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AI時代下,兼容開源的企業級分析平台

發表年月 2019-01   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 賽仕電腦軟體股份有限公司

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。

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AI Search for EC新一代智能貼標與搜尋推薦系統

發表年月 2023-07   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 意藍資訊股份有限公司

隨著電商的蓬勃發展,平台上的商品數量日益增加,消費者對於搜尋商品的效率及瀏覽體驗要求越來越高。然而傳統電商平台在商品搜尋上常面臨搜尋範圍有限、標籤不精確、個人化推薦不足等問題,導致消費者難以快速找到所需商品,進而影響購物體驗及轉換率。 為了解決上述痛點,意藍使用先進的人工智慧(AI)技術,並結合語意分析與個人化推薦系統,全面提升商品搜尋和標籤管理效率,賦予商品具有使用者搜尋意圖的標籤,從而優化用戶體驗。首先我們提供關鍵字與標籤搜尋服務,並搭配商家客製的搜尋排序,以提高資料搜尋查找效率與商品曝光率;同時,針對使用者行為和興趣,提供精準的個人化商品推薦,提升用戶的購物轉換率。另也提供商家自定義排序功能,根據商家的優先級和策略進行商品排序,增加商家商品的曝光和銷售。

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AI人工智慧稽核-以文字辨識與探勘技術在合約查核、以文字辨識與探勘技術在洗錢防制黑名單查核、以文字辨識與探勘技術在資訊安全軌跡查核

發表年月 2021-09   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 傑克商業自動化股份有限公司

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。

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風往哪裡吹:用AI挖掘輿情的聲量金礦

發表年月 2017-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 藍星球資訊股份有限公司(https://choose.blueplanet.com.tw)

【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。

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智慧推薦及知識圖譜應用

發表年月 2021-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 農委會

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

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AI Search for KM 新一代生成式AI知識管理系統

發表年月 2023-07   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 意藍資訊股份有限公司

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。

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AI企業戰情中心、決策支援新幫手

發表年月 2018-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 天勳資訊有限公司

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。

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人事管理與智慧面試

發表年月 2017-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 工業技術研究院

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。

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智慧化工藝品表面處理製程升級轉型計畫

發表年月 2025-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 聯瑩工藝企業有限公司/有創科技股份有限公司

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。

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高效能挖掘海量資料商機,優化巨資分析與AI運算流程

發表年月 2019-03   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 雙子星雲端運算股份有限公司

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)。

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微軟委託課程

發表年月 2023-12   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 卡洛地股份有限公司

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。

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全災型智慧化指揮監控平臺智能坡地預警決策支援系統暨防救災資料倉儲2.0建置服務案

發表年月 2025-10   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 新北市政府消防局

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。

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智慧化工藝品表面處理製程升級轉型計畫

發表年月 2025-11   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 聯瑩工藝企業有限公司/有創科技股份有限公司

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。

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企業/個人資料與智能運用

發表年月 2020-01   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 民邦資訊服份有限公司 / 雲那裡產業智能

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。

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[4.6.2預防性維護/肇因分析] FDC系統導入案:

發表年月 2001-01   應用領域 AI 大數據應用  

應用/研究單位 先知科技股份有限公司

(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。

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