生產智慧 · Model 01

配方其實已經存在。我們找到它。

Color Brain 把工廠的染色歷史變成可檢索的記憶：輸入一個新目標色，輸出一條已驗證的配方——或在證據不足時保持沉默。

申請試點開啟應用

推薦準確率: 86.7%
驗證留出集: 2,043
虛構配方: 0

即時推論 · 一個目標

看歷史如何變成決策。

沒有生成式配方。沒有黑箱猜測。Color Brain 檢索的是你工廠已經驗證過的記錄。

01建索引
把生產記憶映射出來。
歷史批次記錄成為動態 CIELAB 圖譜。基材、工藝、配方與實測結果作為證據保持關聯。
02檢索
新目標進入圖譜。
檢索只在相容歷史中傳播，在相同基材與生產語境下找到最接近的已驗證配方。
03推薦
證據通過置信門檻。
你得到的是工廠真實跑過的配方，附帶批次號、實測結果、鄰域證據與勝出機率。
04棄權
證據不足？保持沉默。
讓推薦可信的同一道門檻，也知道何時不該開口。校準後的沉默本身就是產品能力。

猜測的代價

猜測很貴。反覆猜測更貴。

多數配色工具從通用模型起步，再花數月向你的工廠校正——而且往往要先投入新硬體。Color Brain 從第一天起，就建立在你工廠已經跑通的配方之上。

4–6: 平均批准一個新顏色所需的嘗試次數
50%: 首次嘗試偏離目標的比例
$500–2K: 每次失敗嘗試的典型成本

驗證留出集 · first_attempt_v1

在從未見過的工單上通過檢驗。

在 12,398 條真實生產記錄上訓練，再在 2,043 條未來留出工單上評估。Color Brain 從不發明配方——只在相同基材上、且足夠有把握時，檢索工廠已跑過的配方。

推薦品質

86.7%

的推薦優於技術員首次嘗試。

留出協議: 2,043 未來工單; 12,398 訓練記錄
選擇性覆蓋: 20.3%; 414 次推薦
中位改善: +0.2082; 推薦工單上的 ΔE
校準沉默: ~80%; 低於置信度時棄權

在約 80% Color Brain 棄權的工單上，它是在說：證據尚不足以穩贏技術員首次嘗試。選擇性本身就是價值——你得到的是可信任的推薦。

案例 · 驗證留出集

五個真實工單。五次勝出。

色盤中心是工單的真實目標色。圓環表示與完美匹配的 ΔE 距離——規格門檻在 1.0。對比技術員首次嘗試與 Color Brain 配方的落點。

中心 = 精確目標向外色偏 = 偏差增大

PS工單 23294442

5.0×

比技術員首次嘗試更接近目標色

技術員ΔE 1.164未達規格
Color BrainΔE 0.234符合規格
目標Lab 92.99, -0.03, 2.14

第 1 / 共 5 · 每個標記都是真實實測色

適用對象

色彩鏈路的每一環。

品牌

更少拒批。更快批色。

你定義標準。Color Brain 幫助供應鏈在首次嘗試就命中色差規格——更少打樣輪次，更快最終批准。

供應商

命中品牌規格。少靠猜測。

一致性決定訂單。Color Brain 基於你自己的生產歷史推薦更可能一次通過的配方，在損失發生前減少拒批。

染廠

更少返工。規模化穩定產出。

規模越大，首次失敗越會成倍放大。Color Brain 覆蓋你的工單量，削減侵蝕利潤的返工。

申請試點

答案已經寫在你的歷史裡。

Color Brain 幫你找到它。告訴我們你的產線情況，我們會跟進評估試點範圍。