真實案例

挑戰: 人手巡房難以做到連續監護，跌倒風險與輸液安全依賴間歇觀察。

方案: 部署物聯網體徵實時採集、智能監護床墊、毫米波無接觸防跌倒監測與智能輸液管理。

成果: 打通病房全場景監護閉環：體徵自動上傳、風險主動預警、護士巡房流程簡化，臨床照護執行效率明顯提升。

挑戰: 概念、包裝與價格階梯驗證依賴 30 人深訪招募，決策被壓在數週招募週期之後。

方案: iMario 根據歷史對標檔案建立 2000 人合成人群：25-45 歲、新手到專業護膚用戶、覆蓋一至三線城市男性消費者。三回合並行運行包裝多方案、功能排名與價格階梯測試，再以 10 人真人 IDI 對關鍵發現做交叉驗證。

成果: 調研週期由 5 週壓縮至 24 小時內，訪談人群由 30 人擴展至 2000 人，成本降至原來的 1/5。

挑戰: 銷售團隊需要在與企業高管、部門負責人及採購決策者的關鍵會議前完成排練，但這些角色現實中極難提前觸達。

方案: iMario 基於 LinkedIn 真實畫像交付合成用戶服務，讓 B2B 銷售團隊能在貼近真實目標客戶的合成角色上完成銷售路徑演練及異議應對。

成果: WBR Insights 借此為企業客戶提供「會前合成預演」層，擴展難以觸達的高層訪問，提升下游銷售成單率。

挑戰: 大型泳裝產品矩陣需要英語、西班牙語、俄語的圖片與影片投放至跨境渠道，傳統創意生產難以同時匹配 SKU 規模與成本上限。

方案: 透過 EasySKU SaaS 流水線，為 300 多個 SKU 完成英語、西班牙語、俄語市場的本地化圖片及影片生產。

成果: 生產成本節省約 12,000 美元，跨境電商 GMV 提升 23%。

挑戰: 不同顏色、紋路及尺寸的安全帶料需要穩定可靠的缺陷檢測，傳統機器視覺及每線 2-6 名人工無法兼顧速度與一致性。

方案: 基於多項專利的 AI 視覺深度學習智能驗帶機，速度 ≥100 m/min，可檢出 ≤1 mm 的最小缺陷，覆蓋不同顏色、紋路、尺寸的安全帶產品。

成果: 單台設備替代 2-6 名員工，檢測能力相對既有設備提升 30% 以上，技術參數指標全球領先，已於全球多家工廠部署。

挑戰: 不同管徑、多種編織方式與不同紋路特徵的橡膠管表面需要 360° 在線檢測，並滿足產線節拍——傳統檢測手段難以覆蓋。

方案: 基於專利成像系統與算法的 AI 視覺深度學習驗管機，節拍 ≥45 m/min，可檢出 0.25 mm 以下細小缺陷，召回率 > 99.3%。

成果: 檢測能力與品質穩定性大幅提升，目前已於住友理工全球多家工廠部署。

挑戰: 8 台織機的 30 條白坯帶需要連續在線缺陷檢測，人工巡檢難以維持覆蓋。

方案: 基於異常檢測 AI 算法，為 30 條白坯帶配置在線檢測，疵點探測率 ≥95%，連續檢測率 ≥99%。

成果: 替代傳統人工巡檢，大幅提升檢測能力，產品品質穩定，交付週期短——降本增效提質效果明確。

挑戰: 安全氣囊裝配後的品檢涵蓋各類配件有無、正反、尺寸、標籤等 17 項以上檢測要求，傳統多人同步目檢難以保持一致性。

方案: 基於 AI 視覺深度學習的整套軟硬體系統，與既有產線 PLC 通信，對 17 項檢測要求做在線缺陷檢測。

成果: 替代傳統多人同步目檢的工作模式，大幅提升檢測能力，產品品質穩定。

挑戰: 安全氣囊織布塗膠後表面需檢測漏底塗、針連、膠條、膠點及結絲等五類缺陷，並需於產線速度下完成。

方案: 基於 AI 視覺深度學習，為塗膠後織布表面客製五類缺陷檢測演算法，召回率 ≥95%、虛警率 <5%。

成果: 將品控環節延伸至塗膠步驟，精度穩定且對操作人員負荷低。