AI 大數據應用

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。

電商企業因其主要透過線上銷售，不直接與客戶面對面接觸，顧客主要在 線上與客服進行文字交流，這會產生三個問題，首先是客服難以量化管理，其 次，不同客服人員會有不同的事件對應方法，最重要的是，客服透過主觀意識 判斷顧客的情緒，與決定處理的方式。 本系統能自動根據顧客的文字與其過往消費行為，進行事件緊急程度的分 類，也可以由系統基於提高滿意度為目的，給出一個建議補償範圍或需求引導， 取代過往發散且主觀認定的處理方式。

卡洛地專注雲端及 AI 技術的研發，是微軟的金牌代理商，也是台灣最早取得 4 張 Advanced Specialization 認證的公司，卡洛地創辦人 20 多年前創立恆逸資訊，是國內最多企業主管與資訊人員首選的教育訓練中心，技術協理蘇國鈞在資策會教研所服務 20 多年，卡洛地的團隊擅長將最新的雲端及 AI 技術人帶入企業應用，並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 相關服務與當紅的 ChatGPT 應用課程，有實體教室及線上開課的形式。

(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。

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。

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

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。

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。

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）。

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!

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。

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。

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。

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

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。