Defect Detection Inference API

Apa yang perlu diselesaikan

QC manual membutuhkan waktu dan rentan inkonsistensi antar operator. Model AI perlu dihubungkan ke sistem produksi per-station secara stabil. Hasil inference harus bisa dikirim, diproses, dan ditampilkan secara cepat.

1. QC manual membutuhkan waktu dan rentan inkonsistensi antar operator.
2. Model AI perlu dihubungkan ke sistem produksi per-station secara stabil.
3. Hasil inference harus bisa dikirim, diproses, dan ditampilkan secara cepat.

Pendekatan yang dibangun

Membangun inference API layer untuk menerima gambar/input inspeksi. Mendesain pipeline data dari station, AI Engine, hingga output hasil QC. Menyiapkan integrasi backend dengan model object detection dan anomaly detection.

1. Membangun inference API layer untuk menerima gambar/input inspeksi.
2. Mendesain pipeline data dari station, AI Engine, hingga output hasil QC.
3. Menyiapkan integrasi backend dengan model object detection dan anomaly detection.

Komponen sistem

• Inference endpoint untuk automated inspection
• Integrasi model AI ke backend service
• Status hasil OK/NG dan confidence score
• Struktur response untuk dashboard/monitoring
• Error logging dan reliability handling
• Dukungan environment produksi per-station

Hasil yang dituju

• Mempercepat proses pengambilan keputusan QC.
• Mengurangi potensi human error pada proses inspeksi visual.
• Membuat hasil inspeksi lebih terdokumentasi dan konsisten.

Link demo

Beberapa proyek bersifat internal atau client-confidential, sehingga demo publik tidak selalu tersedia.