01
Qernel 的作用
从图像中分类小麦品种、评估置信度，并以运营所需的速度呈现蛋白质、麸质及处理决策相关的质量代理区间。
Discovery
产品定位
专为关注规格稳定性与正常运行时间的运营人员打造
Qernel 并非实验室替代方案。它是一层运营智能，用于加速决策、提升一致性，并帮助管理团队在不同班次和站点间扩展质量管理规范。
02
Qernel 不宣称什么
它不会伪造化学测量结果。它将推断出的类别置信度与经认证的参考范围区分开来，以保持风险沟通清晰。
03
运营成果
降低质量漂移，加快入库审批，增强干预时机把控，并为质量团队和工厂团队明确责任。
能力矩阵
围绕质量风险与工厂现实打造
每项能力的设计都旨在减少操作人员的判断歧义，同时让管理层和质量负责人能够对一致性、正常运行时间和可追溯性进行可量化的控制。
模型层
SwinV2 分类核心
针对工业小麦图像进行用途优化的多类别识别，并采用便于迁移的架构，以适应季节性变化和供应商层面的差异。
Swin Transformer V2
决策层
置信度门控结果
低于策略阈值的预测会被路由到受控审核工作流，而不是进行不安全的自动接受，从而保护采购和混配决策。
>= 0.60 必需
数据层
参考数据库增强
已接受的类别会关联到结构化的质量范围和使用指导，以便计划人员在质量目标与商业约束之间取得平衡。
Genotype -> 质量代理
可靠性层
运营护栏
服务端身份验证、速率限制、健康检查以及支持回滚的发布机制，可在不脆弱的运营前提下支持采购、质量和维护工作流。
默认安全
维护层
预测性维护信号
连接过程事件、振动历史和异常评分，以尽早暴露故障风险并降低紧急停机成本。
停机潜力最高可降低 50%
运营层
可观测性与可审计性
结构化事件日志和时间线视图为企业治理所需的覆盖、分类和审批提供完整的可追溯性。
完整操作追踪
执行流程
从采集到干预的分层流程
Qernel 架构通过将推理、验证、增强和动作层分离，用于工厂运营和管理层治理，从而确保决策可解释且回滚安全。
01
采集与预处理
在推理前，接收来自移动设备或产线相机的图像，进行标准化处理并验证设备健康状态。
边缘采集 + 预处理
02
模型推理
SwinV2 评估类别概率，并输出按优先级排序的基因型预测，满足在线使用的延迟目标。
Azure endpoint + fallback
03
置信度策略
根据策略阈值检查最高预测结果，并将其路由到成功流程或低置信度工作流。
策略引擎
04
参考数据增强
已验证的预测结果与主品种表关联，以提供质量代理范围和流程说明。
主品种数据库
05
操作员执行与日志记录
仪表板卡片、警报和日志在保留审计追踪与手动覆盖上下文的同时，支持决策执行。
UI + 可观测性
-20% to -35%
质量波动目标
-15% to -30%
计划外停机目标
<120-180ms
在线决策延迟
前 60-90 天
试点价值可见性
从单站点到多站点
扩展模式
团队应用场景
小麦和面粉运营方的高影响力用例
这些用例按可衡量价值进行优先级排序，涵盖质量、产能、采购一致性和可靠性等领域。
01
入厂质量分级
更快地对入厂批次进行分类，并在影响混配质量之前将不确定样本转交复核。
02
混配计划支持
结合类别置信度和质量代理范围，减少对高价高蛋白批次的过度依赖。
03
在线漂移检测
及早发现工艺特征的变化，并在规格偏差扩大之前触发纠正操作方案。
04
维护风险可视化
通过将异常与历史故障模式关联，为关键产线资产提供早期预警。
05
供应商和批次合规评分
跟踪供应商一致性和批次级符合性趋势，以支持采购策略和合同治理。
06
多站点运营基准对比
比较各工厂的质量漂移、响应速度和干预模式，更快推广最佳实践。
产品导览 + 可视化上下文
从控制界面到田间到面粉厂的上下文
Qernel UI 处于更广泛的小麦价值链之中。该画廊结合了产品界面截图和运营场景图像。
Product Surface
01
仪表板概览
关键任务指标、活动流，以及快速访问分析界面。
技术与学术支撑
将场景智能用作深度研究层
对于尽职调查、治理设计和有文献依据的决策制定，可将我们的小麦场景知识库用作适合董事会参考的资料层。
常见问题
关于Qernel 部署的常见问题
为技术、运营和管理决策者提供简明解答。
Qernel 会像实验室一样直接测量化学指标吗？
不会。Qernel 通过视觉方式识别基因型，并将经过验证的预测结果映射到受控参考数据库中的认证质量范围。
当预测置信度较低时会发生什么？
低置信度输出会被明确标记并转入审核工作流，从而避免不安全的自动接受行为。
Qernel 可以与现有的工厂系统集成吗？
可以。Qernel 专为通过安全的 API 级集成接入仪表板、质量、存储和维护系统而设计。
试点项目最快多久可以启动？
典型的试点周期为 8 到 12 周，随后会根据数据成熟度和操作人员准备情况分阶段扩展。
Qernel 如何支持治理和可审计性？
它会保留结构化日志、置信度上下文、操作人员操作记录以及带版本的模型与策略发布记录，以支持审计和回滚决策。
在前 90 天内，管理层可以跟踪哪些业务 KPI？
管理层可以跟踪接收决策周期时间、批次返工率、质量漂移趋势、升级频率以及与停机相关的干预信号。
数据和模型输出归谁所有？
贵公司保留对运营数据和决策输出的所有权。Qernel 支持基于策略的访问控制和审计日志，以满足企业治理需求。
