围绕客户真实搜索问题，解释选型、实施、验收与系统集成中的关键判断。
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评估工业AI视觉项目应先明确检测对象、缺陷定义、生产节拍、安装空间、样本覆盖和设备接口，再通过样本测试确定技术路线。
验收标准应明确缺陷边界、样本集合、测试条件、节拍、漏检误检统计方式及异常处理，避免只用少量演示样本判断。
汽车零部件MES可从工单与报工开始，逐步连接质量、批次、设备和仓储，先形成核心生产闭环再扩展。
质量追溯通常关联工单、产品、批次、物料、工序、设备、人员、检验结果和异常处置，具体范围应围绕追溯目标确定。
选型需确认车辆流程、衡器与仪表、身份识别、道闸红绿灯、视频取证、防作弊、异常复核和业务系统接口。
通过车辆身份、上下磅状态、视频抓拍、重量稳定判断、流程规则和异常复核形成多环节证据链。
配料防错需连接配方版本、物料身份、称重范围、投料顺序、权限、复核和批次记录，并保留异常处置过程。
配料系统可接收生产任务和配方版本，回传实际物料、重量、人员、时间和批次结果，接口边界应在实施前统一。
