AI 大數據應用

透過服務設計的介入，提供完整以使用者為導向的設計規範，不單僅以現有問題解決為主，而是透過四大角色象限: 管理者、生產員、品檢員與客戶，進行以服務設計流程全盤規劃統籌並導入技術應用的思考方式。透過實地觀察、用戶訪談、用戶旅程地圖以AS IS-TO BE的方式展開，實際挖掘人、機、環三者間的關係並產生關鍵服務需求，導出設計解法與服務藍圖並執行之。 以此為觀點，場域透過智能檢測針織生產數位分析平台，可詳實記錄分析生產參數，針對產線設備與作業人員進行稼動分析，並即時了解生產狀態，透過品質預測，找出影響品質的特徵因子，達到品質監測改善之目標，提供管理者與顧客有效掌握生產進度與品質之生產數位方案。

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。

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。

(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。

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!

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。

從大數據的資料預處理、AI 模型的訓練、一路最終至 AI 預測應用部署的複雜流程中，企業經常因不同階段所需的異質環境、多種運算架構、甚至跨部門的協作而困擾。透過 Gemini AI Management Console 打造出便利企業組織進行跨單位 AI 專案協作的 GPU 管理節點，協助企業更有效率地從海量資料挖掘出更好的商機。 雙子星的Gemini AI Console能夠幫助IT管理者在單一平台上管理數台至百台的GPU及CPU 伺服器的實體與虛擬資源，並可依據組織分工與AI專案管理需求來進行相關客製化開發，有效提升GPU資源的使用率，更大幅簡化企業導入AI的IT複雜度。資料科學家與AI開發人員可透過內建友善的使用者服務入口，便利地自助式快速開啟大量預載大數據與AI工具的運算叢集環境，將底層運算架構建置化繁為簡，只需透過網頁表單輕鬆點選，即可開啟各種所需的AI運算工具服務，研發人員進而能夠將時間與人力資源專注投入在核心演算法上，加速AI產品研發效率（Time to market）。

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

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。

卡洛地常年參與由微軟贊助的 Azure 或 AI 相關技術的企業培訓，包含 Azure Analytics 及 Azure AI (Machine Learning、Cognitive Services、Applied AI Service) 課程，透過實作體驗幫助客戶拓展其 Azure 專業知識。在 Azure 沉浸式工作坊 (AIW) 系列中，提供客戶所尋找的 Azure 專業知識和實作體驗，推動對解決方案的需求。 因應今年當紅的 ChatGPT 技術，微軟特別針對台灣製造業大廠設計 Azure OpenAI Servie 搭建 KM 系統的一日 workshop 課程，並委託卡洛地為客戶輔導，此實作 workshop 演示利用 Azure OpenAI 以及 Azure Cognitive Services，整合企業內部數據。

【蛛思CHOOSE】專注於將無法透過人工處理的海量網路新聞與社群輿情，藉由人工智慧整合分析的互動式圖表呈現，搭配探索行為的介面設計，協助使用者在有限的時間完成網路輿情資料收集、輿情風向趨勢觀測、對手輿情佈局比較、潛在輿情悶燒預判等活動。藉由藍星球資訊所開發的網路輿情偵測自動化模組、透事中文探勘分析系列模組、互動式圖表操作設計模組等三類模組的創新整合，使本服務能為廣告代理商、媒體代理商、公關代理商、品牌顧問、各企業與組織的公共關係部門或媒體事務組、政治幕僚，提供提案談資輿情資訊、活動企劃發想脈絡、網路行銷曝光監測、公關形象輿情回饋及輿情危機警示預判，一次解決資料蒐集、彙整、分析的工作流程。

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!

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！

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。

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。