许多工厂仓库的盘点仍然依赖人工逐箱核对，一次大规模的盘点需要耗费两到三天，而且误差率超过了5%，导致错账、积压和缺货等问题频繁出现。大多数人认为智能仓储必须进行重新建设，其实通过轻量化的 AI 视觉升级就能有效解决这些问题，所需投入远低于彻底重建。

工厂AI监控完成工厂自动“自查自纠”，关键借助AI视觉识别算法、多场景规则体系、即时连动处理与数据复盘闭环四大能力，替代传统人力巡检的低效与盲点，完成安全风险自动检索、违规操作自动纠偏、管理制度自动优化，提高工厂监管效率。

AI视觉效果边织安检智能控制系统以人工智能（AI）、机器视觉技术、工业物联网、5G+工业互联网平台为基础技术底座，搭建的“边织安检”即时在线检测管理体系，完成针织面料面瑕疵的毫秒级鉴别、智能分类、准确定位与闭环反馈操纵。

AI视觉识别系统可以实时识别服装表面的瑕疵，例如污渍、破损、色差以及针脚问题。其检测速度远超人工，非常适合快速生产线的需求，有效降低漏检和误判的发生。传统人工质量检验每分钟的检查速度相对较低，而AI系统则可以应对每分钟超过100米的布料流动速度，极大提升检测效率。

仓储和运输中，货物破损是很隐蔽的损耗点。以前全靠人工抽检或者事后查，既没法实时发现问题，也难追溯原因。