🏁 開場：老張的決心

回國已經三週了。

公司裡的氣氛異常安靜。

德華忙著追蹤巴西客戶退回的樣品，阿哲則被一堆報銷單據淹沒。

唯獨老張，整整一週幾乎沒說過一句話。

直到週五下午，他忽然放下手邊的檢驗報告，開口：

「上次客訴的事，以後不會再發生第二次。」

全辦公室瞬間安靜下來。

德華愣住了，這麼多年來，他第一次聽老張用這麼堅決的語氣。

這不是抱怨，也不是推責，而是一種: 下定決心。

💥 問題：系統仍擋不住的盲區

雖然公司已經導入了 Odoo，檢驗流程也能在 Quality Check 裡登錄，

但實務上仍然存在漏洞：

• 有人只是「點通過」卻沒真正檢查
• 上傳照片模糊、角度錯誤，形同虛設
• 批次原料常在後段才被抓到瑕疵，但前段紀錄卻一律顯示「Pass」

老張盯著系統裡一排「Pass」紀錄，悶聲說：

「如果只是多了一個按鈕，我們跟 Excel 時代沒什麼不同。」

⚙️ 解法：社群力量 × 老張的堅持

阿哲忍不住湊過來：

「老張，你什麼時候會用 YOLO，還會搞 Telegram Bot 啦？」

老張咳了一下，笑得有點不好意思：

「哪會啊，我只是去 g0v 社群發了一個問題。沒想到真的有人回我，還丟了範例程式。」

阿哲驚訝：

「蛤？你隨便問，就有人幫？」

老張點頭：

「是啊，我本來也只是想求個方向。結果那些工程師不只給了範例，還跟我說可以先用手機拍照測試，不一定要一開始就買工業相機。」

阿哲翻了個白眼：

「所以最後程式還不是我幫你串進 Odoo 的？」

老張拍拍他肩膀，笑著說：

「沒錯啦，但我至少熬了幾個晚上，把手機拍照、上傳、辨識的流程試到能跑通。至於串接 Odoo，還是你比較在行。」

📱 手機 vs 攝影機：先小步，後升級

• 手機抽驗：拍照上傳，模型就能判斷 → 成本幾乎為零，先驗證可行性
• 攝影機全檢：固定在工站，效率高、結果一致 → 等驗證成功再追加投資

阿哲點頭：

「原來是兩步走，先省錢再擴張，這倒像你會想的方案。」

🧠 CNN vs YOLO 的選擇

阿哲又忍不住吐槽：

「那為什麼不用 CNN？你在室內檢驗用 YOLO，不會有點殺雞用牛刀嗎？」

老張推了推眼鏡：

「CNN 當然可以做分類，判斷好或壞，但它告訴不了你瑕疵在哪。
YOLO 不只會說『有問題』，還能框出異常位置，而且速度快，適合生產線。」

阿哲半開玩笑地說：

「所以 CNN 是『知道有問題』，YOLO 是『指出問題在哪』？」

老張笑了：

「正解！」

🔗 Odoo 串接：把社群解法落地

老張參考社群範例，自己先把 YOLO 模型訓練跑通，還做了拍照測試。後來再由阿哲幫忙，把流程正式串接進 Odoo：

• YOLO 偵測結果 → 推送到 Telegram 群組
• 檢驗人員標記「重檢 / 報廢 / 允收」
• Bot 呼叫 Odoo API → 自動在 quality.check 建立紀錄
• 若瑕疵確認為 原料問題 → 更新 stock.quant 為 Scrap，並通知 purchase.order 啟動索賠

# 以 YOLO 模型偵測結果為依據，透過 Odoo API 自動建立檢驗紀錄
quality = env['quality.check'].create({
    'lot_id': lot.id,                     # 對應批號
    'product_id': product.id,             # 對應產品
    'result': 'fail',                     # YOLO 檢測結果：Fail
    'picture': img_binary,                # 上傳瑕疵照片
    'note': yolo_result.get('defect_type', ''),  # 瑕疵類型，如「刮傷」「污漬」
})

💡 其實，Odoo Quality 模組 本身就具備 量測點、照片上傳、報表分析 等功能；

老張導入 YOLO，並非取代，而是補強人為檢驗的盲區，

讓制度更即時、更客觀，真正落地。

📊 品質閉環流程圖

（以下示意了從檢驗到報廢、索賠的自動化閉環）

[手機/USB 攝影機：檢驗工站]
        ↓
[YOLO 模型：瑕疵辨識]
        ↓
[Telegram Bot：推播檢驗結果]
        ↓
[Odoo Quality：建立檢驗紀錄]
        ↓
 ├─ 若為原料瑕疵 → [Inventory：更新庫存狀態為 Scrap]
 └─ 同步通知 → [Purchase：啟動供應商索賠流程]

📦 Odoo 模組對應清單

⚡ 實作效益

• 檢驗紀錄 全面數位化，不再漏檢
• 瑕疵 即時推播，現場立刻決策
• 資料 自動進 Odoo，省去人手輸入
• 生產線報廢率、良率趨勢 → 即時儀表板呈現
• 為未來 品質管理升級 打好數據基礎

🎯 結語：倔強，變成制度

客訴事件中，德華救回的是客戶的心。

但老張這一次的「倔強」，救下的卻是整個制度。

品質不能只靠眼睛與經驗，必須被制度化。

而制度，必須被科技支撐，才能真正落實。

老張抬頭望著牆上的白板，補了一句：

「而且啊，這些品質數據，未來一定會派上用場。

到時候，不只是追蹤問題，更能展現我們的責任與改進。」

阿哲一愣，心想：

這傢伙，看得比誰都遠。