產品售後整合回饋服務平台是一套提供智慧機械業者透過AI維修知識庫來服務全球客戶，快速的自我檢測修復， 並透過手機APP維修系統來收集客戶問題及解決方式， 匯成大數據庫回饋給設計、生產部，來增加零組件壽命精度再回歸產品生產履歷。
AI維修知識庫
APP行動定位服務系統
APP自動修報系統
維修進度排程行事曆
維修履歷
全球維修監控系統
零組件壽命精度分析
大數據報表統計分析
當機台異常時客戶可先自行確認錯誤代碼，再透過知識庫查看可能故障原因，完成簡易故障排除，若無法排除可使用叫修填單。
當客戶登打叫修單後，公司人員可至 AI智慧機械產品售後整合回饋服務平台接收客戶的維修單據，再由主管分維修人員至現場處理。
主管派修後，維修資料會同步至指定派修人員的維修行事曆中， 日期右上方的數字代表當天有幾張維修單， 點選該日期後，下方列表會顯示所選日期的維修單。
智慧機械非常昂貴，若是發生機台無法順利運轉，對於客戶的營運成本會有相當大的影響，因此在 維修時程的控管就非常重要， 智慧機械廠商管理者可於叫修件數統計表中，針對維修日期區間下條件搜尋，或是直接採用預設值 ， 調出所有維修案件狀況，以利管理者 了解全球機台叫修處理情況。
透過資料分析，可看出從客戶叫修開始到維修人員完成維修的總體時間，透過此項分析計算可得到機台（系列、特定機型) 平均修復時間，智慧機械廠商可於內部進行相關教育訓練等措施，提升維修人員的技能，以縮短整體維修時間，並提升客戶滿意度。
透過蒐集回來的資料，除了可記錄維修人員所在的經緯度紀錄外，亦可確認機台位置，並紀錄維修人員開始與結束的維修時間， 以利了解維修人員的維修效率，透過後續的分析，可了解每位維修人員對於各種異常處理的熟練度，以利後續安排教育訓練或是 進行派修之調整。
可選擇查詢故障品項(如主機板、皮帶、馬達等)，進行平均故障時間分析，透過此分析可以得到該品項平均故障狀態， 並將資料彙整於雲端，以利後續評估產品(零組件)壽命，進一步可要求供應商進行改善，或是更換採購廠商等決策。
透過蒐集回來的資料，可觀察某系列機台或是某特定機型之最常發生故障狀況，例如A系列馬達故障狀況排行叫修狀況第一， 由此可進行診斷，是否可能該馬達故障率高，或是運行環境容易使該馬達出現異常，確認結果後可交給研發部門進行機台優化，或 要求供應商進行電料產品的改善，進一步達到產品壽命提升。如下圖左方可依據日期區間，與客戶所在地區做勾選，右方將呈現 出不良數據統計圖，並呈現出最常出現故障的狀況，以利管理單位進行後續了解以及機台改善。
| 服務項目 | 開通費 | 月租費 |
|---|---|---|
| 維修知識庫 | 5萬 | 5萬 |
| 行動報修系統APP | 5萬 | 5萬 |
| 全球維修監控系統功能模組 (需搭配行動報修系統APP) |
1萬 | |
| 多國語言模組 | 1萬 | |
| 資料轉入 | 10萬 |