统一接入ArrayAOI、点灯机、MASK AOI等几十类检测设备的多源数据，支持新旧设备混合接入（改造、直连、新建），打破数据壁垒。边端ADC直连产线设备，自动接收并解析检测数据，调用AI模型完成缺陷检出；系统内置RDI远程人工复判系统，可调阅AOI图片及ADC判定结果进行人工复核。通过边云协同，全厂缺陷数据一屏感知——产线规模再大，管理者也能实时掌控每台设备状态与每批次缺陷分布。

边ADC机台管理

RDI Online判图

Dashboard

自研CNN+Transformer融合架构：精准捕捉微弱、低对比度、形态多变的复杂缺陷，检测能力超越人眼极限。自研缺陷生成算法有效平衡正负样本，极大提升模型对稀有缺陷的检出鲁棒性。

基于数之联智能中枢引擎，自动分析缺陷分布、时空趋势、设备关联性，判断哪些缺陷需要优先预警、哪些模型需要迭代、哪些设备需要校准。

系统内置多维度、全方位的智能预警体系，实时监控ADC服务、业务数据、机台运行、模型指标等异常情况。一旦发现异常，通过邮件、企业微信、报警系统等多渠道即时告警，并关联WOMS智能中枢执行系统自动触发工单，实现质量问题的快速响应与闭环处置。

同时，平台整合 RDI、ADC 及其他EDA、OIC等系统的全量数据，提供多维度统计分析能力，支持多种数据分析方式，可按厂别、站点、产品、时间等维度统计全链路数据，如缺陷趋势、设备检出排名、MAP分析、机差分析等关键指标，通过可视化图表直观呈现，为生产优化、质量提升提供科学的数据支撑。

预警平台

MAP分析

统一调度云边端协同作战：中心训练模型、边缘推理计算、端侧设备执行。通过基础资源中心，一键下发模型更新、自动分发Recipe参数、远程控制设备启停。同时，预警联动自动生成异常工单，推送至WOMS系统，实现“发现→预警→派单”全自动闭环。平台支持端部署、边部署、云部署三种模式，灵活适配不同产线规模与安全要求。

基础资源中心

运控管理

内置 AI 模型训练中心、CV 算子配置中心、Recipe 集中管控中心，形成完善的算法自主管控体系。企业无需依赖设备厂商，可通过平台自主完成样本标注、模型训练、迭代优化，当设备软算指标不佳时，可直接用自主研发的算法替代。平台支持训练过程可视化、结果对比分析，让模型优化更高效、透明。

此外，IDM还支持构建工厂专属缺陷知识图谱，系统性积累判图规则、缺陷解决方案等核心知识，不仅能提升后续缺陷识别与处理的精准度，还能为AI大模型的训练与应用奠定坚实基础。通过智能问答模块，员工可用自然语言查询产线概况、异常溯源、判图SOP等，真正实现“数据→知识→智能”的良性循环。

AI训练中心

CV算子中心