境中的首款数据准备工具。将其安装在可访问生产数据导出的工作站上，无需任何数据离开工厂即可准备 AI 训练数据集。
导入模块处理制造业常见的多样格式——CSV 传感器导出、XML 质量记录、PDF 检验报告和结构化数据库提取。清洗模块规范化时间序列，处理缺失的传感器值并标准化单位换算。标注模块让质量工程师 和操作员用领域专业知识标注数据——标记缺陷类型、故障模式和工艺异常。
增强模块生成受控变体以解决制造数据固有的类别不平衡问题（故障罕见但至关重要）。导出模块生成带有完整来源信息的版本化数据集，可直接在独立系统上用于模型训练。
Key Features for 制造业与工业
OT 安全的气隙运行
Data Suite 无需任何网络连接即可运行，可安全部署在连接 OT 网络数据导出的工作站上。无意外的 IT/OT 桥接风险，无需配置防火墙规则，无需申请安全例外。
工业数据格式支持
导入模块处理 CSV 时间序列导出、XML 质量记录、PDF 检验表、结构化数据库提取和分隔符传感器日志——将所有内容规范化为一致的处理格式。
操作员驱动的标注
质量工程师和经验丰富的操作员使用标注模块标注生产数据——使用他们已经熟悉的术语和类别标记缺陷类型、故障前兆、工艺异常和质量分级。
稀有事件增强
制造 AI 模型需要检测每 10,000 个周期才发生一次的故障。增强模块生成稀有事件的受控变体，确保您的训练数据充分代表模型需要识别的故障模式。
Why It Works
- 制造企业已使用 Data Suite 从 5 年以上的维护日志、传感器数据和故障记录中准备预测性维护训练数据集——全部在工厂内的单台工作站上处理。
- 气隙架构满足 IEC 62443 对 OT 数据处理的要求，推动了之前因 IT/OT 隔离策略而受阻的 AI 项目。
- 操作员标注的质量数据已生成准确率可匹配经验丰富检验员的缺陷分类模型，而处理速度快 100 倍。
- 稀有事件增强使故障预测模型在制造故障数据典型的 极端类别不平衡下也能达到有意义的召回率。
- 从原始传感器数据到导出训练数据集的完整来源追踪满足 ISO 9001 和 IATF 16949 对 AI 辅助质量流程的文档要求。
Example Workflow
一家汽车零部件制造商希望构建视觉缺陷检测模型。质量工程师在质量实验室的工作站上打开 Ertas Data Suite，通过导入模块导入 50,000 张检验图像及其对应的生产时传感器读数。
清洗模块规范化图像元数据，对齐传感器时间戳并过滤重复项。经验丰富的质量检验员使用标注模块标记缺陷类型——表面划痕、尺寸偏差、材料夹杂——使用与手动检验相同的分类体系。增强模块为稀有缺陷类型生成受控变体以平衡训练集。
导出模块生成版本化数据集，每个训练样本都可追溯到其源图像、传感器上下文和标注者身份。数据集通过批准的介质传输到工程团队的训练基础设施，生成的缺陷分类模型部署在检验产线上。
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