產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

• 在油封元件的自動整修過程中，產業普遍面臨的痛點是仍需大量的人力參與瑕疵判定。即便有自動化整修機，瑕疵判定過程無法完全自動化，人工檢驗的依賴性使整個流程效率低下。尤其當產品的瑕疵較為細微或不規則時，判定的標準不一致，可能導致漏檢或錯誤判定，進而影響產品的品質穩定性。此外，手動檢查會耗費時間和資源，增加人力成本，也延長了生產週期，難以滿足快速的生產需求。

導入AI效益：

• 系統可以快速且準確地檢測油封元件的各類瑕疵，如尺寸不符、表面裂痕或其他缺陷，減少依賴人工逐一檢查的需求。這不僅提高了檢測效率，還能及時發現問題，降低不良品進入市場的風險。此外，系統能自動學習不同瑕疵的特徵，並在未來應用中更快速判定異常，減少錯誤判定，從而有效降低因瑕疵產生的售後維修和退貨成本，提高整體生產效率和品質。

常見AI技術：

• 深度學習，架構如：PathCore。