AI 大數據應用

JCAATs 為AI 語言 Python 所開發的新一代稽核軟體，除具備傳統電腦輔助稽核工具(CAATs)的數據分析功能外，更包含許多人工智慧功能，如文字探勘、機器學習、資料爬蟲等，讓稽核分析可以更加智慧化。 JCAATs 可分析大量資料，其開放式資料架構，可與多種資料庫、雲端資料源、不同檔案類型及 ACL 軟體介接，讓稽核資料的收集與融合更方便與快速。繁體中文與視覺化的使用者介面，讓不熟悉 Python 語言的稽核人員也可以透過此介面的簡易操作，輕鬆快速產出 Python 稽核程式，並可與廣大免費之開源 Python 程式資源整合，讓您的稽核程式具備擴充性和開放性，不再被少數軟體所限制。

企業常態性面臨數位化管理課題，為了協助企業有系統地蒐集基礎資訊，首先以可客製化的電子表單模組協助企業建立各式企業表單，授權予產業一線人員蒐集數位化資訊，採用敘事型資料結構串聯專案內的人(負責工程師、外包廠商等)、事(任務)、時(專案預定時程)、地(結合現地圖說)、物(實體結構物或工作成果)資訊，利用雲端資訊平台讓企業管理資料。為完成數位化後的資訊應用，將人工智慧技術應用於簡化作業方式或流程、數據分析、最佳化分析、決策輔助等實務應用，輔以產業顧問的服務機制。

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。

智能即時派車配送系統包含三大核心： 1 需求預測： 可利用過續運送的大數據資訊，猜測未來的運送需求 ，預測在不同時間點、不同產業別、不同地點、... 等等不同情境下，會產生怎樣不同的配送需求。 2. 供給引導： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能車輛調派模型，搭配智能需求預測模型，引導車隊往需求多的方向集中與散佈。 (3) 媒合最佳化： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能供需媒和模型，配發工作給接單騎士。

(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。

"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。"

現今各產業皆導入自動化與資訊化技術以便提升產線效率、增加產能與效益，而工業物聯網亦是近期火熱的議題之一。由於工業物聯網環境擁有大量且多樣的聯網機械設備與機台。因此也面臨了盤根錯節的管理機制與資安議題，如何有效偵測甚至預測設備異常情形將是一大挑戰。所以，三甲科技便與製造業者共同執行一人工智慧研究專案，以機台內海量的系統稽核數據紀錄為樣本，經過彙整、正規化、分析、訓練等一系列處理流程，建立所屬的運算模型，爾後反覆校正其準確性，藉由不斷地調整使之趨於安定。接著，我們客製化系統協助業者導入偵測機制，結合文字探勘技術從滿山滿谷的數據中查找出特異的物件，也就是異常的製造單元。另一方面，針對員工操縱設備時的互動影像，加以分析、辨識，發掘違規狀況並加以警省，降低異常操作所衍生的風險。最後，我們藉由人工智慧分析判斷細微的設備異樣與操作習慣，使權責人能盡早察覺以提前應對，降低風險衝擊，進而提升運作穩定性。

【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。

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。

皮托公司自2004年來致力於大數據與文本分析，引領全球人工智慧現況與未來趨勢。提供圖控式操作介面降低資料分析的難度，全部分析步驟從資料匯入、資料前處理、分析、產生可視化報表等皆可在平台完成，打造平民資料科學家。PolyAnalyst具有排程功能，可即時、快速獲得不易取得的隱含資訊、精準策略；且平台整合多種的資料格式：Office、網站、FB、Twitter、電子郵件、Lotus、ODBC…等，可整合現有系統並保留模型操作歷程與知識思維，減少用戶的重複性工作，讓耗時、繁瑣的資料分析流程不再是您的痛點。 平台內鍵AI自動搜尋參數引擎，所有參數可自動由AI決定，並提供自然語言之分析演算法模型，同時與市面上資料分析軟體有所區隔，具備錯誤矯正能力，提供詞關聯、詞量化、文本時序性的功能，提高資料分析品質。另外支援於GIS空間分析、影像辨識，可結合R、Python、Hadoop等，可應用於各產業結構化與非結構化資料，目前已成功導入半導體、鋼鐵業、製造業、銀行業、服務業、政府機關、學校、國家研究單位…等。

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。

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。

在分秒必爭的產銷協調過程中，食品業者時常面臨供過於求造成浪費，或是供不應求錯過商機的情況。為了解決供應鏈產銷不協調的問題，Decanter AI 提供快速、易用、準確的自動化機器學習引擎，協助食品業者進行冷藏食品出貨管理，達到精準掌握終端消費市場的需求。此外，透過直覺的圖形化介面，Decanter AI 讓不具資料科學背景的 IT ⼈員，或是業務單位中不具編程背景的採購經理都能輕鬆操作，讓企業迅速建立精準的 AI 模型。

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。