在成品打包封箱工位，作业流程包含物料放入、附件 / 说明书投放、折盖、封胶带、贴标等多道连续人工工序。流水线节拍快、SKU 型号繁多，高度依赖操作工人为执行 SOP 规范，现场普遍存在诸多质量风险：
- 工序跳步、操作顺序错乱：未放配套配件、说明书就直接封箱；折盖未到位直接粘贴胶带，造成箱体闭合不严；
- 漏放附件：配件、合格证、保修卡、说明书遗漏装入包装箱，流向客户端后引发大量客诉、退货；
- 人工抽样检查覆盖率有限：流水线高速流转，长时间人工巡检易疲劳，只能做抽样检验，不良品存在流出风险；
- 问题追溯困难：出现客诉后，无法回溯打包工位完整操作过程，难以定位是人员操作失误还是物料问题。
传统只检测箱体外观缺陷的视觉方案，只能检查封箱结果，无法监督人的操作流程是否按 SOP 执行，不能从源头规避人为操作带来的包装不良。
CKVision AI‑SOP 行为分析平台解决方案
在打包工位部署工业相机，依托 YOLO 目标检测与 MoveNet 姿态识别算法，对操作人员整套封箱打包动作做时序化 AI 分析，对比预设标准 SOP 流程，实现操作过程全流程监管，不只检测 “箱子封的好不好”，更管控 “人有没有按步骤做”。
核心检测内容：
- 工序时序校验：校验放料‑投放附件‑折箱‑封胶带‑贴标的完整 SOP 顺序，识别跳步、颠倒、漏工序；
- 附件投放识别：识别说明书、合格证、配件包是否按时放入箱体，拦截漏放附件行为；
- 关键动作合规判断：监控折盖、压箱、封胶带等关键动作是否执行到位；
- 实时告警输出：识别违规操作立即输出声光报警信号，可对接产线 MES 系统，锁定工位，阻止不良箱体流入下工序；
- 全流程数据留存：自动保存工位操作视频、报警记录，关联批次信息，出现客诉可快速回溯打包全过程，满足质量审计追溯需求。
方案价值
- 降低客诉退货：从过程端拦截漏放配件、错序封箱，大幅减少因包装人为失误带来的客户投诉与退货损失；
- 告别抽样盲区：替代部分人工巡检，实现打包工位 100% 过程监控，不受人员疲劳、换班影响；
- 降低人员培训压力：新员工上岗，AI 实时约束操作流程，降低对操作工熟练度的依赖；
- 完整追溯证据链：每箱打包操作过程可存档查询，快速定位质量问题根因，便于内部复盘与客户审计。
部署特点
无需大规模改造现有打包工位，边缘终端本地 AI 推理，毫秒级响应；浏览器网页端完成 SOP 流程配置，零代码即可完成不同 SKU 打包流程切换，适配多品种柔性包装产线。
