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國立臺灣科技大學 自動化及控制研究所 蔡明忠所指導 林宇宸的 基於3D視覺與姿態估測演算法之機器人隨機抓取系統 （2020），提出I MAX 7人座關鍵因素是什麼，來自於姿態估測、3D視覺、機器人、觸覺感測、隨機取放。
而第二篇論文中國科技大學 企業管理系碩士在職專班 梅國忠博士、朱宗緯博士所指導 鍾昇衛的 以混合多準則決策探討原廠汽車修理業提昇服務績效關鍵因素-以A公司為例 （2019），提出因為有 原廠汽車修理業、服務績效評估、修正式模糊德爾菲法、模糊層級分析法的重點而找出了 I MAX 7人座的解答。
基於3D視覺與姿態估測演算法之機器人隨機抓取系統
為了解決I MAX 7人座 的問題，作者林宇宸 這樣論述：
隨著工業4.0及智慧製造技術的蓬勃發展，機器視覺與運動控制系統的搭配成為相關技術與應用的焦點，許多食品業和超商也漸漸導入機器人自動化技術，來協助店鋪營運與提升消費者的便利性，因技術的廣泛應用使得機器人抓取技術在抓取角度以及障礙物上面臨許多挑戰。本研究提出了基於目標物抓取姿態估測演算法之機器人揀貨系統，此系統的目的是在隨機擺放之揀貨箱上進行物件最佳抓取姿態估測並抓取，模擬無人超商進行隨機取放的揀貨上架流程。透過立體相機開發3D視覺系統與搭配電控夾爪與觸覺感測器之六軸機器人系統，首先對不同軟硬度商品進行觸覺感測找出相應適合的夾爪力道設定，之後利用深度相機對目標抓取對象進行位置座標與方向座標估測，
再將此視覺座標資料轉換至機器人座標給機器人系統使用，最後使用商品模型進行各方位角度與重複性的實驗檢測。研究結果顯示，物體定位檢測之精度為± 0.1 mm，目標物定位之深度檢測成果平均誤差在1 mm以下，三種傾斜角度各重複10次之測量準確率達95%，整體實際抓取成功率達到90%以上。此類商品應用演算法即可達到姿態估測效益並節省大量前置作業時間，所提出之機器人系統能有效完成商品揀貨流程。
以混合多準則決策探討原廠汽車修理業提昇服務績效關鍵因素-以A公司為例
為了解決I MAX 7人座 的問題，作者鍾昇衛 這樣論述：
中文摘要隨著國產轎車受到車市買氣走緩，以及進口車大軍壓境等影響而減產，加上外銷市場需求不振，連帶影響汽車零組件產值同步下滑，加上新車市場的銷售量已趨於飽和，汽車維修的總營業額卻逐年成長。隨著副廠牌零件品質提升，價格降低的趨勢下，以及私人保修服務逐漸普及，使得原廠汽車修理廠面臨大眾運輸網綿密，用車頻度降低、副廠零件品質提升與價格降低、人才流失、素質不一、顧客對服務品質要求過高等困境。如何有效衡量維修廠服務績效，為各汽車維修業者最為重要議題。本研究以提昇原廠汽車維修服務績效為目的，探討對於原廠修理業提升服務績效關鍵因素的影響構面，整理出影響服務績效的重要因子，以修正式模糊德爾菲法專家問卷確認因子
內涵，再使用模糊層級分析法找出影響的服務績效重要排序，以作為原廠修理業服務績效改善的管理依據。研究結果顯示：1.構面排序：零件服務、顧客滿意。2.準則排序：一次修好率、服務稽核綜合評比、零服績效綜合評比、廠等車主2小時完工交車率、零件供應率 98%、售服場景顧客滿意綜合評比、Luxgen汽車即時保母APP下載率、忠誠顧客經營、神秘客售服分數。3.方案排序：甲廠、乙廠、丙廠。關鍵詞：原廠汽車修理業；服務績效評估、修正式模糊德爾菲法、模糊層級分析法