讓過去的品質調查更容易找到：測試結合批次脈絡的照片搜尋

您的品質工程師面對新缺陷時，手上往往早就有答案：一份過去的調查，已經查明原因、批次與處置方式。一張缺陷照片就能帶他們直接找到那份紀錄，前提是每一筆比對結果都附上所屬的產品、版次、批次與製程。

照片搜尋現在已經實際可行，因為開放的多模態嵌入模型會把圖片和文字放進同一個搜尋空間。Google 在 2026 年 10 月 6 日發布 EmbeddingGemma 2，並說明可以用文字或圖片查詢，在媒體庫中找出最接近的結果。將這種檢索搭配一套描述品質紀錄的本體（ontology），工程師就能看到相似照片背後的調查，也能看到判斷這些調查所需的脈絡。

本體是一套共享模型，涵蓋企業的物件、物件的屬性、物件之間的關係，以及人員可以對物件採取的行動，詳見這份營運本體概述。在品質工作中，這些物件就是照片、異常事件、產品、版次、批次、製程與處置決定。

結合批次脈絡的照片搜尋，能為品質團隊帶來什麼？

從發現新缺陷到做出可靠判斷，中間原本要靠人工拼湊資料；結合批次脈絡的照片搜尋可以省去這段工作。這個機制帶來三項好處：

• 少花時間追查紀錄。每張照片都連結到所屬的異常事件，每個異常事件再連結到它的批次、產品版次與製程。工程師只要開啟一筆結果，不必在資料夾、ERP 和舊報告之間來回比對。
• 比對更快、更安全。來自其他版次或製程的相似案例會連同這項差異一起顯示，工程師就能很快把它排除，而不會把外觀相似誤認為原因相同。
• 讓既有紀錄發揮更大價值。連接器直接在原本存放的位置讀取現有的照片和異常事件紀錄。同一套產品、批次與異常事件的定義，之後也能用在下一個工作流程，例如供應商索賠或矯正措施追蹤。

FAIS 負責建構這套基礎企業模型，以及把檢索串接到這套模型的自動化。照片會成為附在異常事件上的證據；紀錄中的處置決定仍然只是當次調查的決定，不是對今天這個批次的指示。證據代表什麼，由品質工程師判斷。

為什麼 EmbeddingGemma 2 適合工廠的檔案庫

EmbeddingGemma 2 專為本機硬體設計，適合處理應該留在公司網路內的缺陷照片與零件紀錄。模型卡列出的參數量為 7.4 億，採用 Apache 2.0 授權：其中包含 2.7 億參數的文字模型，以及只在需要時才載入的 1.7 億參數視覺編碼器和 3 億參數音訊編碼器。Google 表示，經過量化後，完整多模態模型在 Pixel 11 Pro 上的有效記憶體用量約為 567MB（公告）。

單一輸入可以在共用的 8,192 個 token 脈絡中同時放入文字和圖片，以預設的圖片預算計算，大約可容納 29 張圖片（模型卡）。因此，一份調查的摘要和它的照片可以一起建立索引，再用一張新照片來搜尋。

Google 的評估結果提供了一般性的參考：全精度模型在 768 維度下，MMEB v2 Image 的平均 Hit@1 為 57.28（模型卡）。真正的標準取決於您自己工廠的表面痕跡，所以下方的試點會直接量測這一點。

導入前後：機加工外殼上的表面痕跡

以一家台灣製造商調查機加工外殼表面痕跡為例。現在，工程師要搜尋資料夾名稱和自由文字描述，一張一張開啟照片，再另外查核每個舊案例涉及哪個版次、批次與製程。

有了結合批次脈絡的照片搜尋，工程師把目前的照片連同料號和批次一起提交。檢索會提出過去的異常事件；串接好的工作流程會顯示每個事件的版次、批次、製程、檢驗條件與處置決定，並標示從未記錄的欄位。來自較早版次的高度相似案例也會清楚標註。工程師閱讀相關案例後，能更快做出判斷。

該如何測試照片搜尋是否有效？

成功的試點會顯示：團隊收集相關證據的速度變快，誤導性的比對結果也沒有增加。請先和品質審查人員議定標準，再用同一批過往案例，分別執行現行搜尋、純照片檢索，以及結合批次脈絡的照片檢索：

• 相關性：審查人員不參考排序，獨立標記有用的調查和誤導性的相似案例。
• 工作量：彙整出可用證據所需的時間，包括開啟原始紀錄的時間。
• 脈絡錯誤：產品、版次或製程錯誤的比對結果，以及缺漏的連結。
• 穩健性：面對微小缺陷，以及光線、放大倍率和相機角度變化時的表現。

請測試您實際打算採用的配置。模型卡指出，降到 256 維度時品質幾乎沒有損失，但 128 維度會讓 MIEB lite 圖片分數從 64.64 降到 59.06。圖片 token 預算越大，品質越好，代價是延遲增加。

本季可以從哪裡開始

從一個產品系列、一位品質審查人員和一個問題開始：這個產品系列的照片，能不能可靠地連結到異常事件和批次紀錄？如果可以，就直接以檢索進行實驗。如果不行，第一項工作就是把它們串接起來，而這項工作也會支援日後所有涉及這些產品的自動化。

把品質檔案庫和批次紀錄串接起來，正是 FAIS 在做的事：為工程師倚賴的產品、異常事件與決策建立模型，再把檢索和 AI 代理接到這個模型上。如果在您的工廠裡，過去的調查很難找到，不妨先從您的紀錄目前如何彼此連結談起。