AI 大數據應用

傳統上電視監測都是透過人工完成，但隨著電視媒體眾多，如果要監測每一台電視現在的播報內容，便需要大量的人力。而使用人力不但有可能會有資料蒐集不完全的可能性，在通報上與分析上也會變得較不即時。隨著深度學習近年來的蓬勃發展，電腦視覺的應用也變得更加成熟，現在，我們可以應用電腦視覺在人臉辨識、瑕疵辨識等應用用途上，亦可以用於場景文字探勘與文字辨識。因此我們即有想法想利用深度學習結合場景辨識、人臉識別、語音識別、光學文字識別與文字探勘等技術，製作成一人工智慧輔助電視監測系統，這樣方能以最全面、即時的方式監測電視媒體，並分析每天播報的內容，供廣告商與公部門進行參考

(一). 計畫緣起 A. 廠方面臨問題： 1.製程日益精密、客戶要求全檢、量測產能已達上限 2.製程不穩定無法進行有效控制 3.首批需要投Dummy片驗證，需耗時半天 4.Layer量測難度大(破壞性檢驗)，無法全檢。 B. 執行步驟： 執行與整合步驟為： Step1. 建立AVM系統：完成100%全檢目標 Step2. 整合SPC系統：將AVM預測結果整合廠內SPC系統 Step3. 整合Alarm系統：將AVM預測結果依廠內Alarm 原則整合廠內Alarm系統 Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制 Step5. 整合當站製程：進行Feedback Control Step6. 整合後站製程：進行Feedforward Control 。 其中，Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制，需考量9項實務整合因素如下： 1.抽樣比例 2.機台穩定性 3.機台資料異常 4.AVM 模型狀態 5.預測精度水準 6.量測異常 7.產線排程穩定性 8.狀態改變: 調機或清機等。

AI 企業助理串接企業內部人力資源(HR)、ERP、財務與訂單管理等系統，一站式整合所有工作資訊，協助IT、HR團隊第一時間回答來自全公司的問題，一站式整合所有工作資訊，讓員工在對話中提升生產力，目標，加速由外而內、全方位的業務數位轉型。

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。

我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。

透過淨水場上游水質監控預警機制，避免水源濁度超標導致淨水 設備癱瘓，進而確保淨水場穩定供水。本公司於淨水場上游，以 RNN 架構建立河川濁度預測模組，由歷史雨量、水位與濁度，每 十分鐘一次滾動預測未來六小時河川濁度。

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。

聯瑩工藝企業有限公司導入四軸與五軸單工位自動拉膠機，並以有創科技之AOI/良率最佳化之影像識別系統透過客製化圖稿設計，能均勻繪製於立體塑膠製品表面，呈現多樣化立體與平面飾紋效果。同時，由智慧化設備運作，可完成多組重複網格線的精密圖樣，且已將間隔誤差控制在1公分以內，大幅提升產品品質穩定度與製程精準度，達成提升自動化、降低人工作業誤差及強化產線智慧化的目標。

養殖蝦苗的生長週期需要數個月，且需要投入大量成本並細心照顧，寬緯科技的水質監測系統能提供養殖水質相關資訊，包含水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等，但漁民難以24小時無時無刻留意水質變化。寬緯科技水聚寶智慧監測提供養殖蝦苗24小時監控數據。我們將進行水質數據資料收集，會建立ORP數據的3-6小時預測分析模型，來進行AI分析與以達成提前預警。若能透過AI工具對未來的水質變化作預測，建立提前預警機制，能提早提醒業主作出應對。

"結合業者 POS 銷售紀錄及會員資料，經處理及轉換後儲存至數據匯流平台，並利用資料探勘（Data Mining）或人工智慧（AI）、機器學習（Machine Learning）等技術，找出數據中潛藏之訊息，進行消費者輪廓分析模組，洞悉顧客真實需求，提供決策者及行銷人員進行決策分析或預測。 而可針對互動頻次最高的裝置與消費者溝通，如 Line@，進行高效互動，優化互動通路中的互動內容傳遞與準 確推播、提升轉換率，以完成「智慧化服務系統」分析層之建置， 以便利群聚業者可運用系統服務，並將消費數據共享予群聚成員。"

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分析領域的領導者SAS為企業提供兼顧「大量選擇」與「有效控管」的AI開發平台，是更具整合性的企業級分析環境。該架構強調開發AI分析所需的企業級平台特色，包括： 「統一化平台管理／集中式分析協作／企業級AI特色／兼容開源／模型管理」 並兼顧模型生命周期的完整性，從資料存取及準備、模型建置，乃至模型的部署及追蹤等，都在同一平台上流暢操作，進而快速獲取分析價值。

運用演算法找出重要的關鍵字詞及其相關詞彙，並提供API進行加值運用

基於多年累積的零售實務經驗與對市場趨勢的持續觀察，91APP 推出「零售 AI jooii 解決方案」，致力於協助零售業者提升經營效率與顧客體驗。聚焦於解決零售業「人-商品-標籤」的關鍵場景，整合多種 AI 技術應用，包括個人化商品推薦、會員活化模型、購買意圖分析、標籤生成，以及商品與行銷文案生成等功能。透過即時分析顧客行為與商品特性，能精準推薦商品，幫助消費者快速找到符合需求或有興趣的商品，同時協助零售業者提升轉換率並優化行銷資源運用。「零售 AI jooii 解決方案」以穩健且實用的方式提供從商品管理到行銷策略的全面支援，助力零售業者推動業績成長並強化市場競爭力。

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！