产品外观检测是质量控制中的关键环节，直接关系到产品的质量保证、企业形象的树立以及客户满意度的提高。国星光电基于深度学习算法，在外观检测领域成功构建“智能检测－数据反馈”闭环模型，实现了产品质量控制的革命性提升。

该模型整合多维度LED成品检测数据，能够在毫秒间精准识别包括芯片线弧、LED整体外观等十余种缺陷，检测准确率高达99.99%，并实现24小时无人化检测，有效将生产线的良品率提升至行业领先水平，年节省人工质检成本超500万元。

在财务管理领域，国星光电通过应用RPA（机器人流程自动化）技术，打造“智能财务大脑”，实现OCR票据自动识别与校验、银企直连自动汇款确认、费用报销智能合规审查以及财务分析报告自动生成等功能，全面重塑财务管理流程新格局。

这一变革将传统财务流程中票据处理等手工操作占比从60%降至近乎零，票据处理准确率提升至100%。

国星光电正在积极探索AI和生产制造场景的融合，其中在库存管理环节，国星光电基于AI算法筹备构建“动态混搭发货”模型，通过精准分析产品参数偏差，科学搭配不同档次产品，结合动态混编库存策略，以实现库存周转的最大化和零冗余目标。

在生产排程方面，国星光电正在构建的智能排产引擎，旨在解决LED封装产出的不确定性以及多目标均衡排产难题，通过打通“产－供－销”全链路，实现需求、投产与产出的动态平衡。这一举措预计将使存货水平降低15%，有力推升企业运营效率与成本控制能力。

▲AI智能生产排程架构图