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保障检测精度与稳定性的同时，有效降低整体成本
来源：Apple《AI on Mac 案例介绍》，非易信通联实施案例。 以下指标由原项目在其自身硬件、模型与测试条件下得出，客户已匿名；指标不代表易信通联的实施业绩，也不构成对其他项目效果的承诺。
-75%
人力成本
-90%
能耗
-60%
硬件成本
良品率关乎高端精密制造企业的核心竞争力，而传统的自动光学检测在漏检率等指标上满足不了高端制造的要求。
某 Apple 供应链企业采用 Mac mini + iPhone 的方案开展瑕疵智能检测，误报率和综合成本稳步降低。
产线检测难度高
人工检测易出现漏检，且难追溯
模型训练与优化压力大
需要大量高质量样本进行学习
硬件部署要求高
产线环境对设备提出严格要求
硬件
Mac mini
M4 · 16GB 统一内存
iPhone 15
512GB · 4 台
产线关键节点的图像采集
模型与工具
YOLOv8
目标识别模型，检测零部件是否合格
某 Apple 供应链企业在 6 条产线部署实测：该方案实现了高精度的 7×24 小时全天候稳定监测，在大幅降低人力、能耗与硬件成本的同时，增强了企业长期竞争力。
精密制造行业，如汽车零部件、半导体封装、光伏储能、机器人装配等生产场景。
上面用到的 Mac 都是可以正常采购的机型。易信通联负责的是设备这一段：按你的模型与并发量给出机型和内存的选型建议、批量到货、用 Apple 商务 + MDM 铺到各门店或网点，以及后续的报修协调。模型开发、数据治理和行业系统集成是否包含在服务内，按具体项目确认。
本案例整理自 Apple《AI on Mac 案例介绍》，客户已匿名，硬件配置、模型选型与指标按原文列出，未做改写。