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。

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。

AIoT的影像辨識促銷系統SSP主打造虛實數據整合的數位店員，硬體的SSP Edge運用邊緣運算與模型加速技術，讓AI辨識模型縮小體積並保持精準度，以達到輕、薄、短、小的硬體需求，體積不佔空間，適用於鑲嵌智廣告面板後側為數位推播加值。軟體部分，結合AI辨識、邊緣技術與推薦系統，提供實體場景消費者輪廓描繪，追蹤消費者點擊項目與時間，預測並推薦商品給使用者，隨使用次數增加與數據累積，提升推薦精準度，並優化品牌服務。 產品亮點為AI互動掌握年齡與性別辨識，協助品牌進行三階段的導購數位化。第一，招客，當偵測到消費者時，介面釋出對應的行銷語，以達到賓至如歸的吸睛感。第二，推薦，針對不同輪廓的消費者，給予差異化的商品推薦，增加目的性曝光與選擇新奇感。第三階段，數據策略化，經過一段時間的使用與數據累積，根據消費紀錄釋出指定的商品訊息、優惠，品牌行銷將更具風格。 目前顧客為數位化的連鎖、單店品牌、百貨零售、觀光工廠。運用SSP重新改造場域資訊的曝光流程，透過打招呼、資訊重新排版、數據商品推薦來延伸訪客的使用旅程。對於使用品牌而言，依據數據的資訊，能變換更多的行銷手法，快速更動曝光素材，創造零時差的行銷互動新體驗。

工研院自主開發的智慧視覺系統機器人，結合視覺物件分析辨識、座標點精確定位、及手眼協調等核心技術，於CES 2017以西洋棋遊戲互動的方式完成展示。在CES 2018進階以Scrabble拼字遊戲，透過2D與3D資訊進行深度學習的物件辨識技術，讓原本只能辨識立體物件的機器人，不再只是藉由物件的造型來辨識，更能看到同一外型上平面圖樣的差異。同時運用深度視覺感測器進行偵測，快速計算物品位置及相對關係，做出正確判斷。 此技術聚焦人性化及與人的協同技術，可自動判讀使用者情緒、動作、手勢，給予互動者更親近的互動體驗。

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）。

我們瞭解在零件清洗的製程當中，去離子水的潔淨度至關重要， 就讓 FlowVIEW 協助您掌握最精準的微粒子監控數據！ FlowVIEW 使用最新的雷射感測技術，搭配超精密的多通流道， 用心研發出專為可靠性設計的<全自動多通道粒子檢測系統>。 可完美整合到您的設備當中，是為汙染管控的理想產品。 以1µm的靈敏度搭配每分鐘30ml的流速， <全自動多通道粒子檢測系統>可24小時不間斷地分析水質並即時回傳數據。 使用者可輕鬆判讀微粒子數量的變化，有效監控水質與處理槽系統狀態， 大幅提升零件清洗製程的效率。

本公司將AI語音評估導入英語數位學習平台，提供學習者英語自學與英語口說練習，並提供教學者透過平台取得學習者之AI語音評估學習成果，透過數位學習平台填補英語口說的練習缺口，以強化英語教學者與英語學習者對口說訓練的需求。

因應全球智慧製造發展趨勢，加速國內高精密光學邁向智慧製造時代，本應用發展能源稼動管理機制依據研拋製程情況，透過遠端監測設備狀態、預知保養，以降低設備人力維護成本需同時收集廠區設備變壓器運轉時之溫度、電壓、電流等諸元，即時提供故障因應對策、變壓器剩餘壽命診斷，從能源資料、設備機台到智慧預警，提出流程改善規劃，以達到整體生產力提升的目的。

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。

1. AI威脅情資智慧防禦服務 : 將取得的威脅情資，透過「態勢感知情資生命週期管理功能」、基於AI演算後，輸出情資的生命週期、情資可信度、情資風險等級等加值數據進行情資資訊處理成符合STIX2.X資料格式後，提供客戶端高品質情資OPEN API。 2. 將取得的威脅情資，透過等AI演算，並根據網路收集之封包、log、告警等資訊，透過數位雙生戰情儀表板，於發生資安告警時，可預測駭客攻擊的潛勢路徑。

MAIA醫學影像深度學習軟體(沐恩肺部電腦斷層影像處理軟體)/MRI標註軟體/MAIA Tabular

在 2018 年Computex 會場，工研院展示了多款智慧無人機應用。這些無人機各有其功能及特色，如可設定飛行路線，能一鍵執行飛行任務，臺灣警政署、高鐵、水庫管理單位也使用工研院無人機來執行任務。電信操控無人機隊配備高解析變焦攝影機，結合航點規劃可在空中進行精準拍攝，運用 AI 影像分析技術可快速判斷觀測目標，適合用在工程設施的安全檢測，如勘查鐵路、水庫、橋梁、快速道路或是高樓層建築等。而長效智慧分析無人機，因配有繫留供電和自動捲線器，可長時間不間斷在制高定點監控，經工研院測試能持續飛行6小時以上，並具有抗干擾定位功能。此外，若無人機結合複合動力系統和輕量化航空用引擎，適合防災空拍巡檢、物流運輸、高壓電塔輸配電系統巡檢等。

良率是每一家製造業最頭痛也最重要的問題，數據實體系統（Data-Physical Systems，簡稱DPS）可以基於工廠生產機台設備產生的大量數據建立AI模型進行製程良率的監控、預測、模擬，不僅可以在良率即將出現問題的異常狀況發生前提出預警提早通知操作人員，並能夠對生產過程進行可視化模擬預測找出最佳的製程參數區間，給予操作人員進行參數調整的智能處理建議，進而達到提升工廠生產良率之目的。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力，能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。數據實體系統（DPS）是利用機器學習與深度學習分析ERP、MES和物聯網等系統收集機台設備產生的大數據後建立AI預測模型，協助企業完整掌握生產現場的過去、現在、未來，進而創造更大的營運效益。

整合產線運行資料與專業技術人員標記的品質資訊，建立可用於知識理解與語意推論的數據基礎。透過 Embedding 技術，將包含環境感測參數(如:溫溼度)、品質預測（如:LSTM 預測濾網更換等）、設備稼動狀態與製程事件記錄等原始資料轉換為高維語意向量，提供語言模型進行語意匹配與問題解答的依據。 系統搭配 LLAMA 3 語言模型，可接收來自使用者的自然語言提問（User Prompt）與系統提示（System Prompt），並結合語意向量進行推論。為提升回答的實用性與準確度，系統可根據回應結果的品質，動態調整 Embedding 模組的權重參數，使模型更貼近鑄造領域的語境與判斷邏輯，逐步優化回應品質。

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。