<p class="text-h4"><strong>產業別：人工智慧應用服務產業</strong></p> <p class="text-h4"><strong>產業痛點：</strong></p> <ul> <li><span style="font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-size: 11.0pt; font-family: '新細明體',serif; mso-ascii-font-family: Calibri; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-fareast-theme-font: minor-fareast; mso-hansi-font-family: Calibri; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-TW; mso-bidi-language: AR-SA;">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。</span></li> </ul> <p class="text-h4"><strong>導入AI效益：</strong></p> <ul> <li><span style="font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-size: 11.0pt; font-family: '新細明體',serif; mso-ascii-font-family: Calibri; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-fareast-theme-font: minor-fareast; mso-hansi-font-family: Calibri; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-TW; mso-bidi-language: AR-SA;">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。</span></li> </ul> <p class="text-h4"><strong>常見AI技術：</strong></p> <ul> <li>深度學習，<span style="font-size: 12.0pt; font-family: 標楷體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-TW; mso-bidi-language: AR-SA;">架構</span>如：PathCore。</li> </ul>
<p class="text-h4"><strong>產業別：人工智慧應用服務產業</strong></p> <p class="text-h4"><strong>產業痛點：</strong></p> <ul> <li><span style="font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-size: 11.0pt; font-family: '新細明體',serif; mso-ascii-font-family: Calibri; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-fareast-theme-font: minor-fareast; mso-hansi-font-family: Calibri; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-TW; mso-bidi-language: AR-SA;">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。</span></li> </ul> <p class="text-h4"><strong>導入AI效益：</strong></p> <ul> <li><span style="font-size: 12.0pt; mso-bidi-font-size: 11.0pt; font-family: '新細明體',serif; mso-ascii-font-family: Calibri; mso-ascii-theme-font: minor-latin; mso-fareast-theme-font: minor-fareast; mso-hansi-font-family: Calibri; mso-hansi-theme-font: minor-latin; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-TW; mso-bidi-language: AR-SA;">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。</span></li> </ul> <p class="text-h4"><strong>常見AI技術：</strong></p> <ul> <li>深度學習，<span style="font-size: 12.0pt; font-family: 標楷體; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-bidi-theme-font: minor-bidi; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-TW; mso-bidi-language: AR-SA;">架構</span>如：PathCore。</li> </ul>
