為了進一步降低手動後續檢查的工作量，可以考慮以下幾個策略：
自動化檢查系統的優化：透過改進現有的自動化檢查系統，利用機器學習和計算機視覺技術，提升系統的準確性和靈敏度。這可以通過持續訓練模型來實現，使用更多的標記數據來提高模型的性能，從而減少誤報和漏報的情況。
引入異常檢測技術：利用異常檢測技術，持續監控生產過程中的數據，及時識別出潛在的問題。這樣可以在問題發生之前進行預警，從而減少需要手動檢查的瓶印數量。
改進標記和分類流程：通過使用更高效的標記工具和流程，減少人工標記的時間和精力。例如，使用自動標記工具來輔助人工標記，或是利用半監督學習方法來減少對人工標記的依賴。
數據驅動的決策支持系統：建立一個數據驅動的決策支持系統，根據歷史數據和實時數據分析，提供優化建議，幫助質量保證團隊更有效地分配資源，集中精力在最需要檢查的瓶印上。