tapi lebih kompleks karena biasanya pakai pendekatan deep learning untuk tugas-tugas seperti inspeksi kualitas otomatis, pemanduan robot, atau pengenalan pola. Di pabrik, sistem ini bisa ngecek ratusan produk per menit dengan akurasi di atas 99% - jauh lebih tepat daripada inspeksi manual. Contoh ... shift atau ngidentifikasi pola cacat yang berulang. Ini berguna banget buat proses continuous improvement. Fleksibilitas sistem sekarang juga jauh meningkat. Dulu perlu programming manual setiap ganti product variant, sekarang dengan deep learning cukup kasih sample gambar baru buat training model.