應用案例

如何避免用藥疏失是值得探討的一個重要課題在一般的用藥疏失事件中，配藥錯誤主要的因素，而造成配藥錯誤的主要原因，是由於藥名或包裝類似造成。慧誠智醫透過“AI機器學習技術”利用智慧視覺的辨識技術，對放入與取出的藥劑及劑量與數量進行確認，智慧藥櫃可減少人為錯誤導致拿錯藥品及數量等問題，避免醫療糾紛，以達到安全用藥的目標。

利用AI大數據分析幫助零售商從POS海量交易紀錄中，了解形形色色的「消費者購物籃」組合，以建立更好的消費者購物體驗，提升公司形象與業績，成為具備智慧零售元素的公司。達成以數據驅動(data driven)的新營運成長目標！

案例‒鋼珠製造產業長期以來面臨產品種類眾多、尺寸規格複雜、客戶經常性改單導致生產線產能分配不均、工裝次數頻繁、磨盤異常損壞增加等問題，造成工廠生產效率不佳。鋼珠製造流程從原物料的線材、鍛造到形成鋼珠的粗研磨、熱處理、細研磨、精研磨，最後為成品的洗淨、檢驗和全檢；其中主要的瓶頸為粗研磨至精研磨的關鍵三道研磨製程。其原因為鋼珠在研磨過程無法即時監控磨盤的狀況，容易造成堵溝、尺寸變異，嚴重時將造成磨盤崩裂而傷及鋼珠的完整性，若因人員的疏失造成規值的錯誤，不但造成產能的損失且增加成品久置而生鏽的可能性，增加產品重製的加工成本及工廠的產品產出時間（cycle time）。

本應用核心緣起，即在於改善這些「診間依賴、資料分散、缺乏標準」的問題。藉由推動 722 居家血壓標準（7 天、早晚各 2 次、連續 2 週），並串聯診所、社區血壓站與居家設備的數據，建立一個完整的血壓管理網絡。我們同時導入 AI 技術，協助進行異常數據偵測、長期趨勢分析與個人化衛教，讓醫師與病人都能透過系統即時掌握狀態。

VANTIQ新冠病毒安全防護聯動系統可以應付新冠疫情下企業復工，體溫異常狀況監測和限制人員流動傳播疫情。 有效的保障辦公大樓、校園、工廠、政府機關、醫院、機場等場所正常工作秩序，維護員工健康和生命安全。 VANTIQ在監控場所入口設置體溫人臉一體化識別門禁，可以在員工及訪客佩戴口罩情況下進行有效識別。當進場人員體溫超過預警閾值時自動發出警告。通過VANTIQ的即時處理技術，立即通知相關部門進行防護控管安排。VANTIQ整合影片結構化處理能力以及發燒紅外線檢測攝影機，將體溫標籤標示在目標人物上，即時從人潮中定位捕捉。VANTIQ結合外部資訊系統，從航班的安排調度到智慧建築平臺，即時動態對人物或感測器的警示數據進行識別並預警。VANTIQ與室內及室外地理資訊結合，地圖定位疑似病例並即時協調醫療資源，快速跟進處理。VANTIQ 數據看板可以即時展示易感染擴散區域，並可跨區域、跨部門使用業界標準協定共享資訊。

針對生產資料缺漏及衍生之後續產生的分析誤判，我們用 AI 工具來進行資料修補，確保資料完整性之後，再以另一 AI 工具進行快速的異常篩檢。我們將以上兩項功能和資料視覺化工具整合成可擴充功能的系統平台，便於根據使用者需求新增或調整功能。

「派藥神器」以「聊天機器人與AI語意分析模組」等技術，將散落在各網站的農業資材訊息整合在聊天機器人平台。 透過「派藥神器」聊天機器人的對話情境，引導使用者找到適合使用、合法的農用化學農藥與友善農法資材，輕鬆簡單又有效率地取得農業資材訊息。 此外使用「新詞Direct」- 農業AI語意辨識模組與自動化分析之演算法，讓使用者不需要輸入精準的蟲害名稱也可以找到資材，同時減輕後台問答及管理人員的維運負擔。

自動化分揀倉儲決策AI系統結合大數據與智動化科技，研發以預測、快速反應為基礎之AI倉儲軟硬體解決方案，AI in Edge 架構結合揀貨路徑規劃技術、儲位配置技術需求預測與庫存調度技術，整合物流貨品標識影像處理系統、國產化自動化分揀系統設備建置智慧物流Total Solution。智慧科技精準預測、最適儲位規劃、最佳揀貨排程，解決電商倉儲品項上萬、出貨急迫、人力時間不足，導致企業營運受阻問題及仰賴國外昂貴系統之困境。工研院服科中心採用 Variation Auto encoder 之無監督學習模型，結合「事前資源調度」與「人工智慧指揮引導」發展漸進式動態儲位配置調整技術，以遞迴式類神經網路、線性回歸模型、EIQ分析、深度學習、邊緣運算建立倉儲決策AI支援系統 ，協助解決EC物流中心缺工、爆倉等現象 ; AI in Edge 架構優化進貨、入儲及揀貨效率及空間利用，節省EC物流中心30%工時、50%人員移動距離與12%成本，自動化分揀系統與包裹辨識系統，快速滿足B2B、B2C等多型態出貨需求，目前已成功導入宅配物流業、EC物流中心、連鎖型超商…等國內相關業者。

智能助手平台可以分析客服與客戶對話內容，匹配出推薦答案，加速客服回答處理；還可以提醒客服適當的話術，增加客戶滿意度，並能提供客戶畫像，幫助客服聚焦識別，挖掘出新機會點。可以應用於客戶服務、業務查詢、業務線上申辦、預約服務等，幫助企業提高服務效率、降低人力成本及新人業務知識學習成本。

美髮連鎖店為了提供更好的頭皮護理服務給予消費者，長期花費大量的金錢與人事成本培訓「頭皮管理師」，培訓時間最少6個月。加上，人員異動頻率高，使人才的養成以及投入成本的回收困難。每位消費者的狀況不同，如何讓美髮師有一個簡單的工具幫助消費者認識與理解自我頭皮的健康狀況，並且能夠將頭皮的問題給予標示清楚，將是頭皮管理致勝的關鍵。堅兵智能打造的第四代膚質檢驗系統，蒐集超過幾十萬張不同圖資，使用電腦視覺深度學習網路，來辨識分析阻塞，油脂，敏感等各種膚質/頭皮的狀況，進而推薦消費者適合他們頭皮狀況的理療項目及產品，取代過去用人眼辨識的做法，大幅提高顧客滿意度。

AI人工智能音樂合成技術可以達成音樂自動合成效果，使用者只要透過鍵盤輸入四小節的音樂，系統就可以在30秒內譜曲完成，即便是沒有樂理背景的使用者，也能在 AI 人工智慧的協助下快速完成ㄧ首樂曲。這套音樂合成系統，結合深度學習卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）和生成對抗網路（GAN）等模型，達成到「一秒創造大師級的音樂」、「音樂風格譜曲」、「組曲譜曲大師」等人工智慧音樂自動合成之目標。 本項技術除了可以協助創作者完成樂曲創作外，還能即時產生即興背景音樂並適用於餐廳、咖啡廳等公共場所，同時兼具互動娛樂效果。本技術能以App和電腦軟體形式，來整合實現於 AI 音樂合成系統。

AI對話式商務整合平台，從客戶端至客服端，支援串連所有的工作流程，包含相關系統整合串接，讓工作流程快速和提高效率，不單以最新的AI智能客服當第一線，更以IA人機協作方式，輔助客服人員快速了解客戶需求和維繫良善的顧客關係管理。 而我們設計的聊天機器人平台，採取最新的人工智慧Deep Learning 深度學習技術架構，可交互式問答多輪對話能力，自動學習問題類別，進而找到答案，大幅降低人力建置成本，並達到高準確率和廣知識涵蓋率。並在整合文字、語音與對答能力的同時，更能透過自然語意理解(NLP)及人臉、語音辨識，以文字客服、實體廣告機，3D智能機器人與客戶輕鬆互動對話交談，讓使用者在對話的過程當中，更能快速了解產品資訊、產品應用和其功能特色，更進一步結合真人銷售。 我們可以將所有顧客軌跡進行數據整合，不論客戶拜訪網站、APP、LINE、FB等社群媒體，以及客服中心(Contact Center) 包含真人服務包含電話、文字客服等，皆可將客戶資料統一歸戶，以利後續消費者行為分析。在這幾年中已成功導入銀行業、政府單位、電商業、交通服務、物流業各大產業，提供智慧服務、智慧交通、智慧政府、智慧物流等AI技術應用。

透過使用者的個性屬性資料分析預測可能喜歡的內容，如從使用者的年齡、性別及過去的流覽紀錄等，當使用者正在流覽文章時，系統將自動分析使用者偏好的類型、從流覽的時間分析對於該部文章的喜好程度等，機器自動追蹤使用者的喜好，以更精准的推薦使用者正在想看的內容。 系統不斷的自動學習使用者個性的流覽行為，個人化的推薦是即時更新的，即當網站的來源內容或使用者流覽行為發生改變時，推薦序列會自動改變，為使用者即時提供感興趣的內容。

智能化麵包辨識系統有效解決結帳人員記憶、辨識、計算成本且提高結帳的正確率，讓結帳人員和消費者之間有更良好的互動。 雲逵科技的智能化麵包辨識系統是建構於iPad AI POS上，設計上讓使用者輕鬆達成-智能、敏捷、輕巧、快速、準確、穩定、決策的目標。 在使用上-使用者可利用iPad AI POS 的功能將麵包裸裝及包裝的圖像拍攝後上傳於AI雲，在AI雲收到麵包圖檔後即進行標註->建模->訓練的動 作->產生模型。使用者只需下載模型後即可進行辨識，在進行辨識的同時若有產生無法辨識或辨識錯誤的物件時，可即時在iPad上進行標註， 每次的辨識及標註都會即時上傳至AI雲，在AI雲端會利用這些已辨識的圖檔定時做優化的動作，讓AI辨識變的愈來愈聰明，有效提高結帳人員 的效率及結帳的效益。

實務上醫療機構對公司所提供之AI應用有迫切需求，並且國內尚無相關急重症預測軟體獲得醫療器材二級許可證，因此此應用在市場上具有其特殊性與獨占性，無須進行生物標記即可產出風險機率值，將更容易與臨床醫療資訊系統進行結合而加速拓展至國內外市場。 運用人工智慧技術，能夠預測未來24小時之後病人發生AKI(急性腎臟損傷)、ARDS(急性呼吸窘迫症)等重症的機率值，藉此資訊輔助醫事人員判斷病人發生AKI、ARDS等的風險，並能即時且連續性的超前預測，掌握介入的黃金時機。 所需之輸入資料，須由醫院端依API手冊之指引實作Software Interface，有兩種模式(Model)，以AKI(急性腎臟損傷)為例： Model-1：醫院資料來源主動、定期推送資料至Software Interface，本產品再定期向Software Interface取得。 Model-2：本產品定期向Software Interface索取資料時，Software Interface才向醫院資料來源索取資料。 上述Model-1、Model-2只需擇一實作即可。 本產品輸出主要為兩大部分： 1.風險機率值：數值範圍為0%~100%，數值越高代表急性腎損傷(AKI)發生的機率越高。 2.特徵權重值與其排序。 (1)本產品之預測產出共21項特徵及其權重值(-1.0~+1.0)，特徵權重的絕對值越大，代表該特徵對於預測模型的重要性越高。 (2)輸出特徵權重值及排序之臨床判讀，臨床醫療人員可以參考產品輸出的特徵排序，了解該病人發生AKI風險的重要因素。