應用案例

現今各產業皆導入自動化與資訊化技術以便提升產線效率、增加產能與效益，而工業物聯網亦是近期火熱的議題之一。由於工業物聯網環境擁有大量且多樣的聯網機械設備與機台。因此也面臨了盤根錯節的管理機制與資安議題，如何有效偵測甚至預測設備異常情形將是一大挑戰。所以，三甲科技便與製造業者共同執行一人工智慧研究專案，以機台內海量的系統稽核數據紀錄為樣本，經過彙整、正規化、分析、訓練等一系列處理流程，建立所屬的運算模型，爾後反覆校正其準確性，藉由不斷地調整使之趨於安定。接著，我們客製化系統協助業者導入偵測機制，結合文字探勘技術從滿山滿谷的數據中查找出特異的物件，也就是異常的製造單元。另一方面，針對員工操縱設備時的互動影像，加以分析、辨識，發掘違規狀況並加以警省，降低異常操作所衍生的風險。最後，我們藉由人工智慧分析判斷細微的設備異樣與操作習慣，使權責人能盡早察覺以提前應對，降低風險衝擊，進而提升運作穩定性。

COVID-19肆虐全球，全球病例數已達3360萬，死亡人數 101萬，是個高度傳染性的疾病，主要經呼吸道飛沫傳播，亦可通過接觸傳播，現階段台灣各產業為降低COVID-19傳染，進入各場合必須量體溫以及酒精消毒，為降低COVID-19透過接觸性傳染，我們透過影像識別作為公司企業紀錄差勤之用，並可提供延伸性服務、門禁保全、體感量測記錄，企業可了解內部員工的體溫狀況，讓企業內部員工有更安心的辦公環境

因國內處理有害廢棄物公司相當多，透過分析駕駛行為，達到事先預警，能降低事故發生率，成為本產品的亮點。之後更能朝向其他貨物載運業或物流配送業者推廣，針對終端用戶者應用環境需求，例如夜間駕駛環境、全時工作環境等，進行客製化資料收型與AI模型改良。本技術可降低終端用戶者危害風險成本，終端用戶者，不須建置資訊部門，則可擁有即時避險之技術。

員工可以透過行政智慧客服得到所需的解答及服務，關於公司行政相關如人資、行政、財務、會計、法務、資訊、公關等問題，甚至在詢答後的下一步（如查詢或申請），都能透過智慧客服完成！像是請假時詢問假別資格、天數額度、影響的績效及獎金或相關規定後，可直接透過行政智慧客服幫員工請假。

需確保雞隻完整性，以利分切人員能分切較完整的雞隻部位，避免浪費。原先需仰賴人工作業，每日檢查雞隻空掛、斷翅、斷頭、半斷等狀況，檢查完後仍需仰賴人力滕打工時，紀錄分切多少雞隻與各雞隻部位，相當耗時。該客戶因此委請緯謙利用AI訓練辨識雞隻照片，能快速過濾掉不完整的雞隻，並能進行統計與分析，以期能節省人力付出時間。

1.透過人臉辨識持續監控管制者是否為其本人進行量測，以及其心率狀態是否高於個人的常值。 2.生理資訊檢測：員工及會員於居家期間內的特定抽查時間，進行生理資訊檢測 後，上傳該隔離者的生理資訊量測結果。

(一). 計畫緣起 A. 廠方面臨問題： 1.製程日益精密、客戶要求全檢、量測產能已達上限 2.製程不穩定無法進行有效控制 3.首批需要投Dummy片驗證，需耗時半天 4.Layer量測難度大(破壞性檢驗)，無法全檢。 B. 執行步驟： 執行與整合步驟為： Step1. 建立AVM系統：完成100%全檢目標 Step2. 整合SPC系統：將AVM預測結果整合廠內SPC系統 Step3. 整合Alarm系統：將AVM預測結果依廠內Alarm 原則整合廠內Alarm系統 Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制 Step5. 整合當站製程：進行Feedback Control Step6. 整合後站製程：進行Feedforward Control 。 其中，Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制，需考量9項實務整合因素如下： 1.抽樣比例 2.機台穩定性 3.機台資料異常 4.AVM 模型狀態 5.預測精度水準 6.量測異常 7.產線排程穩定性 8.狀態改變: 調機或清機等。

現今工廠自動化的趨勢，已開始由大量機器人取代人工作業，製造業對機器人的需求及依賴程度越高，企業如何確保機器人的高可靠性呢? 因此，能夠自主性判別設備狀態與減少非計畫性停機更成為企業所需要深入探究的課題。機器學習智能監控系統即是針對各式機械設備的動態監測，使用者透過簡單建立健康規範，系統學習動作依照所累積的數據統計進而做出分析判斷，產業進而可訂立預知保養計畫並有助於設計者優化產線設計流程。 藉由即時偵測動態機械之訊號，可預測判斷機械手臂的健康狀況，及焊接作業品質的線上即時監測，使企業有較餘裕的時間安排設備維護與產線，將導入機器人的初衷發揮到極致，『做得快且做得好』

AI客服機器人可以將精密機械產業中80%重複性極高的故障問題，直接透過AI聊天機器人中的圖片辨識技術來作辨識並提出解決方案，讓人力去處理20%無法由系統判斷之複雜故障狀態。華越資通採用最新人工智慧圖像辨識與數據分析技術，設計的聊天機器人平台，整合文字、圖像的識別與對答能力，讓「AI智能維修客服回覆系統」就像維修技師一樣能夠直接透過圖像辨識可能之故障原因，讓使用者可獲得快速獲得機台固的解決方案。

提升客服人員面對客戶提問的回應效率與資訊正確性。利用企業累積多年之知識庫預先訓練，透過對話式介面輸入客戶提問，第一時間取得建議回覆外，並提供過往雷同異常及解決辦法作為參考依據。此外還加入非問題回應，例如：打招呼、功能介紹、資料庫細節介紹。並根據場景提供對應參考附件，供同仁檢視及朔源，大幅提升解決方案效率。同時還可因地制宜，進行敏感機制設置，因應需求調整限制敏感議題回應。

貿易商透過導入流程機器人於企業流程系統後，根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合，經由Line bot語音機器人與代銷商聯繫，完成配貨決策與資訊傳遞，精簡人力及提升銷售毛利率。

小柿自主研發AI DIP瑕疵檢查機。 適用於波峰銲完的PCBA外觀檢測 可搭載在客戶產線上，也可運用在獨立檢測機台 搭配線性掃描光學模組，完整覆蓋拍攝物之表面取像。 自主研發的小樣本學習瑕疵檢測技術，僅使用10~20張良品影像，即可快速建模、投入檢測，適用於少量多樣的場景，客戶使用小量良品，即可在5~10分快速建模，可自動標註元件節省客戶調整時間，即可立即投入產線檢測。自主研發的AI深度學習技術，可實現PCBA之外觀檢測，例如缺件、極反、錯件、偏移、破損等瑕疵檢出。

學習語言與學習文化相輔相成。掌握華語才能深入了解臺灣文化，掌握臺灣文化才能把華語用到恰到好處。為了增強海外學子學習華語的動力，強化學生與臺灣的連結，僑務委員會自2020年推出首屆〈2020全球僑校學生華語口說爭霸賽〉以來，獲海外僑校師生熱烈迴響，總計有來自全球27國159所僑校學生組成511隊參賽，共計1,533人參加比賽。 僑務委員會於今年（110年）舉辦第二屆2021全球僑校學生及僑生華語口說爭霸賽，成功吸引上百組海內外6-18歲學生爭相參與。今年賽制分為朗讀賽與跟讀賽，全程採AI系統即時評分，各組並分別評選出5名優勝者，為慎重起見，僑委會請所有優勝者另檢送朗讀影片檔，並委託迪威智能公司以語者辨識演算法與參賽者原始音檔進行比對。 迪威智能公司採用領先市場的語者識別演算法進行驗證，成功複驗比對優勝者40人音檔，顯示此模型的可靠性以及適應性即便是不同的錄音環境也能夠準確的驗證出語者身份。

經由「美白日記」網站式服務平台提供之影像辨識技術的類膚色分析儀服務，可以自行在家追蹤美白成效，不僅避免使用成效不彰與財務浪費的疑慮，也能與賣家建立信任度，成為賣家服務的忠實顧客，且檢測後之數據回饋，將同時記錄至主機資料庫，廠商可以確定消費者過去到現在的美白差異，作為產品效果的依據，提升美容業消費者獲得更精準的治療與成效。

「DKABio智慧健康風險分析服務」由國內知名生物統計學者鄭光甫教授、資深醫界元老李英雄教授，聯合帶領浚鴻數據開發（Dataa）的AI技術團隊所建立，共投入超過7年時間，運用超過500萬人、資料期間長達20年、超過1億筆的華人健康資料庫，以大數據分析及機器學習技術所建置的風險分析體系， 綜合考量遺傳、行為與環境三大健康影響因素，整合148項生理體徵值、健康生活習慣、體質、家庭遺傳等投入因子，是一個全方位的健康風險分析服務，協助民眾提早在健康或亞健康階段，掌握自己未來罹患疾病的風險，予以事先預防及管理。DKABio榮獲第16屆國家新創獎，目前已針對國人常見的15種慢性疾病/病症提供風險分析服務，並與高雄榮民總醫院、是方電訊「是方i健康APP」及國內知名健檢中心合作。