應用案例

汽車零件再製造工廠每年要生產的型號會跟著二手市場變化，以傳動箱來說，市面上最常見的二手零件不會超過500種，但每年都會淘汰最老的50種，同時增加新的50種。如果將每個零件拿去不同角度和不同背景拍攝，每種傳動箱大約要拍攝1000張訓練張影像，要讓傳統的物件分類AI持續每年學習，每年都要準備50000張訓練影像，透過生成式AI，客戶願意每年針對50種零件掃描建模，訓練出來的辨識器可以幫助再製造工廠辨識現場的原料，協助原料管控同時，也可以降低採購在零售商的溝通成本。

以IoT與AI技術建構示警支援平台。裂縫尺與水平氣泡儀具備低成本、可量化之特性，搭配AI智慧辨識，可使社區居民僅需拍照上傳，即能自動回傳數據並觸發警示，突破專業監測與民眾自主間的落差，逐步落實防減災普及化。

啟雲科技將技術模組化，加強AI底層技術訓練與導入，利用AI影像辨識與即時影像生成訓練模型，並導入自研發AIot之「PICBOT AI Hub 智慧互動機」，優化應用服務並提供科技行銷之不同消費者體驗。「霹靂盛典 - 無極化身」運用5G高傳輸、低延遲特性，以雲端算力結合AI生成技術，將自己化身為霹靂角色與動畫。 世界首創的「PICBOT」匯集AI影像辨識、擴增實境、體感偵測、程式化3D 內容及藝術創意，提供即時互動、顯示投影、拍錄、列印與智慧零售等功能。結合自有專利Edge AI辨識技術及AI生成技術，透過顯示器偵測用戶行為與機台互動，用戶可即時穿戴虛擬物件並與虛擬影像互動，系統可生成各式風格主題或動畫內容，拍錄XR創意影像並實現虛擬購物需求，透過PICBOT AI Hub虛實內容完美融合、實現UGC內容共創體驗。

現行傷口照護方法複雜且多元，國內傷口照護專業人力不足，全台16.8萬護理師僅百位取得國際WCET證書，一般護理師對複雜傷口不易推斷與建議，例如：癒合停滯原因、傷口敷料選用、換敷頻率、照護問題、傷口重置等。就臨床統計，透過專業傷造師制訂照護計畫比一般護理師更有傷口復原效率，其照護上能縮短傷口癒合時間更達2倍以上。因此，工研院服科中心「傷口影像分析與復原決策支援系統」針對現今傷口照護之服務流程進行創新服務模式設計，突破過去僅以彩色影像作為評估依據，提升為單次觀察紀錄即可蒐集多維度資訊進行分析，整合熱感與彩色傷口影像，快速量測傷口大小與組織比例變化，有效掌握癒合進展，協助醫護人員減少傷口照護的情勢誤判提高傷口照護的品質，使病患傷口復原情形能有更充份的掌握縮短傷口癒合時間50%以上。

以one-class learning之學習架構，導入AOI (Automated optical inspection)檢測瑕疵智慧化發展，在自動化條件下提升產品檢測辨識率，以減少人力工作負重量，包含兩部份工作，一、建立以Autoencoder與self-organizing maps為基礎之瑕疵檢測技術，並完成廠商提供實際AOI機台資料之瑕疵檢測技術測試；二、完成廠商現場機台系統整合與資料介接，將影像資料透過AOI系統之接口導入部署分析技術之邊緣運算裝置，再將分析結果傳回AOI系統中，於介面上顯示瑕疵區域。主要利用python撰寫建立影像辨識軟體，其同時具備了影像前處理功能，例如：高斯慮波(Gaussian Filtering)、均值模糊(Averaging Blur)、中值模糊(Median Blur)、雙邊濾波(Bilateral Filter)且包含分析功能與可提供數據可視化及存儲之後處理功能。使用本分析軟體可直接將原始照片進行進階分析，由預前訓練模型直接辨識產品的相片是否有無缺陷，可調控參數設定靈敏度以及協助執行品管。

透過提高生產現況回饋的即時性，減少不良產品產出之機會並降低假警報，進而優化生產管制上下限； 在設備上安裝控制器, 負責收集資料並回傳至伺服器, 以利遠端監控執行異常維修預測，當預測可能有異常時，即時通知現場人員處置除了定期維修保養外，還可以預防異常維修的情況，則對於產線生產調度增加靈活與彈性，降低待工風險，並能提供排產即時參考與產線平衡管理

目前為網路發展快速的時代，方便、快速、不限地點、時間已成為網路特定印象，為更貼近消費者市場，各業者們也紛紛提供各開放式平台，供消費者使用，無論是ㄧ般的發文平台，或是日常生活會用到的購物平台，每日上架的商品及文章那麼多，後台管理員無法一一核對商品是否有違規的狀況，等到有人舉報時，通常都是亡羊補牢，全域提供了AI智慧網站守門員，透過AI影像辨識技術，辨識商品及發文的圖片是否合規，檢驗使用者上傳之照片，例如：含成人性議題的圖片，違法的槍炮彈藥管制條例的工具等，均可透過系統進行攔截，防止不雅圖片入侵網站

【睿思AIKM + CROSSBOT自動化審核輔助系統】結合知識管理平台與智慧對話技術，針對企業在表單、申請、合約、稽核等流程中常見的審核需求，提供即時、高效且智能的輔助工具。 【 AIKM 】負責彙整與管理審核規範、歷史案例與作業標準，建立結構化的知識資料庫； 【 CROSSBOT 】則提供自然語言互動介面，協助審核人員快速查詢相關規定、自動判斷缺漏項目，引導填寫錯誤修正、提醒重要注意事項。 【適用場景】 ■ 1.財務：單據費用與公司政策自動比對審查等。■ 2.人事行政：人事異動／假勤申請與公司政策自動比對審查等。 ■ 3.法務與合約：條文比對、資料驗證審查等。 ■ 4.稽核與內控：報表自動生成，自動合規檢查等。

大型人群聚集，未被合理控管，因而衍伸之公共危險可能性需被重視。依據內政部群聚管理條文顯示，室外每人活動空間為0.2787平方公尺為非自主推擠危害臨界值，活動空間為0.1857平方公尺為已達人群推擠壓力潛在危害。透過AI自動化即時計算大範圍人數，提供安全管理策略，為本產品之安全管理訴求重點。

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。

以人工智慧技術建立「坡地災情預測2.0」模式，透過優化演算法及動態降雨資料介接，提升預測頻率與準確度。與過去版本相比，改良後模型可由原本颱風期間、三小時一次的預測，提升至全年全天候、每小時預測一次，並可針對多種降雨型態進行即時崩塌災害風險評估。

3D OCMS(3D Operation Central Management System)可視化整合管理平台，也可稱是戰情系統。是一個單一平台將各系統資訊串接，進行整 合及應用、模擬及分析，並以3D視覺化呈現，提供使用者直覺式操作、沈浸式感覺、即時直覺觀看模式、3D介面直覺式操作。可藉由以人形為主的影像辨識系統，並使用具事件管理及情況發生通報功能之影像管理系統，以及以紅外線及WDR寬動態或相關技術達成在低光源、高光反差狀態下之人形辨識率，透過3D監控模組+即時影像貼合樹狀選擇面板單一視窗影像分析，呈現720度視覺角度監看管理，並搭配主動通知、行動裝置 (手機、平板電腦)等措施。

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』

「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。

天心天思集團旗下分公司天勳資訊有限公司，著力於ERP系統已有十九年的時間，跟著天心天思團隊的AI知智慧團隊使用最新AI深度學習，設計企業的戰情中心，跨平台、跨資料庫整合ERP數據，透過參數設定及智能學習，提供決策者需要的資訊。 除戰情中心之外，更發展雲端智慧系統包括Linker+智慧平台、T-Boss移動商務、PDA行動條碼等提供管理者多變的需求及隨時隨地、隨心所欲的應用，AI製造、AI物流、AI行銷等議題生了企業的競爭力。