OV Atlas：跨产线与工厂查询检测数据

Overview 不止于每个工位的一台相机。 OV Atlas 帮助质量与运营团队查询已连接产线和工厂的检测数据。比较班次、查看缺陷趋势并创建仪表板和报告，将分散的结果汇总为共享的生产质量视图。

相机需要判断当前零件是否合格。质量负责人则需要了解为何剔除量增加、变化是否仅发生在一条产线，以及其他工厂是否出现相同模式。Atlas 面向这些更广泛的问题。

从生产会议上会问的问题开始

Atlas 将自然语言查询与图表、仪表板结合。有效的问题应明确产品、工序、时间范围和比较指标。例如：

• 这条产线白班与夜班的剔除率有何变化？
• 本周该产品哪些缺陷类别增加最多？
• 相同检测在这两家工厂的表现是否不同？
• 变化何时开始，哪些产线的贡献最大？

这些是示例问题，并非客户结果。它们能将讨论从全厂平均数转向可指导调查的具体比较。

将有用的答案保存为仪表板

如果图表回答了反复出现的问题，就不必每天重新创建。Atlas 可将聊天中的图表加入仪表板，并按工厂、产线、产品和缺陷筛选。报告及 Excel 导出有助于接入团队现有的评审流程。

从实际决策开始：哪条线需要关注、哪类缺陷值得调查工艺，以及纠正措施是否改变结果。帮助做出这些决策的仪表板，比堆积大量图表更有价值。

Fleet、Vault 与 Atlas 各司其职

Overview 平台将相机端工作与设备管理、检测记录和分析相连。明确各自职责，更便于规划部署。

设备出现在 Fleet 中，并不代表其全部历史结果都已可用于分析。需明确采集哪些结果与图像、保留多久，以及需要哪些数据连接。 了解 Overview 企业级工具 及更完整的设备管理与数据流程。

采取行动前，确保比较合理

剔除率升高可能源于工艺问题、产品组合变化或检测规则修改。应先在可比生产时间段内比较同一产品和同一检测定义，再得出结论。

• 时间： 使用各工厂自己的时区和班次边界。昨天在不同工厂可能代表不同的生产时间范围。
• 覆盖范围： 将时间段视为完整数据前，应检查缺失记录和采集空档。
• 分母： 区分剔除数量与剔除率，并确认统计的是零件、拍照次数还是检测结果。
• 配置： 将两个工位视为相同进行比较前，核查配方变更和缺陷定义。

Atlas 帮助发现值得调查的模式。确定原因仍需要生产背景，并在有条件时查看原始检测图像。仅凭图表不能证明某项设备设置导致了缺陷。

根据数据要求规划部署

对于需要本地部署的团队，Atlas Local 提供本地模型方案。应结合分析流程明确数据源、网络访问、用户权限及保留策略，并确认拟接入工厂支持的配置。

实用的试点可从一个有价值的比较和少量已连接产线开始。先统一原始记录的含义，再与已知生产时段核对结果，并把仪表板纳入下一次质量评审，为跨工厂扩展分析打下基础。