但部分工厂发现，即便设置上述设施，仍有因为灰尘而导致产品良率不稳的现象，经追查后证实起因为部分员工未遵守清洁标准规范，譬如未举起双手、正确左右转三圈就快步走过风淋通道，或待在风淋室的时间不够久而造成落尘量过多仍未达标准以下。

公司 NEON AI 相机加上 EVA SDK，为无尘室 SOP 带来几个重大价值：

· 经由有效管控措施、驱使人员更加遵循清洁规范，避免将灰尘带入无尘室，使得落尘量大减 80%。

· 透过实时三色灯警示与语音警告，立刻纠正违规人员。

· 两周完成取像、验证到加入算法等所有前置程序，快速将系统架设上线。

更进一步的是，为提供厂域内没有AI开发团队也想要打造无尘室标准流程管理的用户，EVA IDE也提供姿态辨识范例程序模板可以下载，供开发者自行快速打造AI影像应用。

AI概念欲落地，开发环境应用到正式情境耗时耗力

客户原先设计是藉由一套 AI 模型，判断人员在风淋通道的行为与清洁标准流程比对后显示结果是「Pass」或「NG」，当欲从现有自行开发版PoC推向落地，仍有许多难题急待化解：

AI 工程师懂 AI、但不懂影像，除了不了解如何选镜头、选光源之外，因为不了解相机取像的设定方式，往往需要花费大量时间成本。

有诸多环境限制急待克服，包括无尘室里头不允许钻孔，布线越少越好，空间有限，而且要求采用无风扇计算机、避免累积灰尘。

需要确保系统可靠度，避免发生影像掉张、推论时间不稳定等现象。

需要结合实时 DIO，由三色灯警示及语音警告等方式，于违规事件发生的当下提醒相关人员。

借助可视化AI整合开发环境，加速落地速度

为解决上述问题，公司为客户提供了利用商业化解决方案来加速项目落地，公司NEON AI 智慧相机具备高度整合的软硬件环境、内建的EVA SDK(边缘影像分析软件开发工具包)软件支持10种以上工业相机协议，透过EVA IDE(边缘影像分析整合开发环境)可视化、可预览效果的Pipeline(流程图)用户界面，无须写程序，就能大幅减少相机取像这一段流程的开发时间，将一般需要4小时左右的取像设定缩短到5分钟就可以完成。

同时因为EVA IDE接口上功能区块(Function Block)可弹性切换设计，轻松拖曳就能把影像来源从录像影片转到相机，用户只需开发一支程序，不需因为影像来源改变就大费周章开发多组程序、搬迁程序逻辑，从而加快开发速度；换言之，用户透过EVA IDE，即可将整个取像、前处理、AI推论与结果输出变成清晰的可视化流程，并实时预览结果，轻松发展自己的逻辑，例如怎么样可以判断为有举手、或没有举手，按部就班实现开发者脑海中勾勒的逻辑，两周内实现项目落地。