场景地图

六类高频场景

每一项都给出：解决什么问题、需要什么数据、怎么验收、最容易踩的坑。

首选

问题：人工目检漏检率高、标准不一致。
数据：每类缺陷 ≥ 300 张（含难例），固定工位、固定光源优先。
指标：漏检率、过杀率、单件节拍。
坑：只测训练分布内的良品；换料/换光源后不重新校准。

数据重

问题：非计划停机、备件库存高。
数据：振动/电流/温度高频采集，至少覆盖 3～5 次故障周期。
指标：提前预警时长、误报率、减少停机小时。
坑：故障样本极少却直接上深度学习；传感器装位不一致。

问题：多品种小批量、换型频繁、交期冲突。
数据：工艺路线、设备产能、换型时间、订单交期。
指标：准时交付率、设备利用率、在制品库存。
坑：把排产当预测问题；现场执行不按计划回填。

ROI 直接

问题：空压/冷冻/窑炉长期偏离最优工况。
数据：分项计量 + 环境参数 + 产量，粒度 ≤ 15 分钟。
指标：单位产品能耗、峰谷电占比。
坑：没有分项计量就谈优化；忽略产量变化的假节约。

问题：违章靠人巡，覆盖不全。
数据：现有摄像头视频，标注未戴安全帽、越界、吸烟等。
指标：检出率、误报次数/班、处置闭环率。
坑：只做识别不做处置闭环；摄像头角度覆盖不到关键区域。

知识密集

问题：老师傅经验难复制，新线调参慢。
数据：历史参数 + 良品率 + 物料批次，需覆盖多工况。
指标：良率提升、调参时间缩短。
坑：相关当因果；工况漂移后模型失效却无人监控。

先做哪一个

横轴是落地难度，纵轴是年化收益。左上角是“先做”区域：收益高、难度低。

圆点大小示意项目周期长短

首选试点投入小、见效快依赖数据/知识积累

纵轴为每产线年化收益（万元）的示例区间，横轴为落地难度（数据、集成、组织三方面综合）。

四项都高分再立项；只有算法高分、其余三项空白的项目，基本都会停在 POC。