應用案例

本公司以農業風險控管數據服務為主軸，結合作物生理模式與自動化AI機器學習分析技術，提供企業客戶悠由農平台，透過研究分析成果和自動演算軟體平台，除可提供自動化農業作物品質、產量及價格波動預測，讓台灣農業集貨商如外銷公司及中大型農業契作公司進行風險控管(如:進出貨調節)的數據服務外，另提供保險公司發展不同作物差異化保險費率商品，以及計算風險指數更精確的依據。

整體場域具備有至少上百組光纖和網路設備機箱，由於腹地廣泛家商鄰近海邊，維修管理相當不易，本專案規劃安裝溫濕度計與門禁權限管理於機箱內部，透過光纖骨幹傳輸至中心端即時傳回現場狀況以及權限提供維護廠商與人員進行開啟機箱，同時結合Qr code辨識，提供室內臨時訪客和廠商的門禁權限管理與異常事件告知。 同時導入AI影像智慧監控及AI事件影像偵測，藉由IOT控制接收器進行相關設備通訊整合，整合介面具備的RS232/RS485或是modbus進行整合串接，在主換成網路通訊埠傳輸至中心管理系統數據庫進行分析與建立閥值通報示警管理。規劃建置各類感測裝置，包含電力、發電機油位、水位、煙霧偵測、火災偵測，不斷電系統狀態、門位開關、溫濕度、風扇啟動、漏水偵測等。

有許多傳統產業之生產機台大都是封閉式系統，依賴資深的”老師傅”經驗進行機台參數調校，以維持生產順利與生產品質。 然而面臨智慧製造之機台聯網需求，既有機台升級汰換的高額成本大幅阻礙了傳統產業升級的規劃。 因此，此案例透過採用非侵入式感測技術取得傳統製粒機台的電氣信號、振動信號，並使用AI機器學習演算法來建立機台 協助廠商傳統產業建立「生產機台徵兆訊號擷取與連網建置」、「即時生產資訊可視化平台」及「有機肥製造廠區生產智慧化模組」，以協助業者進行有機肥料的品質優化及達到提升設備稼動率並降低生產與人力監控成本

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

AI數據整合 –企業數據中台引擎：結合AI應用與產業數據整合，已導入餐飲及零售業 目前積極與神通電腦集團合作洽談 即將結合該公司力推的Sugar CRM系統串接ERP與CRM之數據，共同打造製造業合用的數據中台。 AI Key in –NLP+OCR導入：以OCR+NLP的方式整合AI，協助燈飾與散熱片製造業客戶，將客戶的訂單與圖檔等文件Training分群 最終再用RPA模擬人的操作將分類好的資料回填到表格中，協助客戶大量節省了60%人工Key in的工作量。 AI 社群分析 –NLP+3D視覺化：以NLP + 自行開發的3D社群網絡引擎，協助客戶建置YOUTUBE聊天室語料分析。

AI圖像辨識功能融入資訊月的LINE CHATBOT中，省去以往實體集點活動，大排長龍現場蓋章的不便，好不容易集完點後，集點卡卻又消失的無影無蹤。透過拍攝現場攤位照片，便可以在LINE中累積點數，還可以透過LINE輕鬆了解展場資訊。

臺中市政府為改善交通壅塞問題，以提供民眾更好的交通環境，與彰化、南投縣合作並結合高速公路局、公路總局，於民國 109年開始實施「中彰投交通協控計畫」，隨著協控平台逐步發展成熟，在 111 年「中彰投交通協控計畫」期望能藉由人工智慧車流計數數，以提供更完整 的交通信 息及提升 運輸效 率，並持 續改善區 域間之交 通問題，車流量資料分析模組針對路口車流計算要求，利用AI影像辨識建立車輛識別，藉由人工智慧車流計數，以提供更完整的交通信息及提升運輸效率，即時了解路口交通流量和趨勢，並持續改善區域間之交通問題。

對於公司經營而言，客戶購買行為的發生，總領先於經營決策的制定，如何扭轉這樣的落後性，本司導入人工智慧來做預測建議，因此，三益制動科技股份有限公司將擔任後台支援的角色，並負責實體電子發票系統硬體的建置，以及軟體系統的維護工作，並透過開立發票種類與產生頻率，先收集客戶消費習性，週期性，季節因素，或是突發狀況等等，制定相對應的商業決策映射機制，也就是說，使用Neural Networks 作為AI 運算核心，先利用輸出入層級結構，與Sigmoid神經元做為驅動函數(Activation Function)，將過去交易的紀錄，當作初始訓練(Training)資料，以得出穩定的權重數Wi (i=0, 1, …)後，再據此映射出-庫存管理建議、製造決策建議、原料供應商管理建議等等。 舉例來說，本公司目前的一家客戶發票量最大類別為：剎車片組, 再則是機油濾清器、和空氣濾清器，因此輸入1~9月份的發票資料後，得出銷售決策建議，較傾向提高機油濾清器的促銷方案! 而下個階段加值，將要擴充整體產品品項 (例如：潤滑油、剎車油、剎車卡鉗零件、油路清潔劑等等)，甚至加入技術服務費用的項目(例如：定期保養維護、道路救援、零件壽命到期通知服務等等)，據此擴大加值服務的寬度與廣度!

(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。

電商企業因其主要透過線上銷售，不直接與客戶面對面接觸，顧客主要在 線上與客服進行文字交流，這會產生三個問題，首先是客服難以量化管理，其 次，不同客服人員會有不同的事件對應方法，最重要的是，客服透過主觀意識 判斷顧客的情緒，與決定處理的方式。 本系統能自動根據顧客的文字與其過往消費行為，進行事件緊急程度的分 類，也可以由系統基於提高滿意度為目的，給出一個建議補償範圍或需求引導， 取代過往發散且主觀認定的處理方式。

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。

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。

本案例使用視覺辨識銲道的位置和姿態，再驅使機械手臂進行全周銲。同時進行銲接品質之AI檢測，在銲接完成的端板上方架設一台CCD，捕捉銲道的影像，使用訓練好的模型便可立即辨識出端板銲道的各種缺陷和瑕疵，若辨識出有缺陷或瑕疵的端板會發出警示，通知工作人員進行補銲之作業。

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。

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。