2026年7月，国内工业AI 视觉检测领域的领先企业南京海研科技宣布正式推出SOP 智慧品控系统，该系统面向柔性制造现场，以AI 视觉过程防错与统一平台管理为核心，帮助企业在多型号、小批量、快节奏切换的生产环境中，建立更稳定、更可追溯、更易扩展的 AI 视觉防错与品控能力。
随着 AI 视觉检测在制造现场的应用不断深入，企业面临的挑战也在发生变化。早期，工厂的视觉项目多围绕单个工位、单个缺陷或单条产线展开，重点在于完成某一类检测任务；当检测应用扩展到更多型号、更多点位和更多生产场景后，工厂就开始面临系统割裂、版本不一、重复开发、供应商依赖和运维成本上升等问题。
这种变化说明，AI 视觉的难点正在从单点检测能力，转向规模化应用后的统一管理能力。尤其在柔性制造场景中，产品型号、工艺节奏和现场规则都会频繁变化，而不同阶段上线的检测项目，又往往来自不同设备品牌、不同算法方案和不同的供应商平台。每一次换型、扩线或规则调整，都可能涉及重新适配、重新调试和重新验证，复杂程度接近一次新的小项目交付。
对于制造企业而言，这会让后续维护成本持续上升，也会影响 AI 视觉能力在全厂范围内的复制效率。系统越多、点位越多、供应商越多，企业越需要一套统一平台，将分散的检测规则、型号配置、设备点位和过程数据集中管理起来。
海研科技 SOP 智慧品控系统，正是为这一类现场问题而构建。系统将分散在产线、工位、型号和项目中的检测规则、设备点位和人员作业SOP纳入统一平台，帮助企业把一个个视觉检测项目沉淀为可管理、可复用、可持续优化的品控能力，推动 AI 视觉从项目式建设走向企业级品控能力运营。
统一SOP流程与检测规则，降低多点位维护成本
很多工厂引入 AI 视觉检测时，通常会先从一个关键工位开始。当检测范围扩展到多条产线、多个型号甚至多个工厂后，企业真正面对的就变成了统一管理问题。不同产线使用不同规则，不同团队维护不同配置，不同供应商平台各自独立，都会让检测工作变得分散，后续的调整、场景复制和排查成本也会随之上升。
海研科技 SOP 智慧品控系统将 SOP 流程与视觉检测规则纳入统一管理。工厂工程师可以根据真实工艺，自定义检测对象、检测区域、作业步骤、动作规则，进行可视化编排，把原本依赖人工经验、文件培训和现场巡检的作业要求，转化为系统可识别、可判断、可记录的执行规则。
在实际运行中，系统可结合 AI 视觉识别人员动作、物料取放、区域行为和步骤顺序，判断取料是否正确、物料是否放置到位、装配顺序是否一致、规定动作是否完成。当出现漏拿、漏放、工序跳跃、动作不到位等风险时，系统能够及时识别并触发预警，把问题拦截在当前工序。
这种统一能力让企业可以在不同型号、相似工位和多条产线之间复用已有的流程模板与检测规则。新增的点位无需每次从头搭建检测逻辑，规则调整也不必反复依赖不同团队和供应商重新确认。对于制造企业而言，过去散落在不同项目和人员经验中的作业规则，可以逐步沉淀为标准化配置资产，从而降低多点位部署后的长期维护成本。
统一型号配置，减少对外部供应商的反复依赖
在柔性制造现场，一条产线通常不会长期只生产一种产品。今天生产A型号，明天切换B型号，后天又可能导入新的产品版本。对产线来说，型号变化并不只是换一批物料那么简单，它意味着零件配置、装配步骤、检测内容、动作要求和判定标准都要同步变化。
这也是很多工厂在使用视觉检测系统时遇到的现实难题。早期为某一个型号、某一个工位建设的检测方案，一旦遇到新型号、新工艺或新节拍，就可能需要重新调整检测规则。规则改得慢，容易出现漏检；规则改得复杂，又会增加工程师的维护压力。很多时候，企业还需要再次联系外部供应商到现场沟通、改配置、调参数、做验证。一次换型，可能就变成了一次新的小项目。
海研科技 SOP 智慧品控系统解决的，正是这种反复依赖外部供应商、反复调整检测逻辑的问题。系统能通过型号管理与流程配置能力，把不同产品型号对应的作业流程、检测区域、动作规则和判定策略集中维护在同一平台中。工厂可以提前为不同的产品型号建立对应的配置，生产切换时直接调用即可。
这样做的价值在于，产线换型时，系统不需要从头重新建立检测方案。已经配置好的流程、区域、规则和判定标准，可以在相似型号、相似工位和相似场景中复用。工程师更多的是在已有配置基础上调整，而不是每次都重新沟通需求、重新搭建规则、重新等待供应商完成调试。
对于多型号、小批量、快节奏切换的工厂而言，统一型号配置可以明显降低后续维护难度。产品型号越多，工艺变化越频繁，这种平台化配置的价值越明显。它让企业把检测规则逐步掌握在自己的系统中，减少外部供应商反复介入带来的时间成本和沟通成本，也让作业防错能力更容易跟上生产变化。
统一设备接入与点位管理，提升跨线复制效率
在制造现场，视觉检测通常涉及相机、光源、PLC、扫码枪、运动机构、产线设备等软硬件产品。只有这些设备和系统协同起来，检测结果才能真正进入生产流程。
很多工厂在早期搭建视觉检测项目时，通常是一个工位一个项目、一个场景一套方案。不同项目由不同供应商实施后，无论是设备接入方式、数据格式、运行逻辑，还是管理平台，都是各自独立的。现场人员处理问题时，也不可避免地需要在多套系统之间切换。管理人员想了解各工位运行状态，也很难获得统一视角。随着检测点位的不断增加，这种分散的管理模式会直接影响工厂的设备维护和排查效率。
海研科技 SOP 智慧品控系统通过标准化接入能力，将不同检测点位纳入同一平台进行管理，实现触发信号、采集参数、检测流程、运行状态和数据绑定等需求的统一配置。每个工位既可以独立完成检测，也可以与产线设备、MES 等关联，形成完整的现场执行记录。
这种统一管理的模式，可以帮助企业推动跨线复制。那些已经跑通的工位方案所沉淀出的设备参数、流程配置、检测规则和报警策略，在下一条新增产线上可直接复用，不需要每次都重新对接设备、重新搭建流程、重新验证运行逻辑。
对于正在扩大AI 视觉覆盖范围的制造企业而言，统一设备接入与点位管理可以减少工厂的重复工作，更容易定位问题的发生来源，同时，跨线推广也更容易形成标准化路径。
统一过程记录与质量追溯，让异常复盘有依据
系统会对人员作业执行状态、步骤结果、执行耗时、异常报警等信息进行记录与留存，并将检测结果与产品型号、批次、工位、时间、设备状态等信息关联起来，形成完整的生产过程记录。
所以，当一次完整的人员现场作业完成检测后，海研SOP 智慧品控系统不只是单纯的下发“合格”/“异常”的结果，还包括异常发生时对应的产品、工位、步骤和现场画面。这样，当后续出现质量问题需要复盘时，质量、制造和工艺团队可以通过回看具体过程，判断问题是出在物料取放、步骤顺序、动作执行、设备信号，还是现场操作偏差。
通过这种方式，异常结果可以被追溯到具体步骤和现场依据，减少人工回忆和反复沟通带来的不确定性。随着记录持续积累，企业还可以进一步识别高频异常、薄弱工序和人员操作差异，为培训优化、工艺调整和产线改善提供更可靠的数据基础，同时显著降低沟通成本。
形成可复制、可追溯、可持续优化的 AI 视觉品控底座
视觉检测从单点走向多产线、多型号、多工厂的规模化应用过程中，企业真正需要解决的是长期运营问题。随着应用范围扩大，视觉检测如果仍然停留在项目制交付模式中，企业就很难真正形成自己的品控能力。
海研科技SOP 智慧品控系统的价值，在于将分散的检测项目、作业规则、设备点位和过程数据纳入统一平台，使企业能够在持续使用中沉淀可复用的质量能力。在系统使用过程中，SOP流程可以复用，检测规则可以复用，模型版本可以管理，现场样本可以沉淀，过程数据可以追溯，设备点位可以统一运营。系统运行时间越长，企业积累的作业规则、现场经验和质量数据就越完整，AI 视觉能力也会逐步从外部交付的项目，转化为工厂内部可管理、可复制、可持续优化的长期资产。
对于企业而言，部署海研科技SOP 智慧品控系统，不仅能为某一个工位解决单一的检测问题，更能够支撑多产线、多型号、多场景下的统一视觉检测管理。它帮助企业降低重复建设成本，减少对外部供应商的长期依赖，提升跨线复制效率，并让现场作业标准、检测逻辑和异常数据在同一体系中持续运转。
海研科技SOP 智慧品控系统是AI 视觉检测从单点应用走向平台化运营的一种新的方向。它让视觉检测从“解决一个现场问题”，进一步走向“支撑一套质量体系”，为企业建设可复制、可追溯、可持续优化的智慧品控能力提供基础。
关于海研科技
南京海研科技长期深耕工业 AI 视觉检测领域，专注于将机器视觉、人工智能算法与制造现场工艺 Know-how 相结合，为制造企业提供稳定、易部署、可复制的视觉检测与过程品控解决方案。
围绕柔性制造、复杂装配、表面缺陷检测和生产过程防错等场景，海研科技持续推动 AI 视觉能力在真实产线中的规模化应用。公司在大面积工件检测、小视野精细识别、多型号混产检测等场景中积累了丰富经验，并在家电、家居等行业形成了具有代表性的视觉检测品牌形象。
目前，海研科技视觉检测解决方案已应用于家电、家居、汽车零部件、3C 等多个制造领域，并服务于国内外众多客户。