XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System保修
利用人工智能帮助减少保修索赔浪费
德勤人工智能研究院帮助组织连接强大、高度动态和快速发展的人工智能生态系统的各个方面。人工智能研究院以前沿见解引领跨行业应用人工智能创新对话，促进“协同时代”的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过明智的人工智能决策取得成功。
Discover Energy Corp。有限保修
在规定的保修期结束之前。取决于应用程序，电池可以在保修期结束之前达到其正常寿命并“循环”。电池在其一生中只能提供固定数量的可用放大器小时数，如果应用程序使用的时间如何使用，则如果应用程序消耗所有放大器时，则被认为已经达到了正常的寿命。DEC保留拒绝保修索赔的权利，即使电池处于正常生命的终结（循环），即使索赔是在适用的保修期内提出的。循环电池并不代表制造商的缺陷。关于电池是否已达到正常寿命的决定将由DEC自行决定（请参阅注释19）。
Tigo Energy有限保修
•TS4，附加TS4-A和翻新TS4-R平台：二十五（25）年开始在保修开始日期开始，但规定，对于模块嵌入式设备，保修期不得超过（1）PV模块的最大PV模块，并提供了PV模块的PVER PATERULE SERPER PATERALE PATERALE PATERANTER PATERANTER PATERANTER PATERANTER PATERALTY时期。•云连接高级和TIGO接入点：在保修开始日期开始的五（5）年，但是，对于逆变器嵌入式设备，保修期不得超过适用的逆变器制造商提供的逆变器产品保修期的最大值。•RSS发射机：十（10）年在保修起始日期开始，当时与TS4-X（TIGO的任何适用）产品一起使用，但前提是，对于逆变器嵌入式设备，保修期内不得超过逆变器的保修期限，该期间由适用的逆变器制造商提供。
Timbertech®AdvancedPVC Decking Limited保修 - ...
排除保修范围：制造商不保证，不承担任何责任，也不应视为涵盖，任何产品故障，产品故障或可归因于：（1）制造商安装指南的不当安装和/或未能遵守的损害，包括： （2）使用超出正常用途的产品，或者在制造商安装指南和/或本地建筑法规不建议的应用程序中； （3）地面的运动，失真，倒塌或沉降或安装产品的支撑结构； （4）上帝的任何行为（例如洪水，飓风，地震，闪电等。），环境状况（例如空气污染，霉菌，霉菌等。）; （5）产品颜色的变化或变化； （6）表面的正常风化； （7）购买者或第三方对产品的处理，存储，滥用或忽视； （8）接触或直接或间接与极端热源接触，包括来自低发射率（低E）玻璃的反射阳光，这可能会损害产品表面和/或导致产品褪色； （9）第三方制造或再制造； （10）制造商未提供的任何紧固件；或（11）制造商以书面形式不建议使用油漆或其他表面化学物质。
高级PVC Decking Limited保修
排除保修范围：制造商不保证，不承担任何责任，也不应视为涵盖，任何产品故障，产品故障或可归因于：（1）制造商安装指南的不当安装和/或未能遵守的损害，包括： （2）使用超出正常用途的产品，或者在制造商安装指南和/或本地建筑法规不建议的应用程序中； （3）地面的运动，失真，倒塌或沉降或安装产品的支撑结构； （4）上帝的任何行为（例如洪水，飓风，地震，闪电等。），环境状况（例如空气污染，霉菌，霉菌等。）; （5）产品颜色的变化或变化； （6）表面的正常风化； （7）购买者或第三方对产品的处理，存储，滥用或忽视； （8）接触或直接或间接与极端热源接触，包括来自低发射率（低E）玻璃的反射阳光，这可能会损害产品表面和/或导致产品褪色； （9）第三方制造或再制造； （10）制造商未提供的任何紧固件；或（11）制造商以书面形式不建议使用油漆或其他表面化学物质。
保时捷新车保修 仅限纯电动汽车
日期起，所有保养间隔工作均按照保养间隔显示和/或产品手册的规定进行（“车主的责任”）。与规格的偏差无害，前提是与指定保养间隔的偏差在时间上不超过一 (1) 个月，在车辆行驶里程上不超过一千 (1,000) 公里。如果偏差较大，保时捷将免除其在保时捷保修下的义务，除非被保修方证明不符合这些规格不会导致保修索赔。4.3. 保时捷车辆的第一位原始车主和所有未来车主（如果有）均已指定并接受
人工智能保修管理
保修数据会被持续收集、跟踪和分析，并得到更广泛的理解，这有助于提高客户满意度、重新设计产品、提高产品质量和可靠性，从而最大限度地减少保修索赔。机器学习模型可用于分析、识别问题，并通过正确的根本原因分析加速解决问题，特别是针对不常见或间歇性的质量问题。在当今世界，由于客户的偏好以及为吸引客户和在竞争中脱颖而出而提供的选择，许多定制和配置导致产品以独特的方式出现故障，因为产品具有更多的电子产品、量身定制的组件、软件和复杂的系统集成。由于组件和配置的复杂性，需要来自更广泛学科的专业知识来诊断和解决与各种故障相关的质量问题。客户偏好的增加、定制构建、软件和硬件组件和配置的集成增加了产品的复杂性，从而导致更高的质量成本和熟练资源需求。