應用案例

SEGMA RAG 系統運用生成式 AI 與 RAG 技術，整合校內外多元資料來源（如教務、人事、總務、學務、外部開放資料與教育部資訊），透過大數據倉儲與語意查詢機制，建構智慧化的校務決策支持平台。該系統可用於分析校務收支、能源管理、資產設備優化、維運趨勢等校園場景，提供即時、精準且客製化的 AI 回應能力。

BOTEE 是宏康智慧公司設計開發的人工智慧線上聊天機器人(Chatbot)， 商家可以使用它來幫助提供線上客服、行銷推廣，甚至販售商品的服務， 它能幫商家解決客戶問題、導入客流量以及提高客戶滿意度，是服務客戶與行銷自動化的線上工具。 使用BOTEE不僅能夠節省人力資源，並能依照客戶的需要提供客製化服務，增加觸及率，是商家在線上競爭必備的利器。 1. 7 x 24隨時與客戶在線上互動 2. 互動式引導找出客戶想要知道的資訊 3. 回答與解決客戶提出的問題，自動帶出客戶詢問的或判斷可能有興趣的公司產品或服務 4. 即時提供公司產品或服務資訊 5. 連結客戶至公司產品網站下單 6. 接受售後服務需求，啟動後續真人服務作業 7. 可以主動或應客戶要求連結至真人客服，真人客服可即時或待上班時接續之前的對話與客戶互動 8. 保存每一次與客戶互動紀錄，作為後續大數據統計分析與改進後台語料庫

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。

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刀具智慧壽命監控可以將工廠重要議題浮出檯面並予以解決，透過機器數據收集，大量擷取機台資訊創造原始資料庫，科智企業採用人工智慧深度學習(Deep Learning)，以及演算法，透過平台整合所有資料來源並精密分析運算後，讓工廠最常出現的耗材「刀具」予以控管，並且知悉刀具使用時間、個別磨耗程度、追蹤管理刀具庫，同時也具備磨耗預警功能，讓使用者能快速掌握工廠加工狀況，以確保所製造出的產品品質以及刀具成本控管。 同時也可以整合科智企業發展的ServCloud，不僅協助自主客戶並能擴大至上下游，整合各個廠域工廠資料，打造智慧供應鏈，也可以將原先廠內的ERP、MES資料進行介接，不浪費企業內部資源。將機台、人員、金流、報工資訊等重要工廠議題，進行整合與使用，讓工廠資訊即時且透明化。目前已成功導入台灣中小事業群體，以及外銷機聯網產品至海外如：泰國、印度、大陸、歐洲等國家。

傳統養豬場在母豬分娩過程中，需長時間安排人力現場觀察，才能掌握分娩進度與是否順利。這樣的作業方式不僅耗費大量人力與成本，也可能因為人為疏忽而錯過最佳處置時機，影響小豬存活率與母豬健康。 本系統透過在豬舍內設置攝影設備，自動記錄分娩期間的影像，再運用人工智慧進行分析，能夠辨識母豬分娩的開始與結束、小豬出生的數量與方向，並在發現異常時即時提醒管理人員。使用者透過前端介面即可即時掌握分娩動態，並同步生成紀錄報表，實現智慧化、數據化的畜牧管理模式。

使用者將產品說明、服務描述、想法輸入至本服務平台。平台透過自然語言處理，將關鍵字進行拆解及組成，找尋最適產業領域。並運用多國多語言 AI 自動翻譯生成和多國官方專利商標資料庫串接，僅需 5 分鐘即可自動生成檢索分析報告，達到節省過去長達數週至數月的95%的作業時間。

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。

生理量值例如生命徵象，其中包含體溫、血壓、脈搏、呼吸、血糖等為居家照護每日必須量測數值，是長者身體狀況定期追蹤之指標，而生命徵象的異常更可作為後續衍生疾病的預警資訊。智齡科技透過合作照護機構蒐集之高齡者生命徵象歷史資料，進行分群（Clustering）與離異值分析（Anomaly detection）找出各分群群體的離異值，來設立每個群體的異常值判斷模型。此外，因生命徵象資料屬性為非均質，且具時間相依性高、資料數量大、個人化差異性顯著，故需要可持續學習新進資料的人工智慧技術，如以RNN (Recurrent Neural Network)、LSTM (long short term memory)來分析生命徵象時間序列。後續可透過每位長者的資料量持續累積，以建立個人之異常值判斷模型，提高適用至個人之模型判斷準確率。當異常值警示出現時，可透過資料庫中各種量測數值的變化軌跡，提供照護者與家人其對應的照護措施與衛教資訊提醒，掌握照護實施的黃金時間。

緯創軟體團隊開發了基於機器學習的自動醫學影像標註模型，並將模型整合至雲端平台建立完整的自動標註系統。團隊建立了以下的流程: 1.建立資料清洗模組並自動化建構訓練資料集 2.設立團隊檢閱的檢查點以利審閱自動化建立的資料集 3.建立模型訓練模組並能提供模型訓練結果 4.設立團隊檢閱模型預測結果 5.自動化模型部署流程。模型開發流程主要著重在流程自動化及功能模組化並設立人工審閱節點供工程師及科學家分析資料訓練集與模型測試結果。功能的模組化可以降低工程師在後期維護上的難度，並且有著快速插拔套件的優勢。

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。CIC攝影機妥善率偵測，也是在與眾多客戶接觸過程中，了解了客戶在管理攝影機會遇到的問題以及無法克服的困難，進而用我們視覺辨識的作法，開發出一套能自動排程掃描攝影機畫面的軟體，讓客人從此不再因為畫面保存不當，而造成事發後無法舉證、釐清責任的窘境

(1)初始透過訪談產業專家確定預測需求及影響產品銷售預測之關鍵變數(例如季節，品項大類，淡旺季..等) 。 (2)進行資料擷取、資料清洗、資料整理與資料整理等前置程序。 (3)而後基於數量分析流程，進行描述性統計分析、相關性分析等步驟，以確認變數及其關聯性。 (4)透過銷售預測的模型建立，直接成效反映在備料精確度及人員溝通效率提升，並提升初次合作的高質量客戶滿意度，達成高需求量判斷兌現率。 (5)模型曲線置入缺料預警戰情，提早指示/警示/預警，以報表/移動平台/戰情看板/即時通訊軟體…等呈現，拉動供應商，降低無效追料損耗。 (6)資料來源為ERP/MES，銷售預測與排程系統整合，動態模擬調整庫存水位，因應少量多樣需求，降低庫存呆料， 滿足達交，體現企業提升毛利。 (7)數據歸納出模型後，不需大量，也具參考，只須持續數據量與驗證，提高精準度，強化企業體質，降低人為干預，以數據智能面向市場。 (8)數位優化/世代交替/新冠疫情過後，客戶及供應商重新洗牌，產業高值轉型，跨足新市場，爭取新客人，都須仰賴數據驅動思考變革的方向。 (9) AI 銷售預測可以應用於ODM/OBM/自有品牌製造業。

透過線上平台的學習，搭配AI技術的科技力量，打造屬於數位智能學習的環境，讓使用者更輕鬆、更簡單、更有趣。

台灣大哥大旗下的線上音樂與影視串流平台 (myMusic & myVideo)，利用個人化影音推薦技術解決內容與用戶數不斷成長所導致的媒合效率偏低問題。 提供技術的工研院巨資中心透過巨量資料分析平台處理大量內外部異質性影音內涵資料、中繼資料、用戶行為資料；結合用戶偏好分析、內容導向推薦、協同過濾推薦以及多種統計與機器學習方法，建構可滿足個人化推薦運算之複合式推薦系統，同時改善過去由PM人為決定推薦內容的作法。

若水 AI 數據服務團隊致力於為企業提供大量、安全、高品質的標註數據，並針對電腦視覺相關的數據研發智慧標註平台，配建多元標註工具，設計完善的品管系統及回饋機制，提供整合性的數據處理服務，讓 AI 能精準學習。 我們的客戶類型已遍及兩岸三地及日本市場，涵蓋安防監控、電子商務、自動駕駛、工業 4.0、智慧醫療、人臉辨識以及語音和語意分析…等 AI 應用。我們的客戶來自台灣、日本，包括日商Incubit、Skydisc 、ASUS、工研院、中華電信、雅婷、新竹市政府、台灣智慧駕駛股份有限公司、台灣人工智慧實驗室、資策會...等。AI 應用涵蓋自駕車、橋梁公共安全、瑕疵檢測、電商、智慧農業及智慧醫療。