客戶是中國知名新能源車公司，研發、製造和銷售汽車，並在商用車、迷你電動車領域取得好成績，佔中國汽車市場重要地位。
為行車安全把關，電動車零件組裝過程繁複
汽車由成千上萬個零組件組成，是複雜度相當高的工業化產品。在汽車組裝前，產線人員會進行零件檢查，待確認一切無異，便接續完成車身焊接、引擎與懸吊等重要零件組裝、油漆修飾、安裝座椅方向盤、最終測試及打磨等作業，以確保所有零件和配件都已經正確安裝並符合品質標準。
組裝監管難落實，仰賴AI技術進行第三方認證
車體組裝過程中及出廠前，工作人員通常會透過感應器、自動檢測系統、機器視覺等技術進行配件組裝驗證，再搭配人工檢查，進一步掌握製造品質。
然而，人工檢查時，難免會因專業程度不一、精神狀態等情況造成可能的人為疏失，再加上無法確認人員執行是否完全落實SOP規範，監管時容易產生安全漏洞。
因此客戶積極尋求具有彈性、高辨識率的AI檢測系統，一方面可透過AI辨識程序是否正確，一方面則可降低人力因疲勞、閃神所造成的風險。
優化檢測流程，結合AI、AR技術完成流程驗證
在組裝驗證的過程中，運用META-aivi，可即時辨識多種類的線路影像並驗證配置結果。透過快速的AI模型訓練，再搭配平板、智慧型手機以及AR眼鏡等多元的行動設備，無須大量人員培訓，只要運用語音下達指令，系統便能立刻於螢幕上顯示標準作業程序並引導錯誤的修正；同時更能建置巡檢履歷，上傳至雲端資料庫備查。
在此案件中，汽車廠結合META-aivi內建的AR+AI技術，可自動辨識驗證人員是否確實遵從高壓線膠塞、助力汽插頭、高壓線卡扣、ABS模組插頭等配件的驗證程序，若遺漏檢測步驟，系統會透過移動裝置即時反饋異常，直到驗證人員確實執行，系統才允許啟動下一個流程，一方面能即時確認員工是否遵守操作指南，一方面則確保車體安全，為企業主締造雙贏局面。
