檢測一致性不足
包裝檢查中，產品名稱、規格與日期欄位可能出現不一致。
湯臣倍健案例
AI 包裝檢測，助力保健食品品質管控
湯臣倍健採用 AI 品質檢測方案，提高包裝一致性，減少人工檢測錯誤，並建立可跨產線擴充套件的品質管控流程。
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部署背景： 以下方案與成效描述的是該客戶專案當時交付的系統。
目標
在競爭激烈的製造業市場中，品質是企業成功的核心因素。湯臣倍健智慧品質管控系統透過 AI 自動品質檢查與全過程監測，提高生產與包裝效率。
隨著品質要求持續提高，人工檢測已難以滿足現代生產對精度與吞吐量的要求。湯臣倍健從源頭引入 AI 檢測，為企業品質管理建立了更可靠、可擴充的基礎。
原始客戶現場影片，畫面保留簡體中文。繁體中文字幕為畫面說明，並非逐字語音字幕。
行業痛點
食品、保健品與製藥業務中常見的包裝檢測挑戰。
人工檢測的侷限
純人工檢測容易漏檢，可能造成重大經濟損失。
業務影響與風險
包裝錯誤可能造成經濟損失、品牌聲譽受損，甚至引發大規模召回。
營運成本上升
巡檢效率低與合規要求提高，共同增加營運總成本。
方案概覽
從邊緣到中心的架構，支援實時包裝檢測與模型最佳化。
前端邊緣 AI 裝置
手持終端、工業攝影機與邊緣 AI 分析協同工作，提供全面、實時的包裝資訊檢測。
智慧中心平台
- 與生產子系統實時整合。
- 生產資料從中心下發至邊緣終端。
- 邊緣檢測資料在中心彙總與分析。
- 跨系統資料互動，支援輔助決策。
私有化 AI 訓練平台
本地部署支援快速模型定製，提高部署效率，降低新檢測場景上線與擴充套件成本。
這些經驗如何支援當前平台
湯臣倍健的方案結合了私有化模型訓練、邊緣檢測與集中生產資料，說明品質應用既需要針對任務的模型，也需要貫通的檢測流程。
如今， Studio 彙集模型開發與應用測試，同時 Edge 在現場執行應用。託管方式及與生產系統的整合需根據專案評估。
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