AI 驱动的验证流程：高效生产更上一层楼

人工智能其中一项特殊优势是针对事实情况的归因评估，这种能力此前一直为人类思维独有。在电子组件质量控制领域，具备此种能力意味着例如可以采用创新的方式将组件作为一个整体进行评估。与此同时，现有的算法和测量方法也可继续提供可靠的测量结果，即使在 vAI 投入应用后，它们仍将在日常实践中拥有不可替代的地位。

由 Viscom 提供的 AI 驱动验证流程一方面能在极大程度上为工作人员减轻负担，另一方面又可避免人工错误的发生。从成本支出角度优化检测结果的分类，提升产品质量，并避免了不必要的维修和报废。以此为基础，推进资源的节约，进一步加深制造工艺的可持续性化。

为何您应该选择 Viscom 推出的 AI 驱动验证流程？

Viscom 的 vAI 解决方案使用了几百万张来自真实电子元件生产流程的清晰图片进行训练，素材之全面是单次生产缺陷概率无法比拟的。Viscom 除了利用庞大的数据库对其 AI 网络进行训练，还使用了大量客户数据对其进行补充。每个受训模型都生成了独立的 vAI 质量报告（vAI Quality Report）。此报告不仅从统计学上反应了 AI 性能、为验证流程降低了工作量，还展示了各个模型的增强潜力和优化潜能。

3 种相辅相成的模式确保了人工智能在验证流程中逐层递进的应用以及按不同需求、以不同速度将人工智能技术引入生产环境的可能性: