生产智能 · Model 01

配方其实已经存在。我们找到它。

Color Brain 把工厂的染色历史变成可检索的记忆：输入一个新目标色，输出一条已验证的配方——或在证据不足时保持沉默。

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推荐准确率: 86.7%
验证留出集: 2,043
虚构配方: 0

实时推理 · 一个目标

看历史如何变成决策。

没有生成式配方。没有黑箱猜测。Color Brain 检索的是你工厂已经验证过的记录。

01建索引
把生产记忆映射出来。
历史批次记录成为动态 CIELAB 图谱。基材、工艺、配方与实测结果作为证据保持关联。
02检索
新目标进入图谱。
检索只在兼容历史中传播，在相同基材与生产语境下找到最接近的已验证配方。
03推荐
证据通过置信门限。
你得到的是工厂真实跑过的配方，附带批次号、实测结果、邻域证据与胜出概率。
04弃权
证据不足？保持沉默。
让推荐可信的同一道门限，也知道何时不该开口。校准后的沉默本身就是产品能力。

猜测的代价

猜测很贵。反复猜测更贵。

多数配色工具从通用模型起步，再花数月向你的工厂校正——而且往往要先投入新硬件。Color Brain 从第一天起，就建立在你工厂已经跑通的配方之上。

4–6: 平均批准一个新颜色所需的尝试次数
50%: 首次尝试偏离目标的比例
$500–2K: 每次失败尝试的典型成本

验证留出集 · first_attempt_v1

在从未见过的工单上通过检验。

在 12,398 条真实生产记录上训练，再在 2,043 条未来留出工单上评估。Color Brain 从不发明配方——只在相同基材上、且足够有把握时，检索工厂已跑过的配方。

推荐质量

86.7%

的推荐优于技术员首次尝试。

留出协议: 2,043 未来工单; 12,398 训练记录
选择性覆盖: 20.3%; 414 次推荐
中位改善: +0.2082; 推荐工单上的 ΔE
校准沉默: ~80%; 低于置信度时弃权

在约 80% Color Brain 弃权的工单上，它是在说：证据尚不足以稳赢技术员首次尝试。选择性本身就是价值——你得到的是可信任的推荐。

案例 · 验证留出集

五个真实工单。五次胜出。

色盘中心是工单的真实目标色。圆环表示与完美匹配的 ΔE 距离——规格门限在 1.0。对比技术员首次尝试与 Color Brain 配方的落点。

中心 = 精确目标向外色偏 = 偏差增大

PS工单 23294442

5.0×

比技术员首次尝试更接近目标色

技术员ΔE 1.164未达规格
Color BrainΔE 0.234符合规格
目标Lab 92.99, -0.03, 2.14

第 1 / 共 5 · 每个标记都是真实实测色

适用对象

色彩链路的每一环。

品牌

更少拒批。更快批色。

你定义标准。Color Brain 帮助供应链在首次尝试就命中色差规格——更少打样轮次，更快最终批准。

供应商

命中品牌规格。少靠猜测。

一致性决定订单。Color Brain 基于你自己的生产历史推荐更可能一次通过的配方，在损失发生前减少拒批。

染厂

更少返工。规模化稳定产出。

规模越大，首次失败越会成倍放大。Color Brain 覆盖你的工单量，削减侵蚀利润的返工。

申请试点

答案已经写在你的历史里。

Color Brain 帮你找到它。告诉我们你的产线情况，我们会跟进评估试点范围。