AI 大數據應用

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！

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

【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!

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。

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。

意藍團隊協助國家災害防救科技中心導入AI Search For KM系統，運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」，自動針對網路社群媒體之災害相關輿情進行擷取，並透過語意分析及搜尋引擎的技術提供網路輿情即時蒐集與災情觀測內容分析，縮短災害發生時的災害相關輿情蒐集時間，同時以完整且系統化的功能進行災害相關訊息分析，協助快速掌握災情現況，落實循證決策、全面提升災害應變能力。

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。

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。